رگ یا تولید بازیابی‌افزوده (Retrieval-Augmented Generation) چیست؟

تولید بازیابی‌افزوده (RAG) چیست؟

تولید بازیابی‌افزوده فرآیندی است برای بهینه‌سازی خروجی مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) به‌گونه‌ای که پیش از تولید پاسخ، به یک منبع دانش معتبر بیرون از داده‌های آموزشی خود مراجعه کنند. مدل‌های زبانی بزرگ بر پایهٔ حجم عظیمی از داده‌ها آموزش می‌بینند و با استفاده از میلیاردها پارامتر می‌توانند خروجی‌هایی مانند پاسخ به پرسش‌ها، ترجمهٔ زبان‌ها و تکمیل جملات ایجاد کنند. RAG قابلیت‌های قدرتمند این مدل‌ها را به دامنه‌های خاص یا پایگاه دانش داخلی سازمان‌ها گسترش می‌دهد، بدون اینکه نیازی به بازآموزی مدل باشد. این رویکردی مقرون‌به‌صرفه برای بهبود خروجی LLM است تا پاسخ‌ها مرتبط، دقیق و کاربردی باقی بمانند.

چرا تولید بازیابی‌افزوده مهم است؟

مدل‌های زبانی بزرگ فناوری کلیدی در هوش مصنوعی هستند که پشتوانهٔ چت‌بات‌های هوشمند و دیگر کاربردهای پردازش زبان طبیعی محسوب می‌شوند. هدف این است که ربات‌ها بتوانند در زمینه‌های مختلف به پرسش‌های کاربران پاسخ دهند و به منابع دانش معتبر ارجاع دهند. با این حال، ماهیت LLMها باعث می‌شود پاسخ‌های آنها غیرقابل پیش‌بینی باشد. همچنین داده‌های آموزشی آنها ایستا هستند و یک تاریخ قطع برای دانش موجود دارند.

چالش‌های شناخته‌شدهٔ LLMها شامل موارد زیر است:

• ارائهٔ اطلاعات نادرست وقتی پاسخی ندارند.

• ارائهٔ اطلاعات قدیمی یا کلی در حالی که کاربر انتظار پاسخ خاص و به‌روز دارد.

• استفاده از منابع غیرمعتبر برای تولید پاسخ.

• تولید پاسخ‌های نادرست به دلیل ابهام در اصطلاحات، وقتی منابع آموزشی از یک واژه برای مفاهیم متفاوت استفاده کرده‌اند.

می‌توان LLM را به یک کارمند تازه‌وارد پرانرژی تشبیه کرد که اخبار جدید را دنبال نمی‌کند، اما همیشه با اعتمادبه‌نفس کامل به هر پرسشی پاسخ می‌دهد! چنین رویکردی می‌تواند اعتماد کاربران را کاهش دهد، چیزی که هرگز برای یک چت‌بات مطلوب نیست.

RAG یکی از راهکارهای حل این مشکلات است. این روش مدل زبانی را به سمت بازیابی اطلاعات مرتبط از منابع معتبر هدایت می‌کند. در نتیجه سازمان‌ها کنترل بیشتری بر متن تولیدشده دارند و کاربران نیز درک بهتری از روند تولید پاسخ به دست می‌آورند.

مزایای تولید بازیابی‌افزوده چیست؟

فناوری RAG مزایای زیادی برای استفادهٔ سازمان‌ها از هوش مصنوعی مولد به همراه دارد:

پیاده‌سازی مقرون‌به‌صرفه
بازآموزی مدل‌های پایه (Foundation Models) برای داده‌های خاص سازمان هزینه‌های محاسباتی و مالی بالایی دارد. RAG راهکاری کم‌هزینه‌تر برای افزودن داده‌های جدید به LLM است و استفاده از هوش مصنوعی مولد را در دسترس‌تر می‌کند.

اطلاعات به‌روز
RAG این امکان را می‌دهد که مدل‌ها به آخرین پژوهش‌ها، آمار یا اخبار متصل شوند. برای نمونه می‌توان LLM را به فیدهای زندهٔ شبکه‌های اجتماعی یا وب‌سایت‌های خبری متصل کرد تا پاسخ‌ها همیشه تازه باشند.

افزایش اعتماد کاربران
RAG امکان ارائهٔ پاسخ‌های دقیق همراه با ذکر منبع را فراهم می‌کند. این شفافیت اعتماد کاربران به راهکار هوش مصنوعی مولد را افزایش می‌دهد.

کنترل بیشتر برای توسعه‌دهندگان
توسعه‌دهندگان می‌توانند منابع اطلاعاتی LLM را تغییر دهند، سطح دسترسی به داده‌ها را مدیریت کنند، و مشکلات ناشی از ارجاع به منابع نادرست را برطرف کنند. این انعطاف‌پذیری به سازمان‌ها کمک می‌کند با اطمینان بیشتری فناوری هوش مصنوعی را در کاربردهای متنوع پیاده‌سازی کنند.

RAG چگونه کار می‌کند؟

در حالت عادی، LLM ورودی کاربر را گرفته و بر اساس داده‌های آموزشی خود پاسخ می‌دهد. اما در RAG یک مؤلفهٔ بازیابی اطلاعات اضافه می‌شود:

1. ایجاد دادهٔ خارجی: داده‌هایی خارج از آموزش اولیهٔ مدل گردآوری می‌شوند. این داده‌ها می‌توانند اسناد، پایگاه‌های داده یا APIها باشند. سپس با استفاده از مدل‌های تعبیهٔ زبانی (Embeddings) به نمایش‌های عددی تبدیل و در یک پایگاه دادهٔ برداری ذخیره می‌شوند.

2. بازیابی اطلاعات مرتبط: پرسش کاربر نیز به بردار تبدیل و با پایگاه برداری مقایسه می‌شود تا مرتبط‌ترین داده‌ها بازیابی شوند. برای مثال، اگر کارمندی بپرسد «مرخصی سالانهٔ من چقدر است؟» سیستم می‌تواند هم سیاست‌های مرخصی و هم سوابق مرخصی فرد را بازیابی کند.

3. افزودن داده به پرامپت LLM: دادهٔ بازیابی‌شده به ورودی کاربر افزوده می‌شود تا پرامپت کامل‌تری ساخته شود. این کار به مدل کمک می‌کند پاسخ دقیق‌تری تولید کند.

4. به‌روزرسانی دادهٔ خارجی: برای جلوگیری از کهنه شدن داده‌ها، باید اسناد و نمایش‌های تعبیه‌شده به‌طور دوره‌ای یا در لحظه به‌روزرسانی شوند.

تفاوت RAG و جستجوی معنایی در چیست؟

جستجوی معنایی (Semantic Search) دقت RAG را افزایش می‌دهد، به‌ویژه زمانی که سازمان‌ها مخازن عظیم اطلاعات دارند (مانند راهنماها، پرسش‌های متداول، گزارش‌های پژوهشی، یا اسناد منابع انسانی).

جستجوی معنایی می‌تواند پایگاه‌های بزرگ اطلاعاتی را اسکن کند و دقیق‌تر داده‌های مرتبط را بازیابی نماید. برای مثال، می‌تواند به جای نمایش فهرست نتایج، به پرسشی مانند «سال گذشته چقدر برای تعمیر ماشین‌آلات هزینه شد؟» پاسخ مستقیم و متنی بازگرداند.

در حالی که جستجوی کلیدواژه در RAG نتایج محدودی ارائه می‌دهد، جستجوی معنایی همهٔ مراحل آماده‌سازی پایگاه دانش را خودکار انجام می‌دهد و بخش‌های مرتبط متن را به ترتیب اهمیت بازیابی می‌کند تا کیفیت خروجی RAG به حداکثر برسد.