برنامه نویسی,هوش مصنوعی
مفهوم RAG در هوش مصنوعی
مفهوم RAG در هوش مصنوعی
RAG مخفف Retrieval-Augmented Generation است، یعنی «تولید متن تقویتشده با بازیابی اطلاعات».
در این روش، مدل هوش مصنوعی قبل از تولید پاسخ، ابتدا اطلاعات موردنیاز خود را از یک منبع معتبر (مثل پایگاه داده یا سندها) جستوجو و جمعآوری میکند، سپس با کمک آن اطلاعات، پاسخ دقیقتری تولید میکند.
RAG باعث میشود که مدلهای هوش مصنوعی بهتر و مطمئنتر به سؤالات پاسخ دهند؛ مخصوصاً سؤالاتی که نیاز به اطلاعات تخصصی یا بهروز دارند.
مدلهای زبانی بزرگ (LLMs) به تنهایی در پاسخگویی دقیق و قابل استناد نیستند
مدلهای زبانی بزرگ مثل ChatGPT اطلاعاتشان را از روی متنهایی که قبلاً با آنها آموزش دیدهاند یاد گرفتهاند.
اما مشکل اینجاست که:
اطلاعات آنها معمولاً محدود به زمان آموزش است (مثلاً تا سال ۲۰۲۳).
به پایگاه داده زنده و بهروز وصل نیستند.
نمیتوانند مستند و دقیق منابع را ذکر کنند.
برای همین ممکن است بعضی وقتها پاسخهایی بدهند که اشتباه یا ناقص باشند.
RAG برای رفع همین مشکل طراحی شده است.
رویکرد RAG چگونه به مدلهای زبانی کمک میکند تا پاسخهای دقیقتری تولید کنند؟
وقتی کاربر یک سؤال میپرسد، RAG ابتدا آن را درک میکند، سپس:
1. به سراغ پایگاه دادهها یا اسناد مرتبط میرود.
2. اطلاعات مربوط به سؤال را استخراج میکند.
3. این اطلاعات را در اختیار مدل زبانی (مثل GPT) میگذارد.
4. مدل با کمک این اطلاعات، پاسخی دقیق و منطقی تولید میکند.
در نتیجه، پاسخها دیگر فقط بر اساس حافظه مدل نیستند، بلکه بر اساس منابع واقعی و بهروز هستند.
RAG چگونه اطلاعات مورد نیاز خود را بازیابی میکند و این اطلاعات در کجا ذخیره شدهاند؟
RAG از یک ابزار به نام Retrieval Module استفاده میکند که میتواند اسناد، صفحات وب، پایگاههای دانش یا حتی فایلهای متنی را جستوجو کند.
این اطلاعات معمولاً در پایگاههایی به نام Vector Database (پایگاه داده برداری) ذخیره شدهاند که قابلیت جستوجوی هوشمند دارند.
RAG از الگوریتمهایی برای یافتن نزدیکترین و مرتبطترین اطلاعات استفاده میکند، نه صرفاً کلمات کلیدی.
پایگاه داده برداری (Vector Database) در RAG
پایگاه داده برداری، یک نوع پایگاه داده هوشمند است که متنها را به شکل «بردار عددی» ذخیره میکند.
این یعنی هر متن، مقاله یا سند به یک مجموعه عددی تبدیل میشود که معنی آن را حفظ میکند.
وقتی سؤال پرسیده میشود، سیستم میتواند سریعاً نزدیکترین بردارها (و در نتیجه، مرتبطترین اطلاعات) را پیدا کند.
در RAG، این پایگاهها نقش مغز جستوجوگر را دارند و اطلاعات دقیق را از بین انبوهی از دادهها بیرون میکشند.
فرایند پاسخگویی RAG به یک درخواست کاربر :
فرآیند پاسخدهی در RAG به شکل زیر است:
1. دریافت سؤال کاربر
2. تجزیه و تحلیل سؤال و جستوجوی اطلاعات مرتبط در پایگاه داده برداری
3. انتخاب بهترین و نزدیکترین اسناد یا محتوا
4. دادن این اطلاعات به مدل زبانی بزرگ (LLM)
5. ایجاد پاسخ نهایی توسط مدل با کمک اطلاعات بازیابیشده
این روند باعث میشود پاسخها طبیعی، دقیق و معتبر باشند.
استفاده از RAG چه مزایایی نسبت به مدلهای زبانی سنتی دارد؟
برخی از مهمترین مزایای RAG عبارتند از:
دقت بیشتر در پاسخگویی به سؤالات تخصصی یا بهروز
قابلیت استناد به منابع
کاهش تولید پاسخهای نادرست یا گمراهکننده
امکان بهروزرسانی سریع اطلاعات بدون نیاز به آموزش مجدد مدل
افزایش اعتماد کاربران به پاسخها
محدودیتها یا معایب RAG :
با وجود مزایای فراوان، RAG محدودیتهایی هم دارد:
پیچیدگی در طراحی و پیادهسازی
نیاز به تنظیم دقیق پایگاه داده برداری
امکان بازیابی اطلاعات نادرست یا نامرتبط اگر جستوجو خوب انجام نشود
مصرف منابع بیشتر نسبت به مدلهای سنتی (مثل زمان و حافظه)
اما با پیشرفت فناوری، این مشکلات کمکم در حال کاهش هستند.
RAG چه تفاوتی با دیگر روشهای تقویت مدلهای زبانی دارد؟
بسیاری از روشهای دیگر برای بهبود مدلهای زبانی، نیاز به آموزش مجدد (Retraining) دارند.
اما RAG بدون تغییر در خود مدل، فقط با اضافه کردن مرحله بازیابی اطلاعات، پاسخها را بهبود میدهد.
همچنین در مقایسه با روشهای سنتی:
سریعتر بهروز میشود
هزینه کمتری برای بهروزرسانی دارد
انعطافپذیری بالاتری دارد
آینده RAG در توسعه سیستمهای هوش مصنوعی چگونه پیشبینی میشود؟
آینده RAG بسیار روشن است، زیرا:
شرکتهای بزرگ مثل Google، Meta و OpenAI بهطور جدی روی آن سرمایهگذاری میکنند.
کاربرد آن در آموزش، پزشکی، امور مالی، حقوق و… رو به افزایش است.
ترکیب RAG با ابزارهای دیگر مثل Agentها، باعث شکلگیری سیستمهای هوشمندتر و دقیقتر خواهد شد.
در نتیجه، RAG میتواند نقش بسیار مهمی در نسل جدید سیستمهای هوش مصنوعی ایفا کند.
ابزارها و پلتفرمهای برتر برای پیادهسازی RAG در مدلهای زبانی بزرگ (LLM)
اگر به دنبال پیادهسازی مدلهای RAG (تولید متن تقویتشده با بازیابی اطلاعات) در پروژههای هوش مصنوعی خود هستید، استفاده از ابزارها و پلتفرمهای مناسب میتواند نقش مهمی در بهبود دقت و کارایی پاسخها ایفا کند. در ادامه، برخی از محبوبترین و قابلاعتمادترین پلتفرمها برای پیادهسازی RAG در LLM معرفی میشوند:
1. Azure Machine Learning و Azure AI Studio
مایکروسافت با ارائه Azure Machine Learning به کاربران اجازه میدهد مدلهای RAG را با ابزارهای گرافیکی یا کدنویسی مستقیم پیادهسازی کنند. پلتفرم Azure AI Studio محیطی کامل برای طراحی، آموزش و استقرار مدلهای RAG فراهم میآورد که با سرویسهای ابری Azure ادغامشده است.
2. افزونه ChatGPT Retrieval از OpenAI
OpenAI افزونهای به نام ChatGPT Retrieval Plugin معرفی کرده که امکان اتصال مدل ChatGPT به منابع داده خارجی را فراهم میسازد. این افزونه به مدل کمک میکند تا از اطلاعات بهروز و مرتبط برای تولید پاسخهای دقیق و قابل استناد استفاده کند.
3. کتابخانه Hugging Face Transformers
پلتفرم Hugging Face یکی از پیشگامان در حوزه مدلهای زبانی متنباز است. این پلتفرم از مدلهای RAG-based Transformers پشتیبانی میکند که ترکیبی از بازیابی اسناد و تولید متن را اجرا میکنند. این کتابخانه گزینهای عالی برای توسعهدهندگانی است که به دنبال ساخت مدلهای RAG سفارشی هستند.
4. پلتفرم Watsonx.ai از IBM
Watsonx.ai پلتفرمی قدرتمند از شرکت IBM است که امکان اجرای الگوهای RAG را با دقت بالا و انعطافپذیری فراهم میکند. این ابزار با بهرهگیری از یادگیری ماشین و دادههای سازمانی، میتواند خروجیهایی طبیعی و قابلاطمینان تولید کند.
5. هوش مصنوعی Meta (متا AI)
Meta نیز سیستمهای پیشرفتهای برای پشتیبانی از معماری RAG توسعه داده است. این سیستمها مخصوص سناریوهایی طراحی شدهاند که نیاز به جستوجو در پایگاه دادههای عظیم و تولید پاسخهای هوشمند و مرتبط دارند. هوش مصنوعی متا برای کارهای پیچیده زبانی، گزینهای مناسب به شمار میرود.
