در عصر حاضر، با پیشرفت روزافزون هوش مصنوعی و استفاده گسترده از چت‌بات‌ها در حوزه‌های مختلف، اهمیت کاربرد عملی این فناوری در محیط‌های کاری بیش از پیش نمایان شده است. اگرچه مدل‌های زبانی توانایی‌های چشمگیری دارند، اما در بسیاری موارد، تولید پاسخ‌های دقیق و کاربردی به دلیل محدودیت‌های ذاتی، به چالش کشیده می‌شوند. یکی از راهکارهای نوین برای فائق آمدن بر این محدودیت‌ها، استفاده از روش RAG یا «تولید افزوده‌شده با بازیابی» است.

مقدمه

چت‌بات‌های هوش مصنوعی در بسیاری از زمینه‌ها عملکرد قابل قبولی از خود نشان داده‌اند؛ اما وقتی بحث به کاربرد در محیط‌های کاری می‌رسد، اغلب به دلیل ایجاد پاسخ‌های نادرست یا «توهمات» دچار مشکل می‌شوند. در نتیجه، بهره‌گیری از روش‌های دیگری برای ارتقای کارایی مدل‌ها و اتصال آن ها به دیتای واقعی و مهم شخصی هر کسب کار، برای دریافت خروجی بهتر از هوش مصنوعی، ضروری به نظر می‌رسد. در این میان، رویکرد RAG به عنوان یک راه‌حل کوتاه‌مدت و در عین حال کارآمد، مطرح می‌شود.

تعریف و مفهوم RAG

روش RAG، مخفف عبارت "Retrieval Augmented Generation"، به فرآیندی اطلاق می‌شود که در آن به جای اتکا به دانش فشرده شده در شبکه‌های عصبی، اطلاعات دقیق از اسناد غیرفشرده و جداگانه بازیابی می‌شود. این رویکرد باعث می‌شود که مدل هوش مصنوعی بتواند بدون نیاز به تنظیمات هزینه‌بر و زمان‌بر، پاسخ‌هایی دقیق و مطابق با اطلاعات به‌روز ارائه دهد.

مراحل عملکردی RAG

فرآیند RAG را می‌توان به سه مرحله اصلی تقسیم نمود:

مرحله نمایه‌سازی (Index):
در این مرحله، اسناد موجود به بخش‌های معنادار تقسیم شده و به صورت برداری در پایگاه داده ذخیره می‌شوند. این نمایه‌سازی امکان دسترسی سریع و آسان به اطلاعات مورد نیاز را فراهم می‌آورد و معمولاً یکبار انجام می‌شود.

مرحله بازیابی (Retrieval):
پس از دریافت پرسش کاربر، سیستم ابتدا ورودی را تحلیل کرده تا موضوع اصلی شناسایی شود. سپس با استفاده از الگوریتم‌های جستجوی معنایی و مدل‌های Encoder-Only (مانند BERT)، اطلاعات مرتبط از پایگاه داده برداری استخراج می‌شود. این فرآیند با اندازه‌گیری شباهت‌های معنایی بین ورودی و اسناد، دقت بازیابی را افزایش می‌دهد.

مرحله تولید (Generation):
در این مرحله، مدل زبانی با ترکیب اطلاعات بازیابی‌شده و ورودی کاربر، پاسخی منسجم و دقیق تولید می‌کند. مدل باید بین رعایت اطلاعات مرجع و تطبیق با نیاز کاربر تعادلی برقرار کند تا پاسخ نهایی هم از نظر محتوا و هم از نظر کاربردی بهینه باشد.

بهبودها و تکنیک‌های پیشرفته در RAG

با گذر زمان، روش RAG تکامل یافته و تکنیک‌های پیشرفته‌ای به منظور بهبود عملکرد آن معرفی شده است. از جمله این تکنیک‌ها می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

استفاده از مدل‌های embedding قابل آموزش:
این مدل‌ها با تبدیل متن به بردارهای معنایی، دقت بیشتری در پردازش جزئیات (مثلاً در کدها) ایجاد می‌کنند.

گراف RAG:
در این رویکرد، از گراف‌های دانش برای استخراج موجودیت‌ها، روابط و نکات کلیدی استفاده می‌شود. ساختاردهی اطلاعات به صورت گراف، امکان ردیابی و شفاف‌سازی بیشتر داده‌ها را فراهم می‌آورد.

بازنویسی پرسش (Query Rewriting):
حذف بخش‌های غیرضروری ورودی، مانند عبارات سلام و خداحافظی و دیگر عبارات تعارفی غیر ضروری، به تمرکز روی اطلاعات کلیدی و بهبود دقت بازیابی کمک می‌کند.

جستجوی هیبریدی:
ترکیب روش‌های نزدیک‌ترین همسایگان برداری با الگوریتم‌های تطبیق فراوانی کلمات، شانس دستیابی به نتایج دقیق‌تر را افزایش می‌دهد.

رتبه‌بندی مجدد (Reranking):
بازیابی چندین نتیجه برتر و استفاده از مدل‌های رتبه‌بندی جهت انتخاب بهترین نتیجه، از دیگر روش‌های بهبود عملکرد RAG به شمار می‌آید.

ابزارها و چارچوب‌های موجود

برای پیاده‌سازی روش RAG، چندین ابزار و چارچوب کاربردی وجود دارد که از جمله آنها می‌توان به موارد زیر اشاره کرد:

Llama Index & Llama Pars:
این چارچوب‌ها در سازماندهی و نمایه‌سازی اسناد بسیار موثر بوده و به سهولت بازیابی اطلاعات کمک می‌کنند.

مدل‌های embedding در Hugging Face:
مجموعه‌ای از مدل‌های پیش‌تنظیم‌شده که امکان تبدیل متن به بردارهای معنایی را فراهم می‌کنند و بسیاری از آنها به صورت رایگان قابل دانلود هستند.

چارچوب‌هایی مانند rag-ass:
این ابزارها به ارزیابی و بهبود خط لوله‌های RAG کمک می‌کنند و امکان تطبیق دقیق‌تر با نیازهای کاربران را فراهم می‌آورند.

معرفی پلتفرم بوبراندا

در کنار معرفی روش‌های نوین مانند RAG، لازم به یادآوری است که برای بهره‌مندی از این فناوری‌ها، پلتفرم‌های کارآمدی نیز بروز کرده‌اند. بوبراندا به عنوان یک پلتفرم ایرانی بدون نیاز به کدنویسی، امکان ساخت پیشکار های یا ایجنت های هوش مصنوعی و اتوماسیون‌های پیشرفته را فراهم می‌آورد. از ویژگی‌های برجسته این پلتفرم می‌توان به موارد زیر اشاره نمود:

رابط کاربری بصری:
طراحی ساده و شهودی که امکان ساخت سریع و موثر سیستم‌های هوش مصنوعی را برای همه فراهم می‌کند.

ادغام مدل‌های پیشرفته:
امکان استفاده از به روز ترین مدل های زبانی بزرگ مانند  DeepSeek R1 و سایر مدل‌های برتر به منظور افزایش کارایی و دقت سیستم‌های ساخته شده.

صرفه‌جویی در زمان و هزینه:
با استفاده از بوبراندا، بدون نیاز به دانش تخصصی برنامه‌نویسی، می‌توان به سرعت راه‌حل‌های هوش مصنوعی منطبق با نیازهای سازمانی ارائه داد.

نتیجه‌گیری

روش RAG به عنوان یک رویکرد نوین، امکان عبور از محدودیت‌های مدل‌های زبانی را فراهم کرده و با بازیابی اطلاعات دقیق از اسناد غیر فشرده، پاسخ‌هایی متناسب با نیازهای کاربر ارائه می‌دهد. اگرچه این روش به عنوان یک راه‌حل کوتاه‌مدت مطرح شده است، اما تکنیک‌های پیشرفته و ابزارهای موجود می‌توانند به بهبود عملکرد آن کمک کنند.

پلتفرم بوبراندا نیز با فراهم آوردن امکان ساخت و پیاده‌سازی آسان سیستم‌های هوش مصنوعی بدون نیاز به کدنویسی، نقش مهمی در بهره‌گیری از این فناوری‌ها در محیط‌های کاری ایفا می‌کند. امیدواریم با مطالعه این مطلب بتوانید در درک بهتر چالش‌ها و راهکارهای نوین هوش مصنوعی، گامی موثر بردارید.

از همراهی شما سپاسگزاریم و در صورت علاقه‌مندی به دریافت اطلاعات و تحلیل‌های بیشتر در زمینه هوش مصنوعی، بوبراندا را دنبال نمایید.