RAG چیست و چه نقشی در هوش مصنوعی دارد؟
Retrieval-augmented generation یا RAG ، یک رویکرد پیشرفته و نوآورانه در حوزه‌ی پردازش زبان طبیعی (NLP) به‌شمار می‌رود که با هدف ارتقاء دقت، انسجام و غنای محتوای تولیدشده توسط مدل‌های زبانی طراحی شده است. در این روش، تلاش می‌شود تا بهترین قابلیت‌های دو دسته اصلی از مدل‌های زبان -مدل‌های مبتنی بر بازیابی اطلاعات (retrieval-based) و مدل‌های مبتنی بر تولید متنی (generation-based)- به‌صورت هم‌افزا ترکیب شود.
در واقع، RAG با بهره‌گیری از منابع اطلاعاتی اکسترنال و قابل اعتماد، مانند پایگاه‌های دانش یا اسناد متنی، به مدل زبانی این امکان را می‌دهد که پیش از تولید پاسخ، ابتدا محتوای مرتبط با پرسش یا درخواست کاربر را بازیابی کرده و سپس از آن اطلاعات به‌عنوان زمینه (context) برای تولید متنی دقیق‌تر، واقعی‌تر و مستدل استفاده کند. این شیوه نه‌تنها کیفیت و صحت محتوای خروجی را افزایش می‌دهد، بلکه موجب کاهش خطاهای مربوط به توهم مدل (hallucination) هم می‌شود، مشکلی رایج در مدل‌های فقط تولیدی که بدون اتکا به داده‌های خارجی عمل می‌کنند.
از کاربردهای مهم RAG می‌توان به سیستم‌های پرسش و پاسخ هوشمند، چت‌بات‌های پیشرفته، تولید محتوای دانش‌بنیان، موتورهای جستجوی زبانی و ابزارهای پشتیبان تصمیم‌گیری اشاره کرد. این رویکرد، گامی مهم در مسیر توسعه مدل‌های زبان با عملکرد شبه‌انسانی به‌شمار می‌رود، به‌ویژه در محیط‌هایی که دقت اطلاعات و قابل اتکا بودن پاسخ‌ها اهمیت بالایی دارند.
چرا RAG مهم است؟
LLM های سنتی، مدل پاسخ‌ها را فقط بر اساس داده‌هایی که بر اساس آنها آموزش دیده است، تولید می‌کند که ممکن است شامل جدیدترین اطلاعات یا جزئیات خاص مورد نیاز برای وظایف خاص نباشد. RAG با گنجاندن یک مکانیسم بازیابی که به مدل اجازه می‌دهد به پایگاه‌های داده یا اسناد خارجی در لحظه دسترسی داشته باشد، این محدودیت را برطرف می‌کند.
این مدل ترکیبی، با هدف بهره‌برداری از حجم عظیم اطلاعات موجود در پایگاه‌های داده یا پایگاه‌های دانش در مقیاس بزرگ ساخته شده است و آن را به ویژه برای وظایفی که نیاز به اطلاعات دقیق و مرتبط با زمینه دارند، موثر می‌سازد.
RAG چگونه کار می‌کند؟
سیستم ابتدا منابع خارجی را برای اطلاعات مرتبط بر اساس کوئری کاربر جستجو می‌کند، به جای اینکه فقط به داده‌های آموزشی موجود تکیه کند.
- ایجاد داده‌های خارجی
داده‌های خارجی به اطلاعات جدیدی فراتر از مجموعه داده‌های آموزشی اصلی LLM اشاره دارند. این داده‌ها می‌توانند از منابع مختلفی مانند APIها، پایگاه‌های داده یا مخازن اسناد و ممکن است در قالب‌های مختلفی مانند فایل‌های متنی یا رکوردهای ساختاریافته وجود داشته باشند. برای قابل فهم کردن این داده‌ها برای هوش مصنوعی، ابتدا در صورت وجود مجموعه داده‌های عظیم، به تکه‌هایی (chunk) تقسیم و با استفاده از مدل‌های تخصصی به نمایش‌های عددی (embeddings) تبدیل شده و سپس در یک پایگاه داده برداری ذخیره می‌شوند. این یک کتابخانه دانش ایجاد می‌کند که سیستم هوش مصنوعی می‌تواند در هنگام بازیابی به آن مراجعه کند.
- بازیابی اطلاعات مرتبط
هنگامی که کاربر پرس‌وجویی ارسال می‌کند، سیستم آن را به یک نمایش برداری تبدیل کرده و آن را با بردارهای ذخیره شده در پایگاه داده مطابقت می‌دهد. این امر بازیابی دقیق مرتبط‌ترین اطلاعات را امکان‌پذیر می‌کند.
- تقویت پرامپت LLM
پس از بازیابی داده‌های مرتبط، با استفاده از تکنیک‌های prompt engineering ، در ورودی کاربر (پرامپت) گنجانده می‌شود. این امر درک زمینه‌ای مدل را افزایش داده و به آن اجازه می‌دهد پاسخ‌های دقیق‌تر، واقع‌بینانه‌تر و آموزنده‌تری تولید کند.
- به‌روزرسانی مداوم داده‌های خارجی
برای اطمینان از اینکه سیستم همچنان پاسخ‌های قابل اعتماد و به‌روز ارائه می‌دهد، داده‌های خارجی باید به صورت دوره‌ای به‌روزرسانی شوند. این کار را می‌توان از طریق به‌روزرسانی‌های خودکار در زمان واقعی یا پردازش دسته‌ای (batch processing) برنامه‌ریزی‌شده انجام داد. به‌روزرسانی مداوم تعبیه‌های برداری به سیستم RAG اجازه می‌دهد تا همیشه جدیدترین و مرتبط‌ترین اطلاعات را برای تولید پاسخ‌ها بازیابی کند.
برای پروژه‌های مهم خود به دنبال سرور مطمئن هستید؟ خرید سرور مجازی با IP ثابت و سرعت بالا در پارسدو، گزینه‌ای ایده‌آل است.
RAG چه مشکلاتی را حل می‌کند؟
رویکرد Retrieval-Augmented Generation به حل چندین چالش در پردازش زبان طبیعی (NLP) و کاربردهای هوش مصنوعی کمک می‌کند:
- اشتباهات و توهمات واقعی: مدل‌های مولد سنتی می‌توانند اطلاعات قابل قبول اما نادرستی تولید کنند. RAG با بازیابی داده‌های خارجی تایید شده برای پایه‌گذاری پاسخ‌ها در دانش واقعی، این خطر را کاهش می‌دهد.
- اطلاعات منسوخ: مدل‌های ایستا به داده‌های آموزشی متکی هستند که ممکن است منسوخ شوند. RAG به صورت پویا اطلاعات به‌روز را بازیابی می‌کند و ارتباط و دقت را در زمان واقعی تضمین می‌کند.
- ارتباط زمینه‌ای: مدل‌های مولد اغلب در حفظ زمینه در مکالمات پیچیده یا چند نوبتی با مشکل مواجه هستند. RAG اسناد مرتبط را برای غنی‌سازی زمینه بازیابی می‌کند و انسجام و ارتباط را بهبود می‌بخشد.
- دانش خاص دامنه: مدل‌های عمومی ممکن است در زمینه‌های تخصصی تخصص نداشته باشند. RAG دانش خارجی خاص دامنه را برای پاسخ‌های متناسب و دقیق ادغام می‌کند.
- هزینه و کارایی: تنظیم دقیق مدل‌های بزرگ برای وظایف خاص پرهزینه است. RAG با بازیابی پویای داده‌های مرتبط، نیاز به آموزش مجدد را از بین می‌برد و هزینه‌ها و بار محاسباتی را کاهش می‌دهد.
مقیاس‌پذیری در حوزه‌های مختلف: RAG بدون نیاز به آموزش مجدد گسترده، با صنایع متنوعی، از مراقبت‌های بهداشتی گرفته تا امور مالی، سازگار است و این امر آن را بسیار مقیاس‌پذیر می‌کند.
چالش‌ها و مسیرهای آینده
علیرغم مزایای آن، RAG با چالش‌های متعددی روبرو است:
- پیچیدگی: ترکیب بازیابی و تولید، پیچیدگی مدل را افزایش می‌دهد و نیاز به تنظیم و بهینه‌سازی دقیق دارد تا اطمینان حاصل شود که هر دو مولفه به طور یکپارچه با هم کار می‌کنند.
- تاخیر: مرحله بازیابی می‌تواند باعث تأخیر شود و استقرار مدل‌های RAG را در برنامه‌های لحظه‌ای چالش‌برانگیز کند.
- کیفیت بازیابی: عملکرد کلی RAG به شدت به کیفیت اسناد بازیابی شده بستگی دارد. بازیابی ضعیف می‌تواند منجر به تولید غیربهینه شود و اثربخشی مدل را تضعیف کند.
- سوگیری و انصاف: مانند سایر مدل‌های هوش مصنوعی، RAG می‌تواند سوگیری‌های موجود در داده‌های آموزشی یا اسناد بازیابی شده را به ارث ببرد و این امر مستلزم تلاش‌های مداوم برای اطمینان از انصاف و کاهش سوگیری‌ها است.
جمع‌بندی
RAG یکی از کارآمدترین روش‌ها برای افزایش دقت و کاربردپذیری مدل‌های زبانی در دنیای واقعی است.
با ترکیب هوش زبانی با اسناد واقعی، می‌توان سیستم‌هایی ساخت که هم دقیق، هم شفاف، و هم قابل اعتماد هستند.
اگر شما هم در حال توسعه یک محصول AI هستید یا از ابزارهای مثل ChatGPT استفاده می‌کنید، آشنایی با RAG کاملا ضروری است.