مدل‌های زبانی بزرگ مثل ChatGPT در پاسخ به سوالات عمومی توانایی بالایی دارند اما دانش آنها محدود به دیتایی است که روی آن آموزش دیده‌اند. کافی است از آنها سوالی بپرسید که نیاز به اطلاعات به‌روز یا تخصصی داشته باشد تا پاسخی مبهم و غیر دقیق به شما بدهند. راه‌حل این مشکل هوش مصنوعی RAG است که دریچه‌ای جدید از دانش را به روی مدل‌های زبانی باز میکند. در مقاله پیش رو با هوش مصنوعی RAG آشنا شده و کاربردها و مزایای آن را مرور خواهیم کرد.
هوش مصنوعی RAG چیست؟
هوش مصنوعی RAG یا Retrieval-Augmented Generation تکنیکی است که به مدل‌های زبانی امکان می‌دهد به اطلاعات به‌روز و دانش تخصصی در زمینه‌های خاص دسترسی داشته باشند.
مدل زبانی را مثل یک کتابخانه عظیم تصور کنید که اطلاعات زیادی در خود جای داده، اما این اطلاعات ممکن است قدیمی یا ناقص باشند. حالا RAG را به عنوان یک کتابدار ماهر در نظر بگیرید که می‌تواند به سرعت به منابع خارجی (اینترنت، پایگاه داده‌های اختصاصی و…) دسترسی پیدا کرده و اطلاعات مورد نیاز را از آنها استخراج کند.
هوش مصنوعی RAG بدین منظور ابتدا پرامپت یا دستور کاربر را دریافت کرده و از آن به عنوان کلید واژه جستجو در منابع خارجی استفاده میکند. اطلاعات مرتبط از منابع مختلف جمع‌آوری و به عنوان زمینه به مدل زبانی ارائه می‌شوند. در نهایت مدل زبانی با ترکیب دانش خود و زمینه فراهم‌شده، پاسخ‌هایی دقیق‌تر، به‌روزتر و مرتبط به کاربر ارائه می‌دهد.
این فرایند به مدل زبانی اجازه می‌دهد تا از دانش محدود خود فراتر رفته و به اطلاعات جامع‌تر و دقیق‌تری دسترسی پیدا کند.
مفهوم RAG نخستین بار پس از انتشار مقاله‌ای با عنوان «تولید متن بازیابی-افزوده برای وظایف دانش‌محور در پردازش زبان طبیعی» در سال ۲۰۲۰ توجه توسعه‌دهندگان را به خود جلب کرد. این مقاله توسط «پاتریک لوئیس» و تیمی از محققان واحد هوش مصنوعی فیسبوک ارائه شد و در حال حاضر از سوی نهادهای اکادمیک و صنعتی پذیرفته شده است.
بیشتر بخوانید: هوش مصنوعی مولد چیست و چه کاربردی دارد؟
RAG چگونه کار میکند؟
عملکرد هوش مصنوعی RAG شامل چند مرحله کلیدی است که به طور گام‌به‌گام انجام می‌شوند:
نمایش برداری محتوا (Embedding)
در مرحله نخست، تمام اطلاعات و داده‌های موجود در پایگاه داده به بردارهای عددی تبدیل می‌شوند. این بردارها در واقع نمایش ریاضی‌وار محتوا هستند که امکان جستجوی معنایی را فراهم می‌کنند.
بازیابی (Retrieval)
زمانی که کاربر پرسشی را مطرح میکند، سیستم پرسش را هم به یک بردار عددی تبدیل میکند. سپس با استفاده از الگوریتم‌های جستجوی معنایی، نزدیک‌ترین بردارها را به پرسش کاربر در پایگاه داده پیدا میکند. این فرآیند که «بازیابی معنایی» نام دارد، شبیه پیدا کردن سوزن در انبار کاه است، با این تفاوت که به جای جستجوی کلمه به کلمه، مفاهیم مشابه را می‌یابد.
تقویت (Augmentation)
در مرحله بعد اطلاعات بازیابی شده به همراه پرسش اصلی کاربر وارد مدل زبانی می‌شوند. مدل زبانی این دو بخش را در قالب یک پیام ترکیبی دریافت میکند که شامل دستورالعمل‌هایی برای نحوه استفاده از اطلاعات بازیابی شده است.
تولید پاسخ (Generation)
در نهایت مدل زبانی از طریق فناوری پردازش زبان طبیعی، اطلاعات دریافتی را در یک قالب مناسب و جامع به شما تحویل می‌دهد. این فرآیند به صورت پویا و در لحظه انجام شده و برای هر پرسش جدید تکرار می‌شود.
جالب اینجاست که فرآیند آموزش LLM عمومی پرهزینه و زمان‌بر است اما به‌روزرسانی مدل RAG بسیار آسان انجام می‌شود و هزینه چندانی در پی ندارد. کافی است پاسخ‌های هوش مصنوعی مولد به مدل RAG بازگردانده شوند تا عملکرد و دقت آن بهبود پیدا کند.
انواع هوش مصنوعی RAG
هوش مصنوعی RAG بر اساس معماری مدل، نوع منبع اطلاعات و شیوه بازیابی داده‌ها به انواع تقسیم می‌شود:
RAG استاندارد (Standard RAG)
در این نوع که ساده‌ترین شکل پیاده‌سازی است، سیستم تنها یک بار عملیات بازیابی را انجام می‌دهد و تمام اطلاعات را یکجا به مدل زبانی می‌فرستد. این روش مثل فرآیند خطی عمل میکند و از نقطه A به نقطه B می‌رود.
RAG بازگشتی (Recursive RAG)
این نوع RAG بر مبنای حلقه بازخوردی عمل میکند. پاسخ‌های تولید شده مجدداً وارد چرخه بازیابی می‌شوند تا اطلاعات دقیق‌تری پیدا شود. این مارپیچ تا زمانی ادامه دارد که سیستم به هدف نزدیک شود.
RAG گام به گام (Multi-Step RAG)
در این مدل پیشرفته‌تر سیستم در چند مرحله عملیات بازیابی را تکرار میکند. هر بازیابی بر اساس نتایج مرحله قبل انجام شده و اطلاعات جدیدی به مجموعه اضافه می‌شود. این فرآیند شبیه حل یک پازل است که قطعات آن به تدریج کنار هم قرار می‌گیرند.
RAG موازی (Parallel RAG)
در این روش پیاده‌سازی چندین عملیات بازیابی به صورت همزمان انجام می‌شود و نتایج با هم ترکیب می‌شوند. این روش شبیه چند کارآگاه است که همزمان روی بخش‌های مختلف یک پرونده کار می‌کنند.
RAG هیبریدی (Hybrid RAG)
این مدل ترکیبی از روش‌های مختلف است و معمولاً از چند نوع بازیابی و پردازش همزمان استفاده میکند. سیستم بسته به نوع پرسش روش مناسب را انتخاب میکند، درست مثل یک مربی که از هر بازیکن در جای مناسب استفاده میکند.
| نوع RAG | مزایا | معایب | کاربردها |
| استاندارد | پیاده‌سازی آسان | دقت پایین‌تر | پاسخگویی ساده، چت‌بات‌های اولیه |
| گام‌به‌گام | دقت بالاتر، انعطاف‌پذیری بیشتر | پیچیدگی بیشتر | سیستم‌های پیچیده پاسخگویی، موتورهای جستجوی پیشرفته |
| بازگشتی | دقت بسیار بالا، قابلیت یادگیری | زمان‌بر، پیچیدگی محاسباتی بالا | سیستم‌های نیازمند دقت بسیار بالا مانند تشخیص پزشکی |
| موازی | سریع، بهره‌وری بالا | نیاز به منابع محاسباتی زیاد | موارد نیازمند پاسخگویی سریع مانند سیستم‌های توصیه‌گر |
| هیبرید | انعطاف‌پذیری، تطبیق با نیازهای مختلف | پیچیدگی پیاده‌سازی | سیستم‌های پیچیده با نیازهای متنوع مانند دستیارهای هوشمند |
انواع RAG بر اساس منبع اطلاعاتی
RAG مبتنی بر پایگاه دانش: مدل به یک پایگاه دانش ساخت‌یافته متصل می‌شود که شامل اطلاعاتی مانند مقالات علمی، کتاب‌ها، یا داده‌های دیگر است. مزیت این رویکرد دریافت اطلاعات دقیق، سرعت بالا و کنترل و نظارت روی پایگاه دانش است.
RAG مبتنی بر جستجوی وب: مدل به موتورهای جستجوی وب متصل می‌شود و اطلاعات مورد نیاز را از وب بازیابی میکند. این روش انعطاف‌پذیری بالاتری دارد اما دقت و سرعت کمتری خواهد داشت.
انواع RAG بر اساس معماری مدل
RAG با ادغام دیرهنگام (Late Fusion RAG): ابتدا اطلاعات از منابع مختلف بازیابی می‌شود و سپس به مدل داده می‌شود تا پاسخ نهایی را تولید کند.
RAG با ادغام اولیه (Early Fusion RAG): در این روش اطلاعات بازیابی شده قبل از ارائه به مدل با هم ترکیب می‌شوند.
بیشتر بخوانید: هوش مصنوعی گوگل جمینی Gemini چیست و چه کاربردهایی دارد؟
ارتباط جستجوی معنایی و RAG
در مدل‌های زبانی معمولی جستجو بر اساس کلمات کلیدی و تطابق‌های ساده انجام می‌شوند. برای مثال در پاسخ به سوالی در مورد «درختان بومی ایران» سیستم داده‌هایی را پیدا میکند که هر دو کلمه کلیدی «درخت» و «ایران» را در خود دارند. در این روش سیستم معنی درختان بومی ایران را درک نمی‌کند و ممکن است اطلاعات درختان بومی یزد را نادیده بگیرد چون کلمه کلیدی ایران را در آن ندیده است.
اما جستجوی معنایی به‌جای جستجوی کلمات کلیدی، مفهوم و معنای واقعی سوال یا درخواست کاربر را استخراج میکند. یعنی به‌جای اینکه فقط به دنبال تطابق کلمات باشد، مشابه‌ترین مفاهیم را شناسایی میکند.
جستجوی معنایی در سیستم RAG نقش کلیدی دارد و به بخش بازیابی کمک میکند دقیق‌ترین و مرتبط‌ترین منابع را بر اساس مفهوم پیدا کند. با استفاده از جستجوی معنایی RAG می‌تواند:
- منابع با مفهوم نزدیک و مرتبط را شناسایی کند، حتی اگر دقیقاً کلمه کلیدی در آن منابع نباشد.
- از تکرار داده‌های نامرتبط جلوگیری کند.
- به منابع معتبر و به روز دسترسی پیدا کرده و کیفیت پاسخ تولیدی را افزایش دهد.
بنابراین RAG به لطف جستجوی معنایی به به یک ابزار قدرتمندتر تبدیل می‌شود که اطلاعات پیچیده را بهتر درک، تفسیر و پردازش میکند.
کاربردهای RAG چیست؟
تکنیک RAG با تلفیق بازیابی اطلاعات و تولید پاسخ‌های دقیق‌تر، کاربردهای متنوعی را ارائه می‌دهد که شامل این موارد می‌شود:
بهبود پشتیبانی مشتری: بات‌های هوشمند با تحلیل سریع داده‌های سازمان، مناسب‌ترین جواب را به مشتری ارائه میکند. بدین ترتیب کاربر بدون نیاز به انتظار طولانی در سامانه‌های پشتیبانی پاسخی دقیق و واضح دریافت میکند.
تقویت موتورهای جستجو: موتورهای جستجو به جای نمایش لیستی از لینک‌ها، پاسخ‌های دقیق‌تر و کامل‌تری ارائه می‌دهند که تجربه کاربری را بهبود می‌بخشد.
ارتقای دستیارهای دیجیتالی: دستیارهای شخصی اطلاعات به‌روز و کاربردی را از منابع گوناگون دریافت و حتی در زمینه‌های تخصصی پاسخ‌های دقیقی ارائه می‌کنند.
تسهیل آموزش آنلاین: RAG کتاب‌ها و اسناد آموزشی را به صورت دفترچه دیجیتال با قابلیت جستجوی صوتی دقیق درمی‌آورد. همچنین به سوالات دانشجویان به شکلی دقیق‌تر و متناسب با نیازهای آموزشی‌شان پاسخ داده و منابع بیشتر را به آنها ارائه میکند.
ترجمه و تولید محتوا: تولیدکنندگان محتوا اطلاعات دقیق و مرتبط با موضوعات مورد نظر خود را کسب کرده و محتوایی با کیفیت و دقیق تولید می‌کنند. این قابلیت به ویژه در تولید مقالات علمی، گزارش‌های خبری و تحلیل‌های تخصصی بسیار مفید است.
کمک به پژوهش‌های علمی: سیستم داده‌های علمی پیچیده را از پایگاه‌های داده عظیم جستجو و برای محققان خلاصه میکند. این ویژگی زمان جستجو و تحلیل اطلاعات را به‌طور چشمگیری کاهش داده و به بهبود فرآیندهای تحقیقاتی کمک کند.
مزایای هوش مصنوعی RAG
مزایای هوش مصنوعی RAG را می‌توان از چندین جنبه بررسی کرد که هر یک به طور مستقیم بر روی کارایی و بهینه‌سازی فرآیندهای مختلف تاثیر می‌گذارند. در ادامه به برخی از مهم‌ترین مزایا می‌پردازیم:
اطلاعات به‌روز
دانش مدل‌های زبانی به داده‌هایی محدود است که در زمان آموزش به آنها داده شده است. این محدودیت منجر به ارائه اطلاعات قدیمی یا نادرست می‌شود. هوش مصنوعی RAG با فراهم کردن دسترسی به اطلاعات به‌روز این مشکل را حل میکند.
افزایش دقت پاسخگویی
سیستم‌های مبتنی بر این فناوری با بهره‌گیری از داده‌های بروز و واقعی، توانایی ارائه پاسخ‌های دقیق و مرتبط را دارند. برای مثال زمانی که کاربر درباره یک مشکل پزشکی سوال می‌پرسد، سیستم‌های سنتی باید بر اساس داده‌های محدود خود پاسخ دهند. اما RAG ابتدا اطلاعات مرتبط را از منابع معتبر بازیابی کرده و پاسخی دقیق‌تر و جامع‌تر ارائه می‌دهد.
توسعه آسان
یکی ازچالش‌های توسعه مدل‌های زبانی نیاز به حجم عظیمی از داده‌های آموزشی است اما تکنیک RAG این نیاز را کاهش می‌دهد. برای مثال اگر بخواهید یک مدل AI برای پاسخ به سوالات پزشکی توسعه دهید، به‌جای آموزش با حجم عظیمی از پرونده‌های پزشکی، RAG می‌تواند از منابع معتبر اطلاعات را بازیابی کرده و پاسخ‌هایی دقیق ارائه دهد.
عیب‌یابی سریع
هوش مصنوعی RAG به لطف پایگاه داده برداری می‌تواند منبع هر پاسخ را ارائه دهد، چیزی که مدل‌های زبانی معمولی از آن عاجزند. بنابراین اگر در خروجی داده نادرستی وجود داشته باشد، می‌توان سند حاوی آن اطلاعات نادرست را به سرعت شناسایی و اصلاح کرد.
معایب و چالش‌های RAG
هوش مصنوعی RAG یک تکنیک نوپاست و هنوز توسعه‌دهندگان در حال آزمون و خطای روش پیاده‌سازی آن هستند. برخی از چالش‌های این مسیر عبارتند از:
کمبود دانش تخصصی
چالش اصلی RAG کمبود آگاهی و درک کافی از این تکنولوژی در سازمان‌ها است. RAG به دلیل پیچیدگی‌های فنی و نوپا بودن، نیازمند متخصصانی با دانش عمیق در زمینه هوش مصنوعی، پردازش زبان طبیعی و بازیابی اطلاعات است.
چالش مدل‌سازی داده‌ها
داده‌های موجود در سازمان‌ها به صورت‌های مختلفی مانند متن، تصویر، صوت و ساختاریافته ذخیره می‌شوند. تبدیل و یکپارچه‌سازی این داده‌ها به شکلی که توسط مدل‌های RAG قابل پردازش باشد، نیازمند دانش تخصصی و ابزارهای قدرتمند است. انتخاب روش مناسب برای نمایش دانش در پایگاه داده برداری، تاثیر مستقیمی بر کیفیت پاسخ‌های تولید شده توسط مدل دارد.
وابستگی به منابع خارجی
این سیستم برای تولید پاسخ‌های دقیق، اطلاعات را از منابع مختلف بازیابی میکند. اگر منابع خارجی به هر دلیلی در دسترس نبوده یا کیفیت اطلاعات آنها پایین باشد، عملکرد الگوریتم دچار مشکل می‌شود. به عنوان مثال اگر منابع بازیابی‌شده به‌روز نبوده یا نامعتبر باشند، پاسخ نهایی نیز نادرست و ناقص خواهد بود.
چالش تغذیه اطلاعات
با توجه به حجم بالای داده‌هایی که هر روز تولید می‌شود، ایجاد فرآیندی کارآمد برای جمع‌آوری، پردازش و بارگذاری داده‌ها در سیستم RAG ضروری است. همچنین باید مکانیزمی برای به‌روزرسانی مداوم داده‌ها و اطمینان از تازگی اطلاعات موجود در سیستم در نظر گرفته شود.
صحت‌سنجی اطلاعات
مدیریت خطا و اطمینان از صحت اطلاعات از دیگر چالش‌های RAG است. مدل‌ها در برخی موارد اطلاعات نادرست یا گمراه‌کننده تولید می‌کنند که به اعتبار سازمان آسیب می‌رساند. بنابراین ایجاد فرآیندهایی برای شناسایی و اصلاح خطا و همچنین ارزیابی مداوم کیفیت پاسخ‌های تولید شده ضروری است.
جمع‌بندی
هوش مصنوعی RAG ترکیبی بازیابی اطلاعات از منابع معتبر و تولید محتوا است که دقت و جامعیت پاسخ‌ها را افزایش می‌دهد. این سیستم داده‌های مرتبط را از منابع خارجی استخراج کرده و با تولید محتوای جدید، پاسخی دقیق‌تر ارائه می‌دهد. از مزایای آن می‌توان به افزایش دقت، بهبود تجربه کاربری و کاهش نیاز به داده‌های آموزشی بزرگ اشاره کرد. کاربردهای اصلی RAG در حوزه‌هایی مانند خدمات مشتری، تحلیل داده‌های پیچیده و سیستم‌های هوشمند است. با این حال چالش‌هایی نظیر وابستگی به منابع خارجی، کیفیت داده‌ها و پیاده‌سازی پیچیده هم وجود دارد که باید به دقت مدیریت شوند.
در این راستا، اپراتور هوش مصنوعی اهورا به‌عنوان یک راه‌حل جامع و کامل، امکان دسترسی بی‌وقفه به منابع قدرتمند پردازش گرافیکی مورد نیاز برای کسب‌وکارها را فراهم می‌آورد. اهورا با ارائه خدماتی نظیر پردازش گرافیکی ابری، ذخیره‌سازی هوش مصنوعی و مشاوره تخصصی، به‌طور همه‌جانبه پاسخگوی نیازهای متنوع مشتریان در حوزه هوش مصنوعی است.
سوالات متداولی که شما می‌پرسید؟
1. هوش مصنوعی RAG چیست؟
روشی است که اطلاعات را از منابع خارجی بازیابی کرده و در قالب یک پاسخ جامع و دقیق به کاربر ارائه میکند.
2. مزایای هوش مصنوعی RAG چیست؟
افزایش دقت پاسخ‌ها، دسترسی سریع‌تر به داده‌ها، عیب‌یابی آسان، ارتقای کیفیت دستیارهای هوشمند و چت‌بات‌ها.
3. در چه زمینه‌هایی از RAG استفاده می‌شود؟
در حوزه‌هایی مانند توسعه چت‌بات‌ها، خدمات مشتری، تحلیل داده‌های پیچیده و سیستم‌های پاسخگویی.
4. چالش‌های اصلی مدل RAG چیست؟
چالش‌های اصلی شامل وابستگی به منابع خارجی، کیفیت نامتناسب داده‌ها، پیچیدگی پیاده‌سازی و مسائل امنیتی است.
5. آیا RAG به داده‌های آموزشی عظیم نیاز دارد؟
خیر، RAG با استفاده از بازیابی اطلاعات از منابع خارجی، نیاز به داده‌های آموزشی بزرگ را کاهش می‌دهد.
منابع:
