Retrieval-Augmented Generation (RAG) یک روش ترکیبی در پردازش زبان طبیعی است که در آن یک مدل تولید زبان مانند (GPT) با یک سیستم بازیابی اطلاعات مرتبط می‌شود. این مدل ابتدا اطلاعات مرتبط از یک پایگاه داده یا مجموعه اسناد را بازیابی کرده و سپس با استفاده از این داده‌ها، پاسخ دقیق و مبتنی بر واقعیت تولید می‌کند.

• مدل‌های معمولی به صورت صرفاً تولیدی (Generative) کار می‌کنند و اطلاعات را از دانش از پیش‌آموزش دیده شده ارائه می‌دهند. • RAG با افزودن بخش بازیابی، امکان دسترسی به داده‌های به‌روز و مستندات خاص را فراهم می‌کند و دقت پاسخ‌ها را افزایش می‌دهد.

1. بازیابی اطلاعات: سیستم با استفاده از الگوریتم‌های بازیابی (مانند جستجوی برداری) اسناد مرتبط را پیدا می‌کند.
2. ترکیب داده‌ها: اطلاعات بازیابی شده به مدل زبان داده می‌شود تا در تولید متن استفاده شود.
3. تولید پاسخ: مدل با استفاده از داده‌های بازیابی شده، پاسخ دقیق و متنی طبیعی را تولید می‌کند.

• الگوریتم‌های بازیابی اطلاعات (مثل TF-IDF، BM25، یا جستجوی برداری با استفاده از امبدینگ‌ها) • مدل‌های زبان بزرگ (Large Language Models) مانند GPT یا BERT • سیستم‌های همزمان‌سازی داده‌ها و مدیریت حافظه

• دقت بالاتر: دسترسی به داده‌های به‌روز و مرتبط باعث می‌شود پاسخ‌ها واقعی‌تر و کاربردی‌تر باشند. • انعطاف‌پذیری بالا: می‌توان برای موضوعات مختلف و دامنه‌های خاص داده‌های متنوعی اضافه کرد. • کاهش اطلاعات نادرست: ترکیب بازیابی با تولید، خطاهای احتمالی مدل‌های تولید صرف را کاهش می‌دهد. • افزایش قابلیت توضیح‌دهی: پاسخ‌ها بر اساس اسناد بازیابی شده قابل ردیابی و بررسی هستند. معایب • پیچیدگی پیاده‌سازی: نیاز به تنظیمات دقیق و همگام‌سازی بین سیستم بازیابی و مدل تولید دارد. • حجم محاسبات بالا: پردازش همزمان بازیابی و تولید ممکن است منابع بیشتری مصرف کند. • نیاز به داده‌های با کیفیت: کیفیت و جامعیت پایگاه داده بازیابی، مستقیماً روی عملکرد تاثیر می‌گذارد. • محدودیت در مقیاس: در پروژه‌های بسیار بزرگ، بهینه‌سازی و مدیریت داده‌ها چالش‌برانگیز است.

مراحل پایه برای شروع

1. آشنایی با مدل‌های پایه: یادگیری درباره مدل‌های زبانی و الگوریتم‌های بازیابی اطلاعات.
2. آماده‌سازی داده‌ها: جمع‌آوری و ساخت پایگاه داده مستندات مرتبط و به‌روز.
3. انتخاب مدل بازیابی: تصمیم‌گیری درباره الگوریتم بازیابی متناسب با داده‌ها (مثلاً جستجوی برداری یا کلاسیک).
4. ادغام با مدل تولید: استفاده از فریم‌ورک‌هایی که امکان ترکیب مدل‌های بازیابی و تولید را فراهم می‌کنند (مثل Hugging Face).
5. آموزش و بهینه‌سازی: تنظیم پارامترها و آموزش مدل‌ها با داده‌های تخصصی.
6. ارزیابی مستمر: بررسی کیفیت پاسخ‌ها و بهبود مداوم. نکات مهم • توجه به کیفیت و به‌روزرسانی داده‌های بازیابی • بهینه‌سازی سرعت پاسخگویی سیستم • حفظ شفافیت و قابلیت ردیابی پاسخ‌ها • استفاده از منابع و مستندات معتبر در آموزش

Retrieval-Augmented Generation (RAG) رویکردی نوین و مؤثر در حوزه تولید زبان طبیعی است که با ترکیب بازیابی اطلاعات و مدل‌های تولید متن، پاسخ‌های دقیق‌تر و مرتبط‌تری ارائه می‌دهد. این فناوری مزایای قابل توجهی مانند بهبود دقت، انعطاف‌پذیری و کاهش خطاها دارد، اما چالش‌هایی مانند پیچیدگی پیاده‌سازی و نیاز به داده‌های با کیفیت نیز در مسیر آن وجود دارد. با یادگیری اصول پایه، استفاده از داده‌های معتبر و بهره‌گیری از فریم‌ورک‌های موجود، می‌توان از RAG در کاربردهای متنوعی مانند چت‌بات‌ها، تولید محتوا و سیستم‌های پاسخ به سوالات بهره برد. این تکنولوژی مسیر جدیدی برای بهبود تعامل انسان و ماشین باز کرده است.