نقش RAG در هوش مصنوعی و توسعه نرم‌افزار

مقدمه‌ای بر RAG در هوش مصنوعی

در سال‌های اخیر، مدل‌های زبان بزرگ (LLM) نظیر GPT و BERT، انقلابی در زمینه تولید متن و پردازش زبان طبیعی ایجاد کرده‌اند. اما یکی از چالش‌های اصلی این مدل‌ها، دسترسی به داده‌های به‌روز و حفظ صحت اطلاعات است. در اینجا فناوری Retrieval-Augmented Generation یا به اختصار RAG وارد میدان می‌شود.

RAG چیست؟

RAG یک چارچوب ترکیبی است که مکانیزم جستجوی اطلاعات (Retrieval) را با تولید متن (Generation) در مدل‌های زبانی ترکیب می‌کند. در این روش، پیش از تولید پاسخ توسط مدل، ابتدا از یک پایگاه داده یا منبع اطلاعاتی (مانند موتور جستجو یا بردارهای جاسازی‌شده) اطلاعات مرتبط بازیابی شده و به مدل داده می‌شود تا پاسخ دقیق‌تری تولید گردد.

اجزای اصلی RAG:

Retriever: بخشی که اطلاعات مرتبط با کوئری را از میان اسناد یا پایگاه‌های داده استخراج می‌کند.
Generator: یک مدل زبان مانند GPT یا BERT که با استفاده از اطلاعات برگرفته شده، پاسخ نهایی را تولید می‌کند.

معماری کلی RAG

معماری RAG معمولاً به صورت زیر عمل می‌کند:

دریافت سوال یا دستوری از سوی کاربر
ایجاد بردار برای سوال با استفاده از مدل embedding
جستجو در پایگاه داده برداری برای یافتن نزدیک‌ترین اسناد
ترکیب اسناد بازیابی‌شده با سوال اولیه
ارسال ورودی ترکیبی به مدل زبان جهت تولید پاسخ نهایی

تصویری مفهومی از عملکرد RAG در محیط هوش مصنوعی

چرا RAG مهم است؟

در مدل‌های کلاسیک LLM، دانش مدل محدود به داده‌هایی است که تا زمان آموزش در دسترس بوده‌اند. اما RAG با افزودن مرحله جستجو، اطلاعات به‌روز و داینامیکی را وارد فرآیند تولید متن می‌کند.

مزایای استفاده از RAG:

دقت بالاتر پاسخ‌ها
امکان ترکیب دیتای خصوصی با مدل‌های عمومی
کاهش نیاز به fine-tune کامل مدل LLM
پاسخ‌های explainable و قابل پیگیری

نمونه‌هایی از کاربرد RAG در توسعه نرم‌افزار

1. چت‌بات‌های پیشرفته سازمانی

در ساخت چت‌بات‌های پاسخ‌گو به اسناد داخلی سازمان، می‌توان با استفاده از RAG تضمین کرد که پاسخ‌ها منطبق بر دانش به‌روز سازمان باشد، بدون نیاز به آموزش دوباره مدل اصلی.

2. جستجوگرهای معنایی در اسناد

RAG می‌تواند به جستجو در بین مقالات و مستندات فنی کمک کند. کاربر سؤال می‌پرسد و سامانه با جستجوی معنی‌محور اسناد مورد نظر و تولید پاسخ، تجربه‌ای مانند Google اما با پاسخ مستقیم ارائه می‌دهد.

3. دستیارهای برنامه‌نویسی

ترکیب RAG با ابزار برنامه‌نویسی مانند Copilot باعث می‌شود پاسخ‌ها نه تنها از مدل آموزش‌دیده بلکه از منابع خارجی مثل مستندات رسمی یا Stack Overflow نیز بهره گیرند.

پیاده‌سازی ساده RAG با Python

در ادامه یک پیاده‌سازی پایه از RAG با استفاده از کتابخانه‌های Python مشاهده می‌کنید:

from transformers import RagTokenizer, RagRetriever, RagTokenForGeneration

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)

input_text = "Who developed Python programming language?"
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")

outputs = model.generate(input_ids=inputs["input_ids"])
print(tokenizer.batch_decode(outputs, skip_special_tokens=True))

چالش‌های پیاده‌سازی RAG

مدیریت latency در جستجو و تولید پاسخ
حجم بالای منابع اطلاعاتی و نیاز به embedding مناسب
امنیت و حفظ حریم خصوصی در هنگام استفاده از داده‌های داخلی

جمع‌بندی

RAG ابزاری قدرتمند برای ترکیب قدرت مدل‌های زبان بزرگ با داده‌های خارجی است که دقت، انعطاف‌پذیری و تطابق پاسخ‌ها را بهبود می‌بخشد. توسعه‌دهندگان می‌توانند با استفاده از این چارچوب، سیستم‌های هوشمندتر، دقیق‌تر و قابل اطمینان‌تری تولید کنند.

اگر به یادگیری بیشتر در مورد LLM و هوش مصنوعی در توسعه نرم‌افزار علاقه‌مند هستید، پیشنهاد می‌کنیم به دوره‌های پیشرفته در وبسایت Devtube.ir سر بزنید.

نقش RAG در هوش مصنوعی و کاربردهای آن در توسعه نرم‌افزار