مقدمه

تولید تقویت‌شده با بازیابی (RAG) یک رویکرد تحول‌آفرین در هوش مصنوعی است که قابلیت‌های مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) را با سیستم‌های بازیابی اطلاعات ترکیب می‌کند. این تکنیک نوآورانه کیفیت و دقت محتوای تولیدشده را با ارائه داده‌های مرتبط و متناسب افزایش می‌دهد و بهبود تعاملات کاربران با سیستم‌های هوش مصنوعی را به همراه دارد. با توجه به اینکه سازمان‌ها به‌طور فزاینده‌ای به دنبال بهره‌برداری از هوش مصنوعی برای کاربردهای مختلف هستند، درک عملکرد و مزایای RAG اهمیت زیادی پیدا می‌کند.

RAG چیست؟

تولید تقویت‌شده با بازیابی (RAG) دو مؤلفه کلیدی را ادغام می‌کند: تولید زبان طبیعی (NLG) و بازیابی اطلاعات (IR). این روش به مدل‌های زبانی بزرگ اجازه می‌دهد تا به اطلاعات به‌روز از پایگاه‌های داده خارجی یا اینترنت دسترسی پیدا کنند که توانایی آن‌ها را در پاسخگویی دقیق به پرسش‌های کاربران افزایش می‌دهد. برخلاف مدل‌های زبانی سنتی که تنها به دانش پیش‌آموزش‌دیده خود متکی هستند، RAG به‌طور پویا اطلاعات مرتبط را قبل از تولید پاسخ‌ها بازیابی می‌کند و احتمال خطاها یا "توهمات" در خروجی‌ها را به‌طور قابل توجهی کاهش می‌دهد.

نحوه عملکرد RAG

معماری RAG از طریق یک فرآیند دو مرحله‌ای عمل می‌کند:

• بازیابی اطلاعات: زمانی که کاربر یک پرسش ارسال می‌کند، سیستم ابتدا اسناد مرتبط را از یک پایگاه دانش با استفاده از نمایش‌های برداری (vector embeddings) که نمایه‌های عددی از داده‌ها هستند، بازیابی می‌کند. این مرحله اطمینان حاصل می‌کند که اطلاعات مربوطه برای زمینه‌سازی در دسترس است.
• تولید متن: پس از بازیابی اسناد لازم، سیستم از این اطلاعات زمینه‌ای برای تولید یک پاسخ منسجم و دقیق استفاده می‌کند. این روش به RAG اجازه می‌دهد تا پاسخ‌هایی به‌موقع و قابل اعتماد ارائه دهد بدون اینکه نیاز باشد مدل به‌طور گسترده‌ای دوباره آموزش داده شود.

کاربردهای RAG

تولید تقویت‌شده با بازیابی (RAG) کاربردهای گسترده‌ای در بخش‌های مختلف دارد و هم خدمات مشتری و هم عملیات داخلی را بهبود می‌بخشد:

• سیستم‌های پرسش و پاسخ: RAG می‌تواند چت‌بات‌های پیشرفته‌ای را توانمند کند که با بازیابی اطلاعات از اسناد شرکتی یا پایگاه‌های داده خارجی، پاسخ‌های دقیقی ارائه دهند. این قابلیت فرآیندهای پشتیبانی مشتری را تسهیل کرده و رضایت کاربران را افزایش می‌دهد.
• تقویت جستجو: با ادغام RAG با موتورهای جستجو، سازمان‌ها می‌توانند نتایج جستجو را با پاسخ‌های تولید شده توسط هوش مصنوعی که مرتبط هستند، بهبود بخشند و این امر پیدا کردن اطلاعات را برای کاربران آسان‌تر می‌کند.
• مدیریت دانش: شرکت‌ها می‌توانند از RAG برای ایجاد موتورهای دانش استفاده کنند که به کارکنان اجازه می‌دهند درباره سیاست‌های منابع انسانی یا اسناد انطباق سوال بپرسند و پاسخ‌های دقیقی از مخازن داده خود دریافت کنند.
• دسترسی بلادرنگ به اطلاعات: RAG امکان اتصال مدل‌های زبانی بزرگ به فیدهای داده زنده، مانند سایت‌های خبری یا شبکه‌های اجتماعی را فراهم می‌کند و اطمینان حاصل می‌کند که کاربران اطلاعات جدید مرتبط با پرسش‌های خود را دریافت کنند.

مزایای استفاده از RAG

ادغام مکانیزم‌های بازیابی در مدل‌های تولیدی مزایای متعددی دارد:

• دقت بیشتر: ارزیابی‌های انسانی نشان داده‌اند که پاسخ‌های مبتنی بر RAG می‌توانند تا ۴۳٪ دقت بیشتری نسبت به آن‌هایی که توسط مدل‌های سنتی تولید شده‌اند، داشته باشند.
• صرفه‌جویی در هزینه: با کاهش نیاز به آموزش مجدد گسترده مدل، سازمان‌ها می‌توانند در زمان و منابع صرفه‌جویی کنند و در عین حال اطمینان حاصل کنند که سیستم‌های هوش مصنوعی آن‌ها به‌روز باقی بمانند.
• بهبود تجربه کاربری: توانایی ارائه پاسخ‌های مرتبط و به‌موقع منجر به تعاملات بهتر بین کاربران و سیستم‌های هوش مصنوعی شده و اعتماد و رضایت بیشتری ایجاد می‌کند.

چالش‌ها و ملاحظات

با وجود مزایای آن، پیاده‌سازی RAG چالش‌هایی نیز دارد:

• کیفیت داده: اثربخشی یک سیستم RAG به شدت وابسته به کیفیت و ارتباط اسناد بازیابی‌شده است. داده‌های بی‌کیفیت ممکن است منجر به خروجی‌های نادرست شوند.
• پیچیدگی در ادغام: ترکیب سیستم‌های بازیابی با مدل‌های تولید نیازمند طراحی معماری دقیق و نگهداری مداوم است تا عملکرد مطلوب حفظ شود.

نتیجه‌گیری

تولید تقویت‌شده با بازیابی نمایانگر یک پیشرفت قابل توجه در فناوری هوش مصنوعی است که شکاف بین بازیابی داده‌ها و تولید زبان طبیعی را پر می‌کند. با بهره‌برداری از اطلاعات زمان واقعی و افزایش دقت پاسخ‌ها، RAG قرار است نحوه تعامل سازمان‌ها با مشتریان خود و مدیریت دانش داخلی را متحول کند. با ادامه تکامل این فناوری، انتظار می‌رود کاربردهای آن در صنایع مختلف گسترش یابد و کارایی را افزایش دهد و تجربه کاربری را بهتر کند.

منابع

Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks