RAG: تولید تقویت‌شده با بازیابی
RAG یا Retrieval-Augmented Generation یک معماری پیشرفته در حوزه‌ی هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی (NLP) است که برای بهبود کیفیت و دقت مدل‌های تولید زبان (مانند چت‌بات‌ها) طراحی شده است.
مشکل اصلی: هذل‌گویی (Hallucination)
مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) گاهی اوقات اطلاعات نادرست یا ساختگی تولید می‌کنند، چرا که دانش آن‌ها تنها به داده‌ای که با آن آموزش دیده‌اند محدود است و به منابع خارجی دسترسی ندارند.
راه‌حل RAG: ترکیب بازیابی و تولید
RAG این مشکل را با دو مرحله اصلی حل می‌کند:
- بازیابی (Retrieval):
- سوال کاربر دریافت می‌شود.
- سیستم با استفاده از یک موتور جستجو (مثلاً برداریشناسی یا Vector Search)، مرتبط‌ترین اسناد و اطلاعات را از یک پایگاه دانش خارجی (مثل پایگاه داده، ویکی‌پدیا، اسناد داخلی شرکت و…) پیدا می‌کند.
- تولید تقویت‌شده (Augmented Generation):
- اطلاعات بازیابی‌شده به همراه سوال اصلی کاربر، به عنوان “زمینه” (Context) به مدل زبانی ارائه می‌شود.
- از مدل خواسته می‌شود تا پاسخی تولید کند که هم بر اساس دانش از پیش آموخته‌شده‌ی خودش و هم بر اساس اسناد ارائه‌شده باشد.
مزایای کلیدی
- دقت پاسخ‌ها مبتنی بر حقایق و مستندات هستند.
- به‌روزرسانی آسان: برای به‌روزرسانی دانش مدل، فقط کافی است پایگاه دانش را تغییر دهید (نیازی به آموزش مجدد مدل نیست).
- شفافیت: می‌توان منبع اطلاعاتی که پاسخ بر اساس آن تولید شده را ردیابی کرد.
- کاهش هذل‌گویی: احتمال ساخت اطلاعات غیرواقعی به شدت کاهش می‌یابد.
کاربردها
- چت‌بات‌های پشتیبانی مشتری
- سیستم‌های پرسش و پاسخ (Q&A)
- خلاصه‌سازی اسناد تخصصی
- دستیارهای هوشمند بر اساس داده‌های داخلی سازمان ```