تفاوت Agent AI و RAG در کاربردهای هوش مصنوعی

مقدمه

در دنیای مدرن هوش مصنوعی، مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) مانند GPT-4 ابزارهای قدرتمندی برای تولید زبان طبیعی فراهم کرده‌اند. برای بهره‌گیری بهتر از این مدل‌ها، دو رویکرد محبوب مطرح شده‌اند: Agent AI و RAG. این دو معماری به توسعه‌دهندگان کمک می‌کنند تا سیستم‌های هوشمندتر، پاسخگوتر و دقیق‌تری بسازند.

Agent AI چیست؟

Agent AI (هوش مصنوعی عاملی)، سیستمی است که شامل یک یا چند عامل (Agent) می‌باشد که با هدف انجام یک سری وظایف خاص، با محیط تعامل دارند. هر Agent به عنوان یک فرآیند خودمختار عمل کرده و می‌تواند تصمیم‌گیری، برنامه‌ریزی و حتی همکاری با عوامل دیگر را انجام دهد.

ویژگی‌های کلیدی Agent AI:

• برنامه‌ریزی پویا برای اهداف بلندمدت
• استفاده از حافظه، ابزارهای بیرونی و API
• تعامل چند مرحله‌ای با کاربر یا سیستم
• خوداصلاحی و یادگیری از نتایج

مثال ساده از Agent AI با Python:

import openai

# تعریف یک Agent ساده برای چک کردن آب‌وهوا
class WeatherAgent:
    def __init__(self, city):
        self.city = city

    def get_weather(self):
        return f"آب‌وهوای {self.city} آفتابی است."

agent = WeatherAgent("تهران")
print(agent.get_weather())

RAG چیست؟

RAG مخفف Retrieval-Augmented Generation به معنای ❝تولید تقویت‌ شده با بازیابی❝ است. در این رویکرد، معماری طوری است که قبل از ارائه پاسخ توسط LLM، اطلاعات مرتبط از یک منبع داده (مثل پایگاه دانش یا دیتابیس) استخراج می‌شود و سپس به مدل ارائه می‌گردد تا پاسخ دقیق‌تری تولید شود.

ویژگی‌های کلیدی RAG:

• اتکای کمتر به حافظه مدل و تمرکز بر داده‌های به‌روز
• افزایش دقت پاسخ‌ها مخصوصاً در حوزه‌های تخصصی
• قابلیت اتصال به سامانه‌های داخلی مانند مستندات شرکت، پایگاه دانش و ...

ساختار عمومی RAG:

1. ورودی کاربر دریافت می‌شود.
2. مدل بازیابی (Retriever) اطلاعات مرتبط را استخراج می‌کند.
3. اطلاعات بازیابی‌شده به مدل زبانی داده می‌شود.
4. پاسخ نهایی تولید می‌شود.

مثال ساده از RAG:

# فرض بر این است که لیستی از سندها داریم
knowledge_base = [
    "دوره‌های React در Devtube کامل و پروژه‌محور هستند.",
    "ASP.NET Core برای ساخت APIهای مدرن مناسب است."
]

query = "چرا ASP.NET Core را برای API استفاده کنیم؟"

# بازیابی سند مرتبط
retrieved_doc = knowledge_base[1]

# ادغام با مدل زبانی
prompt = f"با توجه به اطلاعات زیر پاسخ بده:
{retrieved_doc}
سوال: {query}"

# فرض: ارسال prompt به LLM برای پاسخ‌دهی
print("پاسخ بر اساس سند بازیابی‌شده")

مقایسه Agent AI و RAG

چه زمانی از Agent AI یا RAG استفاده کنیم؟

از Agent AI استفاده کنید اگر:

• نیاز به اتوماسیون وظایف پیچیده دارید.
• سیستمی با تعاملات چندمرحله‌ای می‌سازید.
• قصد دارید Agentها را به ابزارها یا APIها متصل کنید.

از RAG بهره ببرید اگر:

• پاسخ‌گویی دقیق بر اساس اطلاعات مهم و به‌روز نیاز دارید.
• اطلاعات در داخل سازمان ذخیره شده‌اند.
• حجم زیادی از داده غیرساخت‌یافته برای پرس‌وجو دارید.

جمع‌بندی

هر کدام از معماری‌های Agent AI و RAG نقاط قوت خاص خود را دارند. انتخاب بین آن‌ها باید بر اساس نیاز پروژه، نوع تعاملی که انتظار دارید، و ساختار داده‌هایی که دارید انجام گیرد. در برخی موارد نیز، ترکیب این دو منجر به سیستم‌های هوشمندتر می‌شود.

برای یادگیری بیشتر درباره هوش مصنوعی در اپلیکیشن‌ها و RAG، پیشنهاد می‌کنیم سری به دوره‌های مرتبط در دوره کاربردی RAG و Agent AI در Devtube بزنید.