Retrieval-Augmented Generation (RAG) چیست؟
دادگاه‌ها را در نظر داشته باشید. زمانی که قاضی‌ها به یک پرونده رسیدگی می‌کنند ممکن است زمان‌هایی پیش بیاید که در یک پرونده به تخصص خاصی نیاز پیدا کنند. در این شرایط چه می‌کنند؟ خب منشی دادگاه را به کتابخانه حقوقی می‌فرستند تا سوابق و مدارکی که بتوانند به آن‌ها استناد کنند را بیاورند.
LLMها نیز همینطورند! به این صورت که میتوانند به طیف گسترده‌ای از سوالات کاربران پاسخ دهند؛ ولی برای ارائه باید به منابعی معتبر استناد کنند. خب در اینجا منشی دادگاه کیست؟ RAG!
همه ما تا به امروز از هوش مصنوعی‌های متعددی برای نوشتن ایمیل‌ها، یافتن ساختار کدها و خیلی چیزها استفاده کرده‌ایم. ولی خب همیشه آن نتیجه دلخواه را به دست نیاورده‌ایم علی الخصوص در زمینه هنر. دلیل آن واضح است؛ زیرا هوش مصنوعی در زمینه‌ای که آموزش دیده است خوب است و برای رشد و پیشرفت خود به داده‌های واقعی نیاز دارد و نه اطلاعات عمومی.
RAG مخفف Retrieval Augmented Generation یک تکنیک هوش مصنوعی است که به شرکت‌ها اجازه میدهد تا به صورت خودکار جدیدترین و مرتبط‌ترین داده‌ها را در اعلان LLM جاسازی کنند.
تاریخچه RAG
ایده‌های اولیه RAG به حدودا دهه 70 میلادی بر می‌گردد. در این زمان‌ها محقق‌ها روی سیستم‌هایی کار می‌کردند که بتوانند با استفاده از پردازش زبان طبیعی به سوالات کاربران پاسخ دهند. با گذشت زمان و پیشرفت در یادگیری ماشینی سیستم‌ها قدرتمندتر و کاربردی‌تر شدند. مثلا در دهه 90 میلادی سرویس Ask Jeeves جستجوی سوال محور را آغاز کرد. پس از آن در سال 2011 سیستم Watson شرکت IBM با پیروزی در مسابقه تلویزیونی Jeopardy توانایی خود را در پاسخ دهی به سوالات پیچیده نشان داد.
در سال 2020 مقاله‌ای توسط محققان در لندن منتشر شد که به RAG شکل مدرن‌تری داد. هدف این تیم این نبود که بتوانند اطلاعات بیشتری را در یک مدل زبانی بزرگ (LLM) قرار دهند. آن‌ها تصمیم گرفتند که یک بخش بازیابی اطلاعات را به مدل اضافه کنند تا بتواند اطلاعات ذخیره شده را استفاده و محتوای جدید را نیز تولید کند.
Retrieval-Augmented Generation چیست؟
Retrieval-Augmented Generation (RAG) یکی از رویکردهای مهم در توسعه هوش مصنوعی است که به مدل‌های زبانی بزرگ یا همان LLMها کمک می‌کند تا به سوالات تخصصی کاربران با سرعت و دقت بالاتری پاسخ دهند. در فرایند پاسخ دهی قبل از اینکه آن پاسخ ایجاد شود به پایگاه داده‌ای معتبر و خارج از منابع ارجاع داده می‌شود تا از درستی پاسخ مطمئن شویم.
دلایل اهمیت RAGها
اینکه شما به پاسخی درست دست پیدا کنید مسئله‌ای مهم و حیاتی است. ممکن است تا الان برایتان پیش آمده باشد که از هوش مصنوعی سوالی بپرسید؛ ولی جواب درستی را دریافت نکنید. این موضوع در RAG پیش نخواهد آمد. به این صورت که:
- زمانی که پاسخی ندارد اطلاعات درستی نمی‌دهد.
- از اطلاعات و داده‌های منسوخ شده استفاده نمی‌کند.
- از منابع نامعتبر برای پاسخ دهی استفاده نمی‌کند.
- و…
در کل RAG خیلی از چالش‌هایی که ممکن است تا به امروز برایتان پیش آمده باشد را ندارد و خیال شما را راحت می‌سازد.
مزایای Retrieval-Augmented Generation چیست؟
RAG مزایای زیادی را برای مولدهای هوش مصنوعی به همراه دارد. برای مثال:
- مقرون به صرفه است: همانطور که می‌دانید توسعه چت بات‌ها غالبا از یک مدل پایه آغاز می‌شود. طبیعتا هزینه‌های محاسباتی و مالی بازآموزی FMها برای اطلاعات سازمان یا دامنه بالا است. در اینجاست که RAG وارد عمل می‌شود. این فناوری رویکردی مقرون به صرفه برای معرفی داده‌های جدید به LLMهاست که آن را به صورتی گسترده در دسترس و قابل استفاده می‌سازد.
- دسترسی به اطلاعات نوین: به این صورت که به توسعه دهندگان اجازه میدهد تا از آخرین اطلاعات، آمارها و اخبار اطلاع پیدا کنند و آن را به مدل‌های تولیدی ارائه دهند. این مسئله باعث می‌شود کاربر از آخرین اخبار روز دنیا مطلع باشد.
- افزیش اعتماد کاربران: هر چه اطلاعات ارائه شده به کاربران دقیق‌تر باشد (می‌خواهد ذکر منبع باشد و یا نقل قول‌ها یا خیلی چیزهای دیگر) اعتماد کاربر به راهکارهای هوش مصنوعی بیشتر می‌شود.
- کنترل: با استفاده از RAG به عنوان یک توسعه دهنده می‌توانید برنامه‌های چت خود را آزمایش و حتی بهبود ببخشید. علاوه بر آن می‌توانید منابع اطلاعاتی LLM را کنترل و تغییر دهید تا با نیازهای شما سازگار شود. بازیابی اطلاعات حساس و بررسی اینکه پاسخها درست تولید شود، شناسایی مشکلاتی مثل ارجاع منابع نادرست برای پاسخ سوالات و اصلاح آن‌ها و غیره از مزایای این فناوری است.
نحوه عملکرد RAG
اگر از RAG استفاده نشود LLM ورودی را از کاربر دریافت و بر اساس اطلاعاتی که دارد و آموزش‌هایی که دیده است پاسخ میدهد. در صورتی که از RAG استفاده شود به این صورت نیست.
- در ابتدا داده‌های جدید از منابعی مثل APIها، پایگاه‌های داده یا اسناد جمع‌آوری می‌شوند.
- بازیابی اطلاعات بسته به سوالی که کاربر می‌پرسد انجام می‌شود.
- این اطلاعات بازیابی شده به همراه سوالی که کاربر دارد به مدل داده می‌شود تا بتواند پاسخی درست تولید کند.
- در نهایت داده‌های خارجی برای اطمینان از ارائه پاسخ درست به کاربران پیوسته به روزسانی می‌گردد.
به زبانی ساده RAG به مدل‌های مختلف اجازه میدهد تا از اطلاعات به روز و دقیق و البته خارج از حافظه آموزشی خود اسفاده و بهترین پاسخ را ارائه دهند.
تفاوت بین Retrieval-Augmented Generation و جستجوی معنایی چیست؟
ببینید RAG مدلی است که از اطلاعات خارجی استفاده می‌کند تا پاسخ‌های خود را بهبود بخشد. این موضوع به بازیابی دقیق و مرتبط از میان حجم زیادی از داده‌ها نیاز دارد. اما جستجو معنایی به جای تمرکز بر کلمات کلیدی معنای سوالات را درک و مرتبط‌ترین اسناد را ارائه میدهد. اگر بخواهیم تفاوت اصلی میان این دو مورد را بیان کنیم میتوان گفت:
- RAG به داده‌های بازیابی شده از پایگاه دانش برای پاسخ دهی‌ها وابسته است؛ ولی خود بازیابی داده انجام نمی‌دهد.
- جستجوی معنایی بازیابی داده‌ها را انجام و اطلاعات دقیق‌تری نسبت به RAG در اختیار ما قرار میدهد.
اتصال به هوش مصنوعی با سرور مجازی
سرور مجازی پویان آی تی اتصال شما به هوش مصنوعی را بسیار آسان می‌سازد و یک تجربه دلپذیر را برایتان رقم خواهد زد.
و در آخر
RAG(Retrieval-Augmented Generation) از جمله چارچوب‌های هوش مصنوعی است که به ترکیب نقاط قوت سیستم‌های بازیابی اطلاعات سنتی و LLM می‌پردازد. این ترکیب باعث می‌شود تا اطلاعاتی دقیق‌تر، به روزتر و مرتبط‌تر با نیازهایتان در اختیار شما قرار گیرد.
سوالات متداول
دلایل استفاده از RAGها چیست؟
اگر بخواهیم دلایل کلیدی استفاده از RAG را بیان کنیم میتوان گفت:
- دسترسی به اطلاعات جدید
- ارائه اطلاعات دقیق و درست
- صرفه جویی در هزینهها و زمان شما
هدف اصلی RAG چیست؟
به LLM اجازه میدهد تا اطلاعات دقیق را با ذکر منبع ارائه دهد. همچنین کاربران میتوانند در صورت نیاز به توضیح بیشتر یا جزئیات بیشتر، اسناد منبع را خودشان جستجو کنند. این امر اعتماد کاربران از صحت پاسخها را افزایش میدهد.
منابع
- https://cloud.google.com/use-cases/retrieval-augmented-generation
- https://aws.amazon.com/what-is/retrieval-augmented-generation/
- https://blogs.nvidia.com/blog/what-is-retrieval-augmented-generation/
اولین دیدگاه را اضافه کنید.