نسل بازیابی-اوج (RAG) یک تکنیک پیشرفته هوش مصنوعی است که با بازیابی اطلاعات خارجی مربوطه قبل از پاسخ ، تولید متن را بهبود می بخشد. این رویکرد تضمین می کند که پاسخ های تولید شده AI دقیق تر و آگاه تر هستند.
در هسته اصلی آن ، RAG از دو مؤلفه اصلی تشکیل شده است: Retriever و Generator. این دو عنصر با هم کار می کنند تا پاسخ های با کیفیت بالا و در واقع دقیق ایجاد کنند. بیایید نحوه عملکرد هر یک از مؤلفه ها و اینکه چرا آنها را برای RAG ضروری می کند ، تجزیه کنیم.
1. Retriever: یافتن اطلاعات مربوطه
بازپرداخت مسئول جستجو و بازیابی مناسب ترین اسناد یا حقایق از یک پایگاه دانش خارجی است. این مانند موتور جستجو عمل می کند که به مدل AI کمک می کند تا به روز و اطلاعات واقعی دسترسی پیدا کند.
چگونه Retriever کار می کند:
- ورودی کاربر: کاربر یک سوال می پرسد یا یک پرس و جو را ارسال می کند.
- جستجو در پایگاه داده: این retriever به دنبال اسناد مربوطه در یک منبع دانش از پیش تعریف شده (به عنوان مثال ، ویکی پدیا ، داده های شرکت داخلی یا مقالات آنلاین) است.
- انتخاب بهترین مسابقات: این اسناد را بر اساس ارتباط آنها با پرس و جو کاربر رتبه بندی می کند.
- ارسال اطلاعات به ژنراتور: اسناد انتخاب شده برای کمک به تولید پاسخ به مؤلفه بعدی – ژنراتور – منتقل می شوند.
چرا Retriever مهم است:
- دانش به روز را تضمین می کند: بر خلاف مدل های سنتی هوش مصنوعی ، که فقط به داده های از پیش آموزش داده می شود ، بازپرداخت می تواند اطلاعات زمان واقعی را بدست آورد.
- دقت را بهبود می بخشد: با استفاده از منابع خارجی ، به کاهش توهم AI (پاسخ های نادرست یا ساخته شده) کمک می کند.
- آگاهی از زمینه را تقویت می کند: این اجازه می دهد تا هوش مصنوعی دانش پس زمینه را مرجع کند و منجر به پاسخ های معنی دار تر شود.
2. ژنراتور: تولید پاسخ نهایی
هنگامی که Retriever اطلاعات مربوطه را ارائه می دهد ، ژنراتور این داده ها را پردازش می کند و یک پاسخ خوب ساختار یافته ایجاد می کند. این وظیفه دارد محتوای بازیابی شده قابل خواندن ، منسجم و مربوط به پرس و جو کاربر باشد.
چگونه ژنراتور کار می کند:
- دریافت داده های بازیابی: ژنراتور اسناد ارائه شده توسط Retriever را می گیرد.
- درک زمینه: این محتوای بازیابی شده را تجزیه و تحلیل می کند و آن را با سوال کاربر هماهنگ می کند.
- ایجاد پاسخ: با استفاده از یک مدل زبانی (مانند GPT) ، ضمن درج حقایق بازیابی شده ، یک پاسخ طبیعی و شبیه به انسان ایجاد می کند.
- خروجی نهایی: هوش مصنوعی پاسخ به کاربر را ارائه می دهد.
چرا ژنراتور مهم است:
- اطلاعات را قابل درک می کند: ژنراتور داده های خام را به متن منسجم و ساختاری تبدیل می کند.
- تسلط و خوانایی را حفظ می کند: این تضمین می کند که پاسخ ها طبیعی و جذاب به نظر می رسد.
- دانش هوش مصنوعی را با داده های بازیابی ترکیب می کند: این ژنراتور برای بهترین پاسخ ممکن ، دانش هوش مصنوعی از قبل آموزش دیده را با اطلاعات بازیابی شده در زمان واقعی ترکیب می کند.
چگونه رتریور و ژنراتور با هم کار می کنند
به Rag به عنوان یک سیستم مبتنی بر کار تیمی فکر کنید:
- Retriever اطلاعات مفیدی را از منابع خارجی می یابد.
- ژنراتور این اطلاعات را برای ایجاد یک پاسخ با کیفیت بالا پردازش و اصلاح می کند.
این ترکیب باعث می شود RAG قدرتمندتر از مدل های سنتی هوش مصنوعی باشد که فقط به داده های آموزش آنها متکی است.
پایان
شناخت Retriever و Generator برای درک چگونگی بهبود RAG محتوای تولید شده توسط AI مهم است. retriever دسترسی به اطلاعات در زمان واقعی را تضمین می کند ، در حالی که ژنراتور ساختار و آن را به روشی طبیعی ارائه می دهد. با همکاری مشترک ، این مؤلفه ها پاسخ های دقیق تر ، مبتنی بر واقعیت و قابل اعتماد تر ایجاد می کنند و باعث می شوند RAG به پیشرفت پیشگامانه در فناوری هوش مصنوعی تبدیل شود.
