عملکرد RAG در هوش مصنوعی و کاربردهای آن

RAG چیست؟

RAG یا Retrieval-Augmented Generation یک رویکرد نوین در معماری مدل‌های زبان طبیعی (NLP) است که وظیفه ترکیب اطلاعات بازیابی‌شده از پایگاه‌های داده بیرونی با قابلیت‌های تولید زبان توسط مدل‌های بزرگ زبانی (LLM) را بر عهده دارد.

چرا به RAG نیاز داریم؟

مدل‌های LLM مانند GPT، Bard یا Claude دارای محدودیت‌هایی در حافظه داخلی خود هستند. پس از مرحله آموزش، اطلاعات در آن‌ها ثابت باقی می‌مانند و بروزرسانی آن‌ها دشوار است. RAG این مشکل را با اتصال به یک منبع اطلاعاتی پویا و پرس‌وجوی آن در زمان اجرا، حل می‌کند.

در نتیجه، پاسخ‌هایی که مدل تولید می‌کند دقیق‌تر، قابل استناد و به‌روز هستند، حتی اگر آن اطلاعات در زمان آموزش مدل وجود نداشته باشد.

معماری RAG چگونه کار می‌کند؟

مدل‌های RAG از دو بخش اصلی تشکیل شده‌اند:

بخش بازیاب (Retriever): ابتدا کوئری ورودی را دریافت کرده و با استفاده از الگوریتم‌های جستجو مانند BM25، Dense Vector Retrieval یا FAISS، مرتبط‌ترین اسناد با آن پرس‌وجو را از پایگاه دانش استخراج می‌کند.
بخش تولیدکننده (Generator): سپس اطلاعات بازیابی‌شده به مدل زبانی داده می‌شود تا براساس آن پاسخ را تولید کند.

مثال جریان داده در RAG:

کاربر می‌پرسد: "علت افت سهام تسلا در ژوئن ۲۰۲۴ چه بود؟"
Retriever به پایگاه خبری متصل شده و اطلاعات مربوط به ژوئن ۲۰۲۴ را جستجو می‌کند.
مدل زبان ممکن است این اطلاعات را دریافت و سپس پاسخ زیر را تولید کند:

"افت سهام تسلا در ژوئن ۲۰۲۴ به‌دلیل کاهش تولید در کارخانه برلین و افت تقاضا در چین بود..."

مزایای RAG

پاسخ‌های استنادی: RAG نه‌تنها پاسخ می‌دهد، بلکه منبع اطلاعاتی خود را نیز مشخص می‌کند.
اطلاعات به‌روز: دیگر نیاز نیست مدل جدیدی آموزش ببینید؛ فقط پایگاه‌دانش را بروزرسانی کنید.
انعطاف‌پذیری بالا: می‌توان از منابع مختلف مانند پایگاه داده‌، PDF، Wikipedia و غیره استفاده کرد.

چالش‌های معماری RAG

کیفیت بازیابی: اگر سند مرتبط پیدا نشود، پاسخ نادرست یا نامفهوم ایجاد می‌شود.
هزینه عملکرد: اجرای RAG به منابع محاسباتی بالا برای بازیابی و توليد زبان نیاز دارد.
هماهنگی بین Retriever و Generator: باید اطمینان حاصل کرد که اطلاعات بازیابی‌شده به‌درستی توسط مدل پردازش می‌شود.

کاربردهای عملی RAG در نرم‌افزارها

RAG در بسیاری از سیستم‌ها پیاده‌سازی شده است، از جمله:

چت‌بات‌های سازمانی: برای پاسخ‌دهی به‌سوالات مبتنی‌بر راهنما، اسناد داخلی یا داده‌های مشتریان.
ابزارهای جستجوگر هوشمند: مانند سامانه‌های کارشناس دیجیتال (Digital Expert).
سیستم‌های توصیه‌گر: ترکیب اطلاعات کاربر با محتوای مقالات به‌روز برای ارائه پیشنهادات دقیق‌تر.

نمونه کد ساده معماری RAG با Python و HuggingFace

from transformers import RagTokenizer, RagRetriever, RagSequenceForGeneration

# بارگذاری توکنایزر، بازیاب و مدل RAG
tokenizer = RagTokenizer.from_pretrained("facebook/rag-sequence-base")
retriever = RagRetriever.from_pretrained("facebook/rag-sequence-base", index_name="exact")
model = RagSequenceForGeneration.from_pretrained("facebook/rag-sequence-base", retriever=retriever)

# ورودی و پردازش
question = ❝What is the capital of Iran?❝
input_ids = tokenizer(question, return_tensors="pt").input_ids

# تولید پاسخ
output_ids = model.generate(input_ids)
answer = tokenizer.batch_decode(output_ids, skip_special_tokens=True)[0]
print(answer)

آینده RAG در مدل‌های زبانی

با رشد داده‌ها و تقاضا برای پاسخ‌هایی دقیق‌تر، RAG یکی از روش‌های پراستفاده برای بهینه‌سازی کاربردی مدل‌های زبانی خواهد بود. همچنین، معماری‌هایی چون HyDE و FiD (Fusion-in-Decoder) در حال گسترش این حوزه هستند.

جمع‌بندی

RAG یک چارچوب ترکیبی موفق برای تولید پاسخ‌های اطلاعات‌محور در مدل‌های زبانی است. با بهره‌گیری از آن، می‌توان سیستم‌های پرسش‌وپاسخ، جستجوگران هوشمند و چت‌بات‌هایی با دقت بالا پیاده‌سازی کرد. توصیه می‌کنیم برای آشنایی بیشتر با این مفهوم به دوره‌های مرتبط در دوره آموزش Agent و RAG در Devtube.ir مراجعه کنید.

عملکرد RAG در هوش مصنوعی و کاربرد آن در پاسخ‌دهی دقیق‌تر مدل‌ها