آشنایی با RAG در هوش مصنوعی و کاربردهای آن

مقدمه‌ای بر RAG در هوش مصنوعی

در دنیای مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)، دسترسی به اطلاعات به‌روز و مرتبط از اهمیت زیادی برخوردار است. Retrieval-Augmented Generation یا به اختصار RAG، روشی است که با ترکیب دو مرحله بازیابی (Retrieval) و تولید متن (Generation)، پاسخ‌های دقیق‌تری را ارائه می‌دهد. این تکنیک به ویژه در برنامه‌های کاربردی مانند چت‌بات‌ها، موتورهای پرسش و پاسخ و پلتفرم‌های دانش‌محور کاربرد زیادی دارد.

RAG چیست؟

RAG یا ❝بازیابی افزوده به تولید❝، مدل‌هایی هستند که به کمک اطلاعات خارجی (مثلاً اسناد یا پایگاه‌ داده‌ها) عملیات تولید متن را تقویت می‌کنند. برخلاف مدل‌های زبانی سنتی که فقط بر داده‌های آموزش‌دیده تکیه می‌کنند، RAG ابتدا از یک سیستم جستجوگر (retriever) برای بازیابی اطلاعات مرتبط استفاده می‌کند و سپس آن اطلاعات را به یک مدل تولیدکننده (generator) می‌دهد تا پاسخ نهایی را تولید کند.

اجزای معماری RAG

مدل‌های RAG معمولاً شامل دو بخش اصلی‌اند:

• Retriever: این بخش مسئول یافتن مستندات مرتبط با پرسش کاربر است. معمولاً از مدل‌های Dense مانند DPR یا ابزارهایی مانند FAISS برای بازیابی استفاده می‌شود.
• Generator: مدل زبانی مانند BART یا GPT که اطلاعات بازیابی‌شده را دریافت کرده و پاسخ تولید می‌کند.

جریان کلی در RAG

1. کاربر یک پرسش مطرح می‌کند.
2. Retriever بر اساس پرسش، مستندات مرتبط را پیدا کرده و باز می‌گرداند.
3. Generator با استفاده از پرسش و اسناد بازیابی‌شده، پاسخ نهایی را تولید می‌کند.

مزایای استفاده از RAG

در مقایسه با روش‌های سنتی، مدل‌های RAG مزایای زیادی دارند:

• کاهش hallucination یا تولید اطلاعات غلط توسط مدل
• افزایش دقت پاسخ‌ها با توجه به مستندات واقعی
• امکان به‌روزرسانی ساده‌تر (صرفاً با بروزرسانی پایگاه دانش)
• توسعه سیستم‌های پاسخ به سوال با درک بهتر از زمینه

کاربردهای RAG

RAG در دامنه‌های مختلفی استفاده می‌شود، از جمله:

• چت‌بات‌های سازمانی با دسترسی به مستندات داخلی
• پرتال‌های پاسخ به سوالات تخصصی (مانند پزشکی یا حقوقی)
• موتورهای جستجو با قابلیت درک عمیق‌تر پرسش
• تولید خودکار مستندات بر اساس منابع موجود

پیاده‌سازی ساده RAG در پایتون

برای پیاده‌سازی RAG از کتاب‌خانه‌هایی مانند Transformers (از HuggingFace) می‌توان استفاده کرد:

from transformers import RagTokenizer, RagRetriever, RagSequenceForGeneration

# بارگیری توکنایزر و مدل
tokenizer = RagTokenizer.from_pretrained("facebook/rag-sequence-nq")
retriever = RagRetriever.from_pretrained("facebook/rag-sequence-nq", use_dummy_dataset=True)
model = RagSequenceForGeneration.from_pretrained("facebook/rag-sequence-nq", retriever=retriever)

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

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

چالش‌های استفاده از RAG

اگرچه RAG مزایای زیادی دارد، اما همراه با چالش‌هایی نیز هست:

• نیاز به ایندکس مناسب و متنوع اسناد
• افزایش حجم حافظه و هزینه محاسباتی سیستم
• پیچیدگی فرآیند ارزیابی پاسخ و مانیتورینگ

نتیجه‌گیری

RAG یک فناوری تحول‌آفرین برای ساخت سیستم‌های هوش مصنوعی پاسخ‌گو و دانش‌محور است. با استفاده از این روش، می‌توان مدل‌هایی ساخت که هم دقیق، هم به‌روز، و هم قابل اعتماد هستند. این تکنولوژی می‌تواند در پروژه‌های مختلف مانند چت‌بات‌های حرفه‌ای، سامانه‌های پشتیبانی مشتری، و حتی موتورهای جستجوی مخصوص به کار رود.

اگر علاقه‌مند به مباحث هوش مصنوعی و یادگیری ماشین هستید، پیشنهاد می‌کنیم سری به دوره تخصصی RAG در Devtube.ir بزنید و به صورت عملی با این روش کاربردی آشنا شوید.