RAG چیست؟ نقشی کلیدی در دقت و عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی

مقدمه‌ای بر RAG

در دنیای نوین هوش مصنوعی، معماری‌های ترکیبی به‌ویژه در زمینه مدل‌های زبانی اهمیت بالایی یافته‌اند. یکی از امیدوارکننده‌ترین معماری‌ها، RAG (Retrieval-Augmented Generation) است که توسط تیم تحقیقاتی فیس‌بوک در سال 2020 معرفی شد. هدف RAG، ترکیب قدرت بازیابی اطلاعات با قابلیت تولید زبان طبیعی به‌صورت یکپارچه است.

RAG چیست؟

RAG مخفف Retrieval-Augmented Generation به معنای تولید تقویت‌شده با بازیابی است. در این معماری، سیستم ابتدا اسناد مرتبط با پرسش کاربر را از یک پایگاه دانش (مثل ویکی‌پدیا یا دیتاست‌های داخلی سازمان) بازیابی کرده و سپس با بهره‌گیری از یک مدل زبانی مانند GPT یا BERT، پاسخ را با استفاده از اطلاعات بازیابی‌شده تولید می‌کند.

چرایی نیاز به RAG

مدل‌های LLM (مانند GPT) به‌صورت بسته آموزش دیده‌اند و بعد از آموزش دیگر نمی‌توانند به اطلاعات به‌روز یا اختصاصی دسترسی داشته باشند، مگر آنکه معماری خاصی مانند RAG به کمک بیاید:

• بهبود دقت و صحت پاسخ‌ها
• دسترسی به منابع به‌روز و اختصاصی
• جلوگیری از Hallucination (تولید اطلاعات نادرست)

اجزای اصلی معماری RAG

برای اجرای یک سامانه بر پایه RAG، نیاز به اجزای زیر داریم:

1. Query Encoder: تبدیل سوال کاربر به بردار عددی
2. Retriever (بازیاب): یافتن اسناد مرتبط بر اساس بردار سوال
3. Generator: مدلی مانند GPT برای تولید پاسخ بر پایه اسناد بازیابی‌شده
4. Knowledge Base: پایگاه دانشی شامل اسناد متنی جهت بازیابی

فرایند گام‌به‌گام در RAG

نحوه عملکرد RAG در پاسخ‌گویی ممکن است مشابه یک چت‌بات هوشمند به‌نظر برسد اما در پشت پرده گام‌های زیر را طی می‌کند:

1. کاربر سوال می‌پرسد: ❝چه تفاوتی بین REST و GraphQL وجود دارد؟❝
2. سوال از طریق query encoder به بردار تبدیل می‌شود
3. موتور بازیابی (مثل FAISS یا Elasticsearch) چند سند مرتبط را بازمی‌گرداند
4. این اسناد به مدل زبانی (مثلاً GPT2 یا BART) داده می‌شود
5. مدل بر اساس آن اسناد پاسخ را تولید می‌کند

مزایای معماری RAG

استفاده از RAG، در مقایسه با مدل‌های صرفاً تولیدی، مزایای برجسته‌ای دارد:

• افزایش دقت در پاسخ‌ها از طریق ارجاع به اسناد واقعی
• امکان سفارشی‌سازی سیستم بر اساس منابع داخلی شرکت‌ها
• کاهش خطای مدل و ❝hallucination❝
• افزایش شفافیت و امکان نمایش منابع به کاربر

کاربردهای عملی RAG

معماری RAG در حوزه‌های زیر کاربرد فراوانی دارد:

• چت‌بات‌های سازمانی: پاسخ به سوالات مشتریان بر اساس دیتای داخلی
• پرسش و پاسخ در حوزه پزشکی یا حقوقی
• یافتن مدارک مرتبط در سیستم‌های جستجوگر
• مستندسازی خودکار کد برنامه‌ها

نمونه پیاده‌سازی ساده RAG

در این مثال ساده از Python و کتابخانه‌های HuggingFace و FAISS برای پیاده‌سازی ابتدایی RAG استفاده شده است:

from transformers import RagTokenizer, RagRetriever, RagSequenceForGeneration

tokenizer = RagTokenizer.from_pretrained("facebook/rag-token-nq")
retriever = RagRetriever.from_pretrained("facebook/rag-token-nq")
model = RagSequenceForGeneration.from_pretrained("facebook/rag-token-nq")

input_text = "What is the capital of Iran?"
inputs = tokenizer([input_text], return_tensors="pt")

input_ids = inputs["input_ids"]
question_hidden_states = model.question_encoder(input_ids)[0]

retrieved_docs = retriever(input_ids.numpy(), question_hidden_states.detach().numpy())
outputs = model.generate(input_ids=input_ids, context_input_ids=retrieved_docs["context_input_ids"])

print(tokenizer.batch_decode(outputs, skip_special_tokens=True))

ملاحظات و چالش‌ها

در پیاده‌سازی RAG ممکن است با چالش‌های زیر روبرو شوید:

• مدیریت داده‌ها: نیاز به پایگاه داده ساختارمند و تمیز
• محاسبات سنگین: نیاز به GPU قدرتمند برای پردازش مدلی مانند BART
• مسائل امنیتی: اگر پایگاه دانش شامل اطلاعات حساس باشد، ایزولاسیون و رمزنگاری ضروری است

جمع‌بندی

RAG پلی میان دانش خارجی و قدرت تولید مدل‌های زبانی است. این معماری با فراهم کردن دسترسی مدل‌های زبانی به پایگاه‌های دانشی بزرگ و به‌روز، گام بلندی در مسیر ساخت سامانه‌های هوش مصنوعی دقیق‌تر و قابل‌اعتمادتر برمی‌دارد.

اگر به دنبال طراحی یک چت‌بات سازمانی قدرتمند یا تولید محتوای دقیق با استفاده از LLM هستید، پیشنهاد می‌کنیم ابتدا با معماری RAG آشنا شوید. برای یادگیری بیشتر می‌توانید در دوره اختصاصی پیاده‌سازی RAG در Devtube.ir شرکت کنید.