AI: RAG چیست؟

Summarize this content to 400 words in Persian Lang

مقدمه

به عنوان یک مهندس نرم افزار که با هوش مصنوعی و یادگیری ماشین کار می کند، احتمالاً با اصطلاح “RAG” یا Retrieval-Augmented Generation مواجه شده اید. اما دقیقاً RAG چیست و چرا در سیستم‌های هوش مصنوعی اهمیت بیشتری پیدا می‌کند؟ بیایید به این فناوری هیجان انگیز شیرجه بزنیم و تأثیر آن بر دنیای هوش مصنوعی را بررسی کنیم.

RAG چیست؟

Retrieval-Augmented Generation (RAG) تکنیکی است که قدرت مدل‌های زبان بزرگ را با توانایی دسترسی و ترکیب منابع دانش خارجی ترکیب می‌کند.

به زبان ساده، RAG به سیستم‌های هوش مصنوعی اجازه می‌دهد قبل از ایجاد پاسخ، اطلاعات را از یک پایگاه دانش جستجو کنند، دقیقاً مانند اینکه چگونه یک انسان ممکن است قبل از پاسخ دادن به یک سؤال پیچیده به یک کتاب مرجع مراجعه کند یا در اینترنت جستجو کند.

اجزای اصلی یک سیستم دارای RAG معمولاً شامل موارد زیر است:

یک مدل زبان بزرگ (LLM)
پایگاه دانش یا منبع داده خارجی
مکانیزم بازیابی برای یافتن اطلاعات مرتبط
یک لایه یکپارچه که اطلاعات بازیابی شده را با خروجی LLM ترکیب می کند

سیستم های دارای RAG چگونه کار می کنند؟

RAG به بخشی جدایی ناپذیر از بسیاری از سیستم های هوش مصنوعی پیشرفته تبدیل شده است، به ویژه آنهایی که با پردازش و تولید زبان طبیعی سروکار دارند. این شکاف بین دانش گسترده اما ایستا کدگذاری شده در مدل های زبانی از پیش آموزش دیده و اطلاعات پویا و به روز موجود در منابع خارجی را پر می کند.

در یک سیستم معمولی دارای RAG:

ورودی کاربر برای شناسایی موضوعات یا سوالات کلیدی پردازش می شود.
مکانیسم بازیابی پایگاه دانش را برای اطلاعات مرتبط جستجو می کند.
اطلاعات بازیابی شده به عنوان زمینه مدل زبان ارائه می شود.
مدل زبان بر اساس دانش از پیش آموزش دیده و اطلاعات بازیابی شده پاسخی ایجاد می کند.

این فرآیند به سیستم‌های هوش مصنوعی اجازه می‌دهد تا پاسخ‌های دقیق‌تر، مرتبط‌تر و به‌روزتری را در مقایسه با تکیه بر مدل‌های از پیش آموزش‌دیده ارائه کنند.

مزایای RAG

پیاده سازی RAG در سیستم های هوش مصنوعی چندین مزیت قابل توجه دارد:

بازیابی دانش پیشرفته: RAG به سیستم‌های هوش مصنوعی اجازه می‌دهد تا به مجموعه وسیعی از اطلاعات خارجی دسترسی داشته باشند، که فراتر از محدودیت‌های دانش از پیش آموزش‌دیده‌شان است.
کاهش توهم: با پایه‌گذاری پاسخ‌ها در اطلاعات بازیابی شده، RAG به به حداقل رساندن مشکل “توهمات” هوش مصنوعی یا تولید اطلاعات با صدای معقول اما نادرست کمک می‌کند.
درک متنی بهبود یافته: توانایی بازیابی اطلاعات مربوطه به سیستم های هوش مصنوعی کمک می کند تا زمینه پرس و جوهای کاربر را بهتر درک کنند و پاسخ های مناسب تری ارائه دهند.
به روز رسانی آسان تر: با RAG، به روز رسانی دانش سیستم به سادگی به روز رسانی پایگاه دانش خارجی است، نه آموزش مجدد کل مدل.
مدیریت بهتر دامنه های تخصصی: RAG در سناریوهایی که نیاز به دانش خاص دامنه دارند برتر است، زیرا می تواند به راحتی پایگاه های داده یا اسناد تخصصی را در خود جای دهد.

نتیجه گیری

Retrieval-Augmented Generation نشان دهنده پیشرفت قابل توجهی در فناوری هوش مصنوعی است و راهی قدرتمند برای افزایش قابلیت‌های مدل‌های زبان با دانش خارجی ارائه می‌دهد. همانطور که بررسی کردیم، سیستم های RAG مزایای متعددی از جمله دقت بهبود یافته، انعطاف پذیری و توانایی مدیریت دامنه های تخصصی را ارائه می دهند.

همانطور که هوش مصنوعی به تکامل خود ادامه می‌دهد، می‌توانیم انتظار داشته باشیم که RAG نقش مهمی در توسعه سیستم‌های هوشمندتر، سازگارتر و قابل اعتمادتر داشته باشد. برای مهندسان نرم‌افزاری که در AI و ML کار می‌کنند، درک و پیاده‌سازی تکنیک‌های RAG احتمالاً به یک مهارت ضروری در ایجاد برنامه‌های کاربردی پیشرفته تبدیل خواهد شد. بنابراین، امیدوارم شما هم به اندازه من از کار با آنها لذت ببرید 🙂