مدلهای هوش مصنوعی اطلاعات زیادی دارند، اما همیشه به اطلاعات اختصاصی، جدید یا داخلی کسبوکار ما دسترسی ندارند. برای مثال، یک هوش مصنوعی معمولی احتمالاً از قیمتهای جدید محصولات، قوانین شرکت، فایلهای آموزشی یا مستندات داخلی ما خبر ندارد.
اینجاست که RAG وارد میشود.
RAG چیست؟
RAG مخفف عبارت Retrieval-Augmented Generation و به معنی «تولید محتوا با کمک بازیابی اطلاعات» است.
به زبان ساده، در روش RAG ابتدا اطلاعات موردنیاز از یک پایگاه دانش پیدا میشود و سپس هوش مصنوعی با استفاده از همان اطلاعات پاسخ کاربر را تولید میکند.
بنابراین هوش مصنوعی بهجای اینکه فقط به اطلاعات قبلی خود تکیه کند، قبل از پاسخ دادن، اسناد و فایلهای مرتبط را نیز بررسی میکند.
RAG چگونه کار میکند؟
مکانیزم RAG را میتوان در چند مرحله ساده توضیح داد:
۱. اضافه کردن اطلاعات به پایگاه دانش
ابتدا اطلاعات موردنظر خود را وارد سیستم میکنید. این اطلاعات میتوانند شامل موارد زیر باشند:
- فایلهای PDF
- متنهای آموزشی
- اطلاعات محصولات
- سؤالات متداول
- قوانین و دستورالعملهای شرکت
- مستندات فنی
- محتوای صفحات وبسایت
- قراردادها و گزارشها
۲. پردازش و دستهبندی اطلاعات
سیستم، فایلها و متنهای طولانی را به بخشهای کوچکتر تقسیم میکند. سپس مفهوم هر بخش را به شکلی قابلجستوجو ذخیره میکند.
به این فرایند معمولاً Embedding گفته میشود. در این روش، متنها بر اساس معنی و مفهومشان به اعداد تبدیل میشوند تا هوش مصنوعی بتواند ارتباط میان آنها را تشخیص دهد.
۳. جستوجوی سؤال کاربر در پایگاه دانش
وقتی کاربر سؤالی میپرسد، سیستم در پایگاه دانش به دنبال مرتبطترین بخشها میگردد.
نکته مهم این است که این جستوجو فقط بر اساس کلمات یکسان انجام نمیشود، بلکه مفهوم سؤال نیز در نظر گرفته میشود.
۴. ارسال اطلاعات مرتبط به هوش مصنوعی
پس از پیدا شدن بخشهای مرتبط، آن اطلاعات همراه با سؤال کاربر برای مدل هوش مصنوعی ارسال میشوند.
۵. تولید پاسخ نهایی
در نهایت، هوش مصنوعی با استفاده از اطلاعات پیداشده، یک پاسخ ساده، منظم و قابلفهم تولید میکند.
فرایند کلی RAG بهصورت زیر است:
سؤال کاربر ← جستوجو در پایگاه دانش ← پیدا کردن اطلاعات مرتبط ← تولید پاسخ با هوش مصنوعی
یک مثال ساده از RAG
فرض کنید یک فروشگاه اینترنتی دارید و اطلاعات محصولات، شرایط ارسال و قوانین مرجوعی را در پایگاه دانش قرار دادهاید.
کاربر میپرسد:
آیا میتوانم کالایی را که خریدهام مرجوع کنم؟
سیستم RAG ابتدا قوانین مرجوعی فروشگاه شما را پیدا میکند. سپس هوش مصنوعی بر اساس همان قوانین پاسخ میدهد:
بله، طبق قوانین فروشگاه میتوانید کالا را تا ۷ روز پس از تحویل مرجوع کنید؛ به شرطی که کالا استفاده نشده باشد و بستهبندی اصلی آن حفظ شود.
بدون RAG ممکن است هوش مصنوعی یک پاسخ عمومی یا حتی اشتباه ارائه دهد؛ اما با استفاده از RAG، پاسخ بر اساس قوانین واقعی همان فروشگاه تولید میشود.
یک مثال دیگر: دستیار هوشمند شرکت
فرض کنید یک شرکت صدها صفحه آییننامه و دستورالعمل داخلی دارد. کارمندان برای پیدا کردن پاسخ یک سؤال باید فایلهای مختلفی را جستوجو کنند.
با ایجاد یک پایگاه دانش مبتنی بر RAG، کارمند میتواند مستقیماً بپرسد:
برای درخواست مرخصی چه مراحلی را باید انجام دهم؟
سیستم بخش مرتبط از آییننامه را پیدا کرده و مراحل انجام کار را به زبان ساده توضیح میدهد. به این ترتیب، دسترسی به اطلاعات بسیار سریعتر میشود.
RAG چه تفاوتی با آموزش دوباره هوش مصنوعی دارد؟
در RAG معمولاً نیازی نیست مدل هوش مصنوعی را دوباره آموزش دهید. اطلاعات شما در یک پایگاه دانش جداگانه ذخیره میشوند و هنگام پاسخگویی در اختیار مدل قرار میگیرند.
این موضوع چند مزیت مهم دارد:
- اضافه کردن اطلاعات جدید سادهتر است.
- بهروزرسانی اطلاعات سریعتر انجام میشود.
- حذف یا تغییر اسناد بهآسانی امکانپذیر است.
- هزینه آن معمولاً از آموزش اختصاصی مدل کمتر است.
- میتوان مشخص کرد هوش مصنوعی فقط بر اساس اطلاعات موجود پاسخ دهد.
کاربردهای RAG
از RAG میتوان در بخشهای مختلف استفاده کرد، از جمله:
- ساخت ربات پشتیبانی مشتریان
- پاسخگویی به سؤالات متداول
- جستوجو در اسناد و فایلها
- راهنمای محصولات و خدمات
- دستیار داخلی کارکنان
- پاسخگویی بر اساس قوانین یک سازمان
- ساخت دستیار آموزشی برای دانشجویان
- بررسی قراردادها و مستندات
- ارائه خدمات پس از فروش
- ساخت دستیار تخصصی برای پزشکان، وکلا یا کارشناسان
آیا RAG همیشه پاسخ درست میدهد؟
RAG دقت پاسخهای هوش مصنوعی را بیشتر میکند، اما تضمین نمیکند که تمام پاسخها صددرصد درست باشند. کیفیت نتیجه به چند عامل بستگی دارد:
- کامل و دقیق بودن اطلاعات پایگاه دانش
- بهروز بودن فایلها
- کیفیت دستهبندی و پردازش متنها
- نحوه مطرح شدن سؤال
- قدرت مدل هوش مصنوعی
- تنظیمات جستوجو و تولید پاسخ
برای نتیجه بهتر، بهتر است اطلاعات قدیمی حذف شوند، فایلها ساختار مشخصی داشته باشند و در صورت امکان منبع پاسخ نیز به کاربر نمایش داده شود.
RAG چگونه به پایگاه دانش تبدیل میشود؟
برای ساخت یک پایگاه دانش، کافی است اطلاعات موردنظر خود را در سیستم قرار دهید. این اطلاعات پردازش و آماده جستوجو میشوند. از آن پس، هر زمان سؤالی مطرح شود، RAG مرتبطترین اطلاعات را پیدا کرده و در اختیار هوش مصنوعی قرار میدهد.
در واقع، پایگاه دانش مانند یک کتابخانه دیجیتال است و RAG نقش یک کتابدار هوشمند را دارد. این کتابدار سؤال شما را میفهمد، بخش مناسب را پیدا میکند و پاسخ را به زبان ساده تحویل میدهد.
جمعبندی
RAG روشی کاربردی برای متصل کردن هوش مصنوعی به اطلاعات اختصاصی است. با استفاده از آن میتوان فایلها، مستندات و اطلاعات یک کسبوکار را به یک پایگاه دانش هوشمند تبدیل کرد.
در این روش، هوش مصنوعی قبل از پاسخ دادن، اطلاعات مرتبط را از پایگاه دانش پیدا میکند و پاسخ خود را بر اساس همان اطلاعات میسازد. نتیجه، پاسخهایی دقیقتر، مرتبطتر و متناسب با اطلاعات واقعی شماست.
شما میتوانید در هوش مصنوعی Natural AI اطلاعات موردنظر خود را بهعنوان پایگاه دانش در سیستم قرار دهید، روی آنها RAG ایجاد کنید و هر زمان که نیاز داشتید، از این پایگاه دانش در ابزارها و فرایندهای هوش مصنوعی خود استفاده کنید.