عملکرد RAG در هوش مصنوعی و بهبود عملکرد مدل‌های زبانی

مقدمه

با رشد روزافزون مدل‌های زبان بزرگ (LLM) مثل GPT، کاربرد این مدل‌ها در تولید خودکار محتوا، پاسخ به سوالات و خلاصه‌سازی متون گسترش یافته است. اما این مدل‌ها با وجود مزایای فراوان، گاهی دچار چالش‌هایی مانند تولید پاسخ‌های ناصحیح، قدیمی یا ناقص می‌شوند. یکی از راهکارهای موثر برای رفع این مشکلات استفاده از تکنیکی به نام RAG یا ❝بازیابی به کمک تولید❝ است.

RAG چیست؟

RAG مخفف عبارت Retrieval-Augmented Generation است و به تکنیکی اشاره دارد که قبل از تولید پاسخ توسط مدل زبانی، اطلاعاتی از یک پایگاه داده یا سرچ‌انجین بازیابی شده و به مدل داده می‌شود تا پاسخ دقیق‌تر و مرتبط‌تری تولید کند.

چرا RAG اهمیت دارد؟

• کاهش هالوسینیشن (تولید اطلاعات غلط): با ارجاع به داده‌های واقعی، مدل کمتر دچار ایجاد اطلاعات غیرواقعی می‌شود.
• به‌روزرسانی آسان: لازم نیست مدل دائماً آموزش دوباره داده شود، بلکه تنها کافیست پایگاه داده بروز شود.
• اطلاع از حوزه‌های خاص: مدل می‌تواند اطلاعات تخصصی‌ای را ارائه دهد که در داده‌های آموزشی آن نبوده است.

نحوه عملکرد RAG

RAG از دو بخش اصلی تشکیل شده است:

1. بازیابی (Retrieval): ابتدا با استفاده از یک موتور جستجو یا موتور بازیابی بردار (مانند FAISS)، چندین سند مرتبط با سوال کاربر انتخاب می‌شود.
2. تولید (Generation): سپس این اسناد همراه با سوال ورودی به یک مدل LLM (مانند GPT) داده می‌شود تا پاسخی مبتنی بر این اطلاعات تولید شود.

جریان کلی سیستم RAG

کاربر → سوال → بازیاب اطلاعات → اسناد منتخب
                         ↓
                     مدل زبانی (LLM)
                         ↓
                      پاسخ نهایی

مثالی از استفاده RAG

فرض کنید کاربری می‌پرسد: ❝جدیدترین وضعیت ارز دیجیتال بیت‌کوین چیست؟❝

مدل بدون RAG ممکن است پاسخی بر اساس داده‌های قدیمی ارائه دهد. اما با RAG، ابتدا داده‌هایی از یک پایگاه داده یا API به‌روز مانند وب‌سایت CoinMarketCap بازیابی می‌شود و سپس مدل پاسخی بر مبنای این داده‌ها تولید می‌کند.

فرآیند فنی RAG

برای پیاده‌سازی RAG معمولاً مراحل زیر طی می‌شود:

• استخراج و پردازش داده‌ها از منابع متنی
• تبدیل داده‌ها به بردارها با استفاده از مدل‌های Embedding مانند SentenceTransformer
• ذخیره‌سازی بردارها در بانک برداری همچون FAISS یا Weaviate
• بازیابی بردارهای مشابه با کوئری ورودی
• ارسال نتایج retrieved به مدل زبانی برای تولید نهایی

کد پیاده‌سازی ساده

from transformers import RagTokenizer, RagRetriever, RagSequenceForGeneration

tokenizer = RagTokenizer.from_pretrained("facebook/rag-sequence-nq")
retriever = RagRetriever.from_pretrained("facebook/rag-sequence-nq", index_name="exact")
model = RagSequenceForGeneration.from_pretrained("facebook/rag-sequence-nq")

input_text = "What is the latest update on Bitcoin?"
input_ids = tokenizer(input_text, return_tensors="pt").input_ids

generated = model.generate(input_ids=input_ids)
print(tokenizer.batch_decode(generated, skip_special_tokens=True))

کاربردهای واقعی RAG در صنعت

• چت‌بات‌ها و دستیارهای هوشمند: برای پاسخ به سوالات خاص کسب‌وکار یا محصول
• پشتیبانی فنی خودکار: پاسخ دقیق بر اساس دانش‌نامه‌ها
• خلاصه‌سازی اسناد: بازیابی بخش‌های مهم و خلاصه‌سازی آن‌ها
• تحلیل داده‌های حقوقی، پزشکی، مالی و ...: دستیابی به اطلاعات تخصصی و تولید گزارش

مقایسه RAG با مدل‌های زبانی ساده

تصویری از فرآیند RAG

نتیجه‌گیری

RAG راه‌حلی فوق‌العاده برای ترکیب قدرت مدل‌های زبانی با اطلاعات به‌روز و دقیق است. با استفاده از RAG می‌توان چت‌بات‌هایی ساخت که علاوه بر مکالمه طبیعی، دانش تخصصی و به‌روز دارند. اگر شما نیز در حال توسعه یک سیستم مبتنی بر هوش مصنوعی هستید، RAG را به عنوان لایه‌ای ارزشمند در نظر بگیرید.

برای یادگیری بیشتر در زمینه LLM و مدل‌های هوش مصنوعی، پیشنهاد می‌کنیم سری آموزش‌های مرتبط با RAG و AI در Devtube.ir را دنبال کنید.