نقش RAG در بهبود کیفیت پاسخ مدل‌های هوش مصنوعی

مقدمه‌ای بر RAG در هوش مصنوعی

با رشد روزافزون مدل‌های زبان بزرگ (LLM) مانند ChatGPT، پرسش مهمی مطرح می‌شود: چگونه می‌توان پاسخ‌های دقیق‌تر و مستندتری ارائه داد؟ یکی از راه‌حل‌های موثر در این زمینه، استفاده از تکنیکی با نام RAG یا Retrieval-Augmented Generation است.

RAG چیست؟

RAG مخفف Retrieval-Augmented Generation است، تکنیکی که ترکیبی از دو مرحله مهم را ارائه می‌دهد:

• بازیابی اطلاعات (Retrieval): جستجو در یک پایگاه داده یا مخزن دانش برای یافتن اطلاعات مرتبط با پرسش.
• تولید متن (Generation): استفاده از یک مدل زبان مانند GPT یا BERT برای تولید پاسخ با استفاده از اطلاعات بازیابی‌شده.

این رویکرد باعث می‌شود پاسخ‌هایی که مدل زبان ایجاد می‌کند نه تنها از نظر زبان‌شناسی صحیح باشند، بلکه در منبع مستند و دقیق نیز ریشه داشته باشند.

چگونه RAG کار می‌کند؟

مدل‌های RAG معمولا در سه مرحله کار می‌کنند:

1. Encoding پرسش: ابتدا پرسش توسط یک encoder (مانند BERT) به بردار (vector) تبدیل می‌شود.
2. بازیابی اسناد: با استفاده از بردار پرسش، اسناد مرتبط با آن از پایگاه داده دانش (مثلا پایگاه ویکی‌پدیا یا داده‌های سازمانی) استخراج می‌شوند.
3. تولید پاسخ: اسناد استخراج‌شده به‌عنوان ورودی به یک مدل زبان مانند T5 یا GPT داده می‌شوند تا پاسخ نهایی تولید شود.

مثال ساده از جریان کار RAG

سوال: چه کسی مخترع لامپ بود؟
مرحله ۱: تبدیل سوال به بردار
مرحله ۲: جستجو در پایگاه دانش → سند: ❝توماس ادیسون مخترع لامپ است❝
مرحله ۳: تولید پاسخ → ❝توماس ادیسون مسئول اختراع لامپ الکتریکی است❝

مزایای استفاده از RAG

• افزایش دقت: چون پاسخ‌ها بر اساس داده‌های بازیابی‌شده هستند، احتمال خطا کاهش می‌یابد.
• انعطاف‌پذیر: امکان افزودن پایگاه‌های دانش سفارشی وجود دارد.
• کاهش hallucination: مدل‌های زبان گاهی اطلاعات بی‌ربط یا ساختگی تولید می‌کنند. RAG این مسئله را کاهش می‌دهد.
• منابع قابل رهگیری: امکان ذکر منبع برای هر پاسخ.

کاربردهای رایج RAG

تکنولوژی RAG در حوزه‌های زیر ارزش بالایی دارد:

• پاسخ‌گویی هوشمند در چت‌بات‌های مالی، پزشکی یا حقوقی
• سیستم‌های پیشنهاددهنده با دانش زمینه‌ای خاص
• ابزارهای جستجوی معنایی بر پایه هوش مصنوعی
• کمک به تیم‌های پشتیبانی مشتری برای دریافت پاسخ دقیق

چالش‌های RAG

با وجود مزایای بسیار، پیاده‌سازی RAG با برخی چالش‌ها همراه است:

• تضمین کیفیت داده: صحت و بروز بودن پایگاه داده بسیار اهمیت دارد.
• نیاز به زیرساخت: مدل‌های Retrieval و Generation به منابع محاسباتی بالا نیاز دارند.
• هماهنگی بین بخش retrieval و generation: اگر سند بازیابی‌شده مرتبط نباشد، پاسخ نیز نامربوط خواهد بود.

راهکارهای عملی برای پیاده‌سازی RAG

برای پیاده‌سازی ساده RAG می‌توانید از کتابخانه‌های آماده استفاده کنید:

• HuggingFace Transformers: شامل مدل‌های پیش‌ساخته RAG
• Faiss برای جستجوی برداری سریع
• Elasticsearch یا Pinecone برای ایندکس و بازیابی

نمونه اولیه کد با استفاده از HuggingFace

from transformers import RagTokenizer, RagRetriever, RagTokenForGeneration

# بارگذاری مدل و توکنایزر
tokenizer = RagTokenizer.from_pretrained("facebook/rag-token-base")
retriever = RagRetriever.from_pretrained("facebook/rag-token-base")
model = RagTokenForGeneration.from_pretrained("facebook/rag-token-base", retriever=retriever)

# سوال
question = ❝چه کسی لامپ را اختراع کرد؟❝
input_ids = tokenizer(question, return_tensors="pt").input_ids

# تولید پاسخ
outputs = model.generate(input_ids=input_ids)
print(tokenizer.batch_decode(outputs, skip_special_tokens=True))

RAG در مقابل LLM خالص: چرا بهتر است؟

در حالی که مدل‌های LLM می‌توانند پاسخ‌های خوبی تولید کنند، اما بدون منبع داخلی امکان خطای زیادی دارند. مثلا مدل ممکن است اطلاعات اشتباهی تولید کند. در RAG شما می‌توانید کنترل بیشتری بر روی دامنه دانش ورودی به مدل داشته باشید. این مساله در محیط‌های واقعی مثل صنایع مالی یا پزشکی حیاتی است.

جمع‌بندی

RAG یک مسیر نوین برای بهبود پاسخ‌های مدل‌های هوش مصنوعی است که با ترکیب قدرت بازیابی اطلاعات و قدرت زبانی مدلی هوشمند، پاسخ‌های دقیق و مستند ارائه می‌دهد. این رویکرد در پیاده‌سازی چت‌بات‌های حرفه‌ای، جستجوی معنایی، و کمک به مشتریان کاربرد وسیعی دارد.

برای یادگیری بیشتر، حتما از منابع و دوره‌های آموزشی در devtube.ir دیدن نمایید.