تولید تقویت‌شده با بازیابی (RAG) چیست؟

بررسی اجمالی

RAG یک چارچوب محبوب است که در آن یک مدل زبانی بزرگ (LLM) به یک پایگاه دانش خاص دسترسی پیدا می‌کند تا پاسخ تولید کند. از آنجا که نیازی به آموزش مجدد مدل پایه نیست، این امکان را به توسعه‌دهندگان می‌دهد تا از LLM‌ها در یک زمینه خاص به‌صورت سریع و مقرون‌به‌صرفه استفاده کنند. برنامه‌های RAG می‌توانند برای خدمات مشتری، فروش، بازاریابی، پایگاه‌های دانش و موارد دیگر استفاده شوند. با Snowflake Cortex AI، می‌توانید برنامه‌های LLM را که تفاوت‌های منحصربه‌فرد کسب‌وکار و داده‌های شما را در چند دقیقه یاد می‌گیرند، بسازید و مستقر کنید. از آنجا که Snowflake مدل‌های زبانی پیشرو در صنعت، جستجوی برداری و قابلیت‌های ساخت برنامه Streamlit را در یک سرویس کاملاً مدیریت‌شده ارائه می‌دهد، می‌توانید به‌راحتی برنامه‌های RAG آماده برای تولید ایجاد کنید.

تولید تقویت‌شده با بازیابی (RAG) چیست؟

تولید تقویت‌شده با بازیابی (RAG) تکنیکی است که خروجی یک مدل پایه (مدل زبانی بزرگ یا LLM) را با ارجاع به یک پایگاه دانش خارجی فراتر از داده‌های آموزشی اولیه‌اش بهبود می‌بخشد. LLM‌ها که روی مجموعه‌های داده عظیم با میلیاردها پارامتر آموزش دیده‌اند، در وظایفی مانند پاسخ به سؤالات، ترجمه و تکمیل جملات برتری دارند. RAG این قابلیت‌ها را با اجازه دادن به مدل برای دسترسی به حوزه‌های خاص یا دانش داخلی سازمان بدون نیاز به آموزش مجدد گسترش می‌دهد. این رویکرد مقرون‌به‌صرفه دقت، ارتباط و مفید بودن خروجی‌های برنامه‌های LLM را در زمینه‌های مختلف بهبود می‌بخشد.

مزایای استفاده از تولید تقویت‌شده با بازیابی چیست؟

1. RAG محدودیت‌های استفاده از LLM‌ها به‌تنهایی را برطرف می‌کند
   LLM‌ها به داده‌های آموزشی ایستا وابسته‌اند که ممکن است شامل جدیدترین اطلاعات یا اطلاعات خاص سازمان نباشد. بدون راهنمایی در مورد منابع معتبر، LLM‌ها ممکن است پاسخ‌های نادرست یا ناسازگار تولید کنند، به‌ویژه زمانی که با اصطلاحات متضاد مواجه شوند. در صورت عدم اطمینان، LLM‌ها ممکن است “توهم” کنند یا پاسخ‌هایی ساختگی ارائه دهند. RAG با ارائه دسترسی کنترل‌شده به منابع معتبر و به‌روز این مشکلات را کاهش می‌دهد و منجر به پاسخ‌های دقیق‌تر و قابل اعتمادتر می‌شود.
2. RAG خروجی‌های باکیفیت‌تری ارائه می‌دهد که می‌توان آن‌ها را به منبع خاصی ردیابی کرد
   برای اینکه LLM‌ها مفید باشند، باید پاسخ‌های معتبر و قابل اعتمادی ارائه دهند. RAG امکان ردیابی پاسخ‌ها به ارجاعات خاص را فراهم می‌کند و امکان گنجاندن استناد به منابع را می‌دهد، که شفافیت و اعتماد به محتوای تولیدشده را افزایش می‌دهد.
3. RAG پاسخ‌های به‌روز را به‌صورت مقرون‌به‌صرفه تضمین می‌کند
   در صنایع پویا، اطلاعات به‌سرعت قدیمی می‌شوند. RAG به مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده اجازه می‌دهد بدون نیاز به تنظیم دقیق پرهزینه، به اطلاعات جاری دسترسی پیدا کنند. این رویکرد به LLM‌ها امکان می‌دهد داده‌های زمان واقعی را از منابع مختلف مانند اخبار، رسانه‌های اجتماعی، گزارش‌های مالی و حسگرهای اینترنت اشیا (IoT) ادغام کنند و ارتباط و دقت را تضمین کنند.
4. RAG کنترل بیشتری به توسعه‌دهندگان برنامه می‌دهد
   RAG به توسعه‌دهندگان انعطاف‌پذیری بیشتری برای ایجاد راه‌حل‌های هدفمند و سفارشی می‌دهد. با یک چارچوب امنیتی حول RAG، توسعه‌دهندگان برنامه می‌توانند دسترسی کنترل‌شده به اطلاعات حساس را فراهم کنند و اطمینان دهند که داده‌های محدود فقط هنگام فرمول‌بندی پاسخ برای افراد مجاز استفاده می‌شود.

تکنیک‌های تولید تقویت‌شده با بازیابی کجا استفاده می‌شوند؟

با پیشرفت سریع هوش مصنوعی مولد، RAG به یک جزء کلیدی در بسیاری از سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی، به‌ویژه در برنامه‌های چت‌بات و مدیریت دانش، تبدیل شده است.

1. دسترسی کارکنان به پایگاه‌های دانش داخلی، مانند اطلاعات منابع انسانی، محصول یا خدمات:
   برنامه‌های RAG دسترسی کارکنان به اطلاعات اختصاصی در پایگاه‌های دانش خاص حوزه، مانند اینترانت‌های شرکت یا سیستم‌های مستندات داخلی، را بهبود می‌بخشند. این مدل‌ها به کارکنان امکان می‌دهند سؤالات خاص را با استفاده از زبان طبیعی (مانند “سیاست مرخصی والدین شرکت ما چیست؟” یا “چگونه می‌توانم مرخصی درخواست کنم؟”) بپرسند و پاسخ‌هایی تولیدشده از پایگاه دانش داخلی سازمان دریافت کنند. RAG پاسخ‌های دقیق‌تر و مرتبط با زمینه را تضمین می‌کند و می‌تواند اطلاعات شخصی‌سازی‌شده‌ای را بر اساس سطح مجوز و نقش درخواست‌کننده در شرکت ارائه دهد.
2. هوش بازار یا کسب‌وکار:
   با بهره‌گیری از داده‌های بازار به‌روز شده مداوم و گزارش‌های داخلی، RAG کیفیت و به‌موقع بودن فعالیت‌های هوش تجاری را بهبود می‌بخشد. این امکان به سازمان‌ها می‌دهد تا تصمیمات داده‌محور بگیرند، روندهای نوظهور را شناسایی کنند و مزیت رقابتی به دست آورند. RAG می‌تواند اطلاعات را از منابع متعدد تلفیق کند و بینش‌های جامعی ارائه دهد که ممکن است در روش‌های تحلیل سنتی نادیده گرفته شوند.
3. پشتیبانی هوشمند مشتری:
   چت‌بات‌های خدمات مشتری مبتنی بر LLM که با RAG تقویت شده‌اند، می‌توانند طیف گسترده‌ای از وظایف، از جمله پشتیبانی محصول، حل مشکلات و پردازش ادعاها را مدیریت کنند. RAG دسترسی زمان واقعی به محتوای دقیق و تأییدشده، مانند اطلاعات به‌روز محصول، وضعیت سفارش و داده‌های مشتری فردی را فراهم می‌کند. این امکان به چت‌بات‌ها اجازه می‌دهد پاسخ‌های بسیار مرتبط و شخصی‌سازی‌شده ارائه دهند، رضایت مشتری را افزایش دهند و بار کاری عوامل پشتیبانی انسانی را کاهش دهند.
4. دسترسی خودخدمت مشتریان به اطلاعات:
   چت‌بات‌های عمومی تقویت‌شده با RAG دسترسی ۲۴/۷ به اطلاعات بازاریابی، فروش، محصول یا خدمات را ارائه می‌دهند. این سیستم‌ها می‌توانند به‌سرعت پایگاه‌های دانش گسترده را پیمایش کنند تا اطلاعات مرتبط و به‌روز را در هر زمان به کاربران ارائه دهند. این نه تنها تجربه مشتری را بهبود می‌بخشد، بلکه حجم پرس‌وجوهای ابتدایی که کارکنان انسانی باید مدیریت کنند را کاهش می‌دهد و به آن‌ها امکان می‌دهد روی مسائل پیچیده‌تر تمرکز کنند.

RAG چگونه کار می‌کند و تیم‌ها برای استقرار یک چارچوب RAG به چه چیزهایی نیاز دارند؟

• رابط کاربری مشتری/برنامه: کاربران نهایی از طریق یک رابط چت یا سیستم پاسخگویی به سؤالات با پایگاه دانش تعامل می‌کنند.
• مخزن زمینه: منابع داده مرتبط جمع‌آوری، مدیریت و به‌طور مداوم به‌روز می‌شوند تا یک مخزن دانش به‌روز ارائه دهند. این شامل مراحل پیش‌پردازش مانند قطعه‌بندی و تعبیه متن است.
• جستجو: یک ذخیره‌گاه برداری نمایش عددی (تعبیه‌ها) پایگاه دانش را حفظ می‌کند. جستجوی معنایی برای بازیابی مرتبط‌ترین قطعات اطلاعات بر اساس پرس‌وجوی کاربران استفاده می‌شود.
• استنتاج LLM: سیستم سؤال کاربر را تعبیه می‌کند و زمینه مرتبط را از ذخیره‌گاه برداری بازیابی می‌کند. سپس این زمینه برای تحریک یک LLM استفاده می‌شود که پاسخ زمینه‌ای را بر اساس سؤال و اطلاعات بازیابی‌شده تولید می‌کند.

برای ساخت یک RAG در سطح سازمانی، سازمان‌ها باید اجزای اضافی را در نظر بگیرند:

• مدل تعبیه: برای تبدیل متن به نمایش‌های برداری برای پایگاه دانش و پرس‌وجوهای کاربران استفاده می‌شود.
• خط لوله داده: به‌روزرسانی و نگهداری مداوم پایگاه دانش را تضمین می‌کند.
• ارزیابی و نظارت: ابزارهایی برای ارزیابی کیفیت پاسخ‌ها و عملکرد سیستم.