پر کردن شکاف‌های دانش در هوش مصنوعی با RAG: تکنیک‌ها و استراتژی‌هایی برای عملکرد پیشرفته

هوش مصنوعی (AI) انقلابی در نحوه تعامل ما با فناوری ایجاد کرده است که منجر به ظهور دستیاران مجازی، چت ربات هاو سایر سیستم های خودکار که قادر به انجام وظایف پیچیده هستند. با وجود این پیشرفت، حتی پیشرفته ترین سیستم های هوش مصنوعی نیز با محدودیت های قابل توجهی مواجه می شوند که به عنوان شکاف دانش شناخته می شوند. به عنوان مثال، وقتی از یک دستیار مجازی در مورد آخرین سیاست های دولت یا وضعیت یک رویداد جهانی سؤال می شود، ممکن است اطلاعات قدیمی یا نادرستی ارائه دهد.

این موضوع به این دلیل به وجود می آید که اکثر سیستم های هوش مصنوعی بر دانش از قبل موجود و ایستا تکیه می کنند که همیشه آخرین پیشرفت ها را منعکس نمی کند. برای حل این، Retrieval-Augmented Generation (RAG) راه بهتری برای ارائه اطلاعات به روز و دقیق ارائه می دهد. RAG فراتر از تکیه بر داده های از پیش آموزش دیده حرکت می کند و به هوش مصنوعی اجازه می دهد تا به طور فعال اطلاعات بلادرنگ را بازیابی کند. این امر به ویژه در حوزه‌هایی که به سرعت در حال حرکت هستند مانند مراقبت‌های بهداشتی، مالی، و پشتیبانی مشتری، که در آن‌ها با آخرین پیشرفت‌ها هماهنگی ندارد، نه تنها مفید است، بلکه برای نتایج دقیق بسیار مهم است.

درک شکاف های دانش در هوش مصنوعی

مدل های فعلی هوش مصنوعی با چندین چالش مهم روبرو هستند. یکی از مسائل مهم اطلاعات است توهم. این زمانی اتفاق می‌افتد که هوش مصنوعی با اطمینان پاسخ‌های نادرست یا ساختگی ایجاد می‌کند، به‌خصوص زمانی که فاقد داده‌های لازم باشد. مدل‌های سنتی هوش مصنوعی بر داده‌های آموزشی ثابت تکیه می‌کنند که می‌تواند به سرعت منسوخ شود.

چالش مهم دیگر این است فراموشی فاجعه بار. وقتی با اطلاعات جدید به روز می شوند، مدل های هوش مصنوعی می توانند دانش قبلی را از دست بدهند. این امر باعث می‌شود که هوش مصنوعی در زمینه‌هایی که اطلاعات به طور مکرر تغییر می‌کنند، به‌روز بماند. علاوه بر این، بسیاری از سیستم‌های هوش مصنوعی با پردازش محتوای طولانی و دقیق مشکل دارند. در حالی که آنها در خلاصه کردن متون کوتاه یا پاسخ دادن به سؤالات خاص خوب هستند، اغلب در موقعیت هایی که نیاز به دانش عمیق دارند، مانند پشتیبانی فنی یا تجزیه و تحلیل حقوقی، شکست می خورند.

این محدودیت ها قابلیت اطمینان هوش مصنوعی را در برنامه های کاربردی دنیای واقعی کاهش می دهد. برای مثال، یک سیستم هوش مصنوعی ممکن است درمان‌های قدیمی مراقبت‌های بهداشتی را پیشنهاد کند یا تغییرات مهم بازار مالی را از دست بدهد، که منجر به توصیه‌های سرمایه‌گذاری ضعیف می‌شود. پرداختن به این شکاف های دانش ضروری است، و اینجاست که RAG وارد عمل می شود.

Retrieval-Augmented Generation (RAG) چیست؟

RAG یک تکنیک نوآورانه است که دو جزء کلیدی، یک رتریور و یک ژنراتور را ترکیب می‌کند و یک مدل هوش مصنوعی پویا را ایجاد می‌کند که قادر به ارائه پاسخ‌های دقیق‌تر و جاری‌تر است. هنگامی که کاربر سوالی می پرسد، بازیابی منابع خارجی مانند پایگاه های داده، محتوای آنلاین یا اسناد داخلی را جستجو می کند تا اطلاعات مرتبط را بیابد. این با مدل‌های هوش مصنوعی ثابت که صرفاً به داده‌های از قبل موجود متکی هستند متفاوت است، زیرا RAG به‌طور فعال اطلاعات به‌روز را در صورت نیاز بازیابی می‌کند. هنگامی که اطلاعات مربوطه بازیابی شد، به مولد منتقل می شود، که از این زمینه برای ایجاد یک پاسخ منسجم استفاده می کند. این ادغام به مدل اجازه می‌دهد تا دانش از قبل موجود خود را با داده‌های زمان واقعی ترکیب کند و در نتیجه خروجی‌های دقیق‌تر و مرتبط‌تری به دست آورد.

این رویکرد ترکیبی احتمال ایجاد پاسخ های نادرست یا قدیمی را کاهش می دهد و وابستگی به داده های استاتیک را به حداقل می رساند. RAG با انعطاف‌پذیری و سازگاری راه‌حل مؤثرتری برای کاربردهای مختلف، به‌ویژه برنامه‌هایی که به اطلاعات به‌روز نیاز دارند، ارائه می‌کند.

تکنیک ها و استراتژی ها برای پیاده سازی RAG

اجرای موفقیت آمیز RAG شامل چندین استراتژی است که برای به حداکثر رساندن عملکرد آن طراحی شده اند. برخی از تکنیک ها و استراتژی های ضروری در زیر به اختصار مورد بحث قرار می گیرند:

1. نمودار دانش-بازیابی نسل افزوده (KG-RAG)

KG-RAG نمودارهای دانش ساختاریافته را در فرآیند بازیابی ترکیب می کند و روابط بین موجودیت ها را ترسیم می کند تا زمینه ای غنی تر برای درک پرس و جوهای پیچیده فراهم کند. این روش به ویژه در مراقبت های بهداشتی ارزشمند است، جایی که ویژگی و ارتباط متقابل اطلاعات برای دقت ضروری است.

2. قطعه قطعه شدن

تکه تکه شدن شامل تجزیه متون بزرگ به واحدهای کوچکتر و قابل مدیریت است که به بازیابی اجازه می دهد تنها بر واکشی مرتبط ترین اطلاعات تمرکز کند. به عنوان مثال، هنگام پرداختن به مقالات علمی تحقیقاتی، انفصال سیستم را قادر می‌سازد تا بخش‌های خاصی را به جای پردازش کل اسناد استخراج کند، در نتیجه بازیابی را تسریع کرده و ارتباط پاسخ‌ها را بهبود می‌بخشد.

3. رتبه بندی مجدد

رتبه بندی مجدد اطلاعات بازیابی شده را بر اساس ارتباط آنها اولویت بندی می کند. بازیابی در ابتدا فهرستی از اسناد یا متن های بالقوه را جمع آوری می کند. سپس، یک مدل رتبه‌بندی مجدد این موارد را امتیاز می‌دهد تا اطمینان حاصل شود که مناسب‌ترین اطلاعات در فرآیند تولید مورد استفاده قرار می‌گیرد. این رویکرد در پشتیبانی مشتری، جایی که دقت برای حل مسائل خاص ضروری است، بسیار مفید است.

4. تحولات پرس و جو

تبدیل‌های پرس‌وجو، پرس و جوی کاربر را برای افزایش دقت بازیابی با افزودن مترادف‌ها و اصطلاحات مرتبط یا بازنویسی پرس و جو برای مطابقت با ساختار پایگاه دانش، اصلاح می‌کنند. در حوزه‌هایی مانند پشتیبانی فنی یا مشاوره حقوقی، که در آن درخواست‌های کاربر می‌توانند مبهم یا عبارت‌های متنوع باشند، تبدیل‌های پرس‌وجو به طور قابل‌توجهی عملکرد بازیابی را بهبود می‌بخشد.

5. ترکیب داده های ساخت یافته

استفاده از منابع داده های ساختاریافته و بدون ساختار، مانند پایگاه های داده و نمودارهای دانش، کیفیت بازیابی را بهبود می بخشد. به عنوان مثال، یک سیستم هوش مصنوعی ممکن است از داده های بازار ساختاریافته و مقالات خبری بدون ساختار استفاده کند تا دید کلی تری از امور مالی ارائه دهد.

6. زنجیره اکتشافات (CoE)

CoE فرآیند بازیابی را از طریق کاوش در نمودارهای دانش هدایت می کند، و اطلاعات عمیق تر و مرتبط با زمینه را که ممکن است با بازیابی تک گذری نادیده گرفته شود، کشف می کند. این تکنیک به ویژه در تحقیقات علمی مؤثر است، جایی که کاوش در موضوعات مرتبط برای ایجاد پاسخ‌های آگاهانه ضروری است.

7. مکانیسم های به روز رسانی دانش

ادغام فیدهای داده بلادرنگ، مدل‌های RAG را با اضافه کردن به‌روزرسانی‌های زنده، مانند اخبار یا یافته‌های تحقیقاتی، بدون نیاز به بازآموزی مکرر، به‌روز نگه می‌دارد. یادگیری افزایشی به این مدل‌ها اجازه می‌دهد تا به طور مداوم با اطلاعات جدید سازگار شوند و از آنها یاد بگیرند و کیفیت پاسخ را بهبود بخشند.

8. حلقه های بازخورد

حلقه های بازخورد برای بهبود عملکرد RAG ضروری هستند. بازبین‌های انسانی می‌توانند پاسخ‌های هوش مصنوعی را تصحیح کنند و این اطلاعات را به مدل وارد کنند تا بازیابی و تولید آینده را افزایش دهند. یک سیستم امتیازدهی برای داده های بازیابی شده تضمین می کند که فقط مرتبط ترین اطلاعات استفاده می شود و دقت را بهبود می بخشد.

استفاده از این تکنیک‌ها و استراتژی‌ها می‌تواند عملکرد مدل‌های RAG را به طور قابل توجهی افزایش دهد و پاسخ‌های دقیق‌تر، مرتبط‌تر و به‌روزتر را در برنامه‌های مختلف ارائه دهد.

نمونه‌های واقعی سازمان‌هایی که از RAG استفاده می‌کنند

چندین شرکت و استارت آپ فعالانه از RAG برای بهبود مدل های هوش مصنوعی خود با اطلاعات به روز و مرتبط استفاده می کنند. به عنوان مثال، هوش مصنوعی متنییک استارت آپ مستقر در سیلیکون ولی، پلتفرمی به نام RAG 2.0 ایجاد کرده است که دقت و عملکرد مدل های هوش مصنوعی را به میزان قابل توجهی بهبود می بخشد. با ادغام نزدیک معماری رتریور با مدل‌های زبان بزرگ (LLM)، سیستم آنها خطا را کاهش می دهد و پاسخ های دقیق تر و به روزتری ارائه می دهد. این شرکت همچنین پلت فرم خود را برای عملکرد در زیرساخت های کوچکتر بهینه می کند و آن را برای صنایع مختلف از جمله مالی، تولید، دستگاه های پزشکی و روباتیک قابل استفاده می کند.

به طور مشابه، شرکت ها دوست دارند F5 و NetApp از RAG استفاده کنید تا شرکت ها بتوانند مدل های از پیش آموزش دیده مانند ChatGPT را با داده های اختصاصی خود ترکیب کنند. این ادغام به کسب و کارها اجازه می دهد تا پاسخ های دقیق و آگاهانه متناسب با نیازهای خاص آنها را بدون هزینه های بالای ساخت یا تنظیم دقیق یک LLM از ابتدا دریافت کنند. این رویکرد به ویژه برای شرکت هایی که نیاز به استخراج بینش از داده های داخلی خود به طور موثر دارند مفید است.

Hugging Face همچنین مدل های RAG را ارائه می دهد که ترکیب می شوند بازیابی گذرگاه متراکم (DPR) با فناوری sequence-to-sequence (seq2seq) برای افزایش بازیابی داده ها و تولید متن برای کارهای خاص. این راه‌اندازی به مدل‌های RAG اجازه می‌دهد تا بهتر نیازهای برنامه‌های مختلف را برآورده کنند، مانند پردازش زبان طبیعی و پاسخگویی به سؤالات دامنه باز.

ملاحظات اخلاقی و آینده RAG

در حالی که RAG مزایای متعددی را ارائه می دهد، نگرانی های اخلاقی را نیز مطرح می کند. یکی از مسائل اصلی تعصب و انصاف است. منابعی که برای بازیابی استفاده می‌شوند می‌توانند ذاتاً مغرضانه باشند، که ممکن است منجر به پاسخ‌های AI منحرف شود. برای اطمینان از انصاف، استفاده از منابع متنوع و استفاده از الگوریتم‌های تشخیص سوگیری ضروری است. همچنین خطر سوء استفاده وجود دارد، جایی که RAG می تواند برای انتشار اطلاعات نادرست یا بازیابی داده های حساس استفاده شود. باید با اجرای دستورالعمل‌های اخلاقی و اقدامات امنیتی، مانند کنترل‌های دسترسی و رمزگذاری داده، از کاربردهای خود محافظت کند.

فناوری RAG با تمرکز بر بهبود روش‌های بازیابی عصبی و بررسی مدل‌های ترکیبی که چندین رویکرد را ترکیب می‌کنند، به تکامل خود ادامه می‌دهد. همچنین امکان ادغام داده‌های چندوجهی مانند متن، تصاویر و صدا در سیستم‌های RAG وجود دارد که امکانات جدیدی را برای کاربردها در زمینه‌هایی مانند تشخیص پزشکی و تولید محتوای چندرسانه‌ای باز می‌کند. علاوه بر این، RAG می‌تواند به گونه‌ای تکامل یابد که پایگاه‌های دانش شخصی را شامل شود و به هوش مصنوعی اجازه می‌دهد تا پاسخ‌های متناسب با تک تک کاربران را ارائه دهد. این باعث افزایش تجربیات کاربر در بخش هایی مانند مراقبت های بهداشتی و پشتیبانی مشتری می شود.

خط پایین

در نتیجه، RAG ابزار قدرتمندی است که محدودیت‌های مدل‌های هوش مصنوعی سنتی را با بازیابی فعال اطلاعات بلادرنگ و ارائه پاسخ‌های دقیق‌تر و مرتبط‌تر، برطرف می‌کند. رویکرد انعطاف‌پذیر آن، همراه با تکنیک‌هایی مانند نمودارهای دانش، تقسیم‌بندی، و تبدیل‌های پرس و جو، آن را در صنایع مختلف، از جمله مراقبت‌های بهداشتی، مالی و پشتیبانی مشتری بسیار موثر می‌سازد.

با این حال، پیاده سازی RAG نیازمند توجه دقیق به ملاحظات اخلاقی، از جمله سوگیری و امنیت داده است. همانطور که تکنولوژی به تکامل خود ادامه می دهد، RAG پتانسیل ایجاد سیستم های هوش مصنوعی شخصی و قابل اعتمادتر را دارد و در نهایت نحوه استفاده ما از هوش مصنوعی را در محیط های اطلاعات محور و در حال تغییر سریع تغییر می دهد.