در حالی که مدل های زبان بزرگ (LLM) دوست دارند GPT-3 و لاما از نظر قابلیت‌های چشمگیر هستند، اغلب به اطلاعات بیشتر و دسترسی بیشتر به داده‌های خاص دامنه نیاز دارند. نسل افزایش یافته بازیابی (RAG) این چالش ها را با ترکیب LLM ها با بازیابی اطلاعات حل می کند. این ادغام امکان تعامل صاف با داده های زمان واقعی را با استفاده از زبان طبیعی فراهم می کند که منجر به محبوبیت روزافزون آن در صنایع مختلف می شود. با این حال، با افزایش تقاضا برای RAG، وابستگی آن به دانش استاتیک به یک محدودیت قابل توجه تبدیل شده است. این مقاله به این تنگنای حیاتی و چگونگی ادغام RAG با جریان‌های داده می‌پردازد که می‌تواند برنامه‌های جدید را در حوزه‌های مختلف باز کند.
چگونه RAG ها تعامل با دانش را دوباره تعریف می کنند
Retrieval-Augmented Generation (RAG) مدل های زبان بزرگ (LLMs) را با تکنیک های بازیابی اطلاعات ترکیب می کند. هدف اصلی این است که دانش داخلی یک مدل را با اطلاعات گسترده و در حال رشد موجود در پایگاه‌های اطلاعاتی و اسناد خارجی مرتبط کند. برخلاف مدل‌های سنتی که صرفاً به داده‌های آموزشی از قبل موجود وابسته هستند، RAG مدل‌های زبان را قادر می‌سازد تا به مخازن داده‌های خارجی بی‌درنگ دسترسی داشته باشند. این قابلیت اجازه می دهد تا پاسخ های مرتبط با زمینه و واقعی را ایجاد کند.
هنگامی که کاربر سوالی می پرسد، RAG به طور موثر مجموعه داده ها یا پایگاه های داده مربوطه را اسکن می کند، مرتبط ترین اطلاعات را بازیابی می کند و پاسخی را بر اساس آخرین داده ها ایجاد می کند. این عملکرد پویا باعث می شود RAG چابک تر و دقیق تر از مدل هایی مانند GPT-3 یا برت، که بر دانش کسب شده در طول آموزش تکیه می کنند که می تواند به سرعت منسوخ شود.
توانایی تعامل با دانش خارجی از طریق زبان طبیعی، RAG ها را به ابزارهای ضروری برای مشاغل و افراد به طور یکسان تبدیل کرده است، به ویژه در زمینه هایی مانند پشتیبانی مشتری، خدمات حقوقی، و تحقیقات دانشگاهی، که در آن اطلاعات به موقع و دقیق حیاتی است.
RAG چگونه کار می کند
تولید افزوده بازیابی (RAG) در آن کار می کند دو فاز کلیدی: بازیابی و تولید. در مرحله اول، بازیابی، مدل یک پایگاه دانش – مانند پایگاه داده، اسناد وب یا یک مجموعه متن – را اسکن می‌کند تا اطلاعات مربوطه را که با پرس و جوی ورودی مطابقت دارد، بیابد. این فرآیند از یک پایگاه داده برداری، که داده ها را به عنوان نمایش های برداری متراکم ذخیره می کند. این بردارها تعبیه‌های ریاضی هستند که معنای معنایی اسناد یا داده‌ها را نشان می‌دهند. هنگامی که یک پرس و جو دریافت می شود، مدل نمایش برداری از پرس و جو را با موارد موجود در پایگاه داده برداری مقایسه می کند تا مرتبط ترین اسناد یا قطعات را به طور موثر پیدا کند.
پس از شناسایی اطلاعات مربوطه، مرحله تولید آغاز می شود. مدل زبان پرس و جوی ورودی را در کنار اسناد بازیابی شده پردازش می کند و این زمینه خارجی را برای تولید پاسخ یکپارچه می کند. این رویکرد دو مرحله ای به ویژه برای کارهایی که نیازمند به روز رسانی اطلاعات در زمان واقعی هستند، مانند پاسخ به سؤالات فنی، خلاصه کردن رویدادهای جاری، یا رسیدگی به سؤالات دامنه خاص مفید است.
چالش های RAG های استاتیک
همانطور که چارچوب های توسعه هوش مصنوعی دوست دارند LangChain و LlamaIndex ساده سازی ایجاد سیستم های RAG، کاربردهای صنعتی آنها در حال افزایش است. با این حال، افزایش تقاضا برای RAG ها برخی از محدودیت های مدل های استاتیک سنتی را برجسته کرده است. این چالش ها عمدتاً از تکیه بر منابع داده ایستا مانند اسناد، فایل های PDF و مجموعه داده های ثابت ناشی می شوند. در حالی که RAG های ایستا این نوع اطلاعات را به طور موثر مدیریت می کنند، آنها اغلب به کمک برای داده های پویا یا تغییر مکرر نیاز دارند.
یکی از محدودیت‌های مهم RAGهای استاتیک، وابستگی آنها به پایگاه‌های داده برداری است که هر زمان که به‌روزرسانی‌ها رخ می‌دهند، نیاز به فهرست‌بندی مجدد کامل دارند. این فرآیند می تواند به طور قابل توجهی کارایی را کاهش دهد، به ویژه در هنگام تعامل با داده های بلادرنگ یا دائما در حال تغییر. اگرچه پایگاه‌های داده برداری در بازیابی داده‌های بدون ساختار از طریق الگوریتم‌های جستجوی تقریبی ماهر هستند، اما توانایی مقابله با پایگاه‌های داده رابطه‌ای مبتنی بر SQL را ندارند، که نیاز به جستجوی داده‌های ساختار یافته و جدولی دارد. این محدودیت چالش قابل توجهی را در بخش‌هایی مانند مالی و مراقبت‌های بهداشتی ایجاد می‌کند، جایی که داده‌های اختصاصی اغلب از طریق خطوط لوله پیچیده و ساختاریافته در طول سال‌ها توسعه می‌یابند. علاوه بر این، اتکا به داده های استاتیک به این معنی است که در محیط های سریع، پاسخ های تولید شده توسط RAG های استاتیک می توانند به سرعت قدیمی یا نامربوط شوند.
پایگاه های داده های جریانی و RAG ها
در حالی که سیستم‌های RAG سنتی بر پایگاه‌های اطلاعاتی ثابت تکیه می‌کنند، صنایعی مانند امور مالی، مراقبت‌های بهداشتی و اخبار زنده به طور فزاینده‌ای به پایگاه داده های جریانی برای مدیریت داده ها در زمان واقعی بر خلاف پایگاه های داده ایستا، پایگاه داده های جریانی به طور مداوم اطلاعات را دریافت و پردازش می کند و اطمینان حاصل می کند که به روز رسانی ها فوراً در دسترس هستند. این فوریت در زمینه هایی که دقت و به موقع بودن اهمیت دارد، مانند ردیابی تغییرات بازار سهام، نظارت بر سلامت بیمار یا گزارش اخبار فوری بسیار مهم است. ماهیت رویداد محور پایگاه‌های داده استریم امکان دسترسی به داده‌های تازه را بدون تأخیر یا ناکارآمدی فهرست‌سازی مجدد، که در سیستم‌های استاتیک رایج است، می‌دهد.
با این حال، روش‌های کنونی تعامل با پایگاه‌های اطلاعاتی جریان همچنان به شدت به روش‌های پرس‌وجو سنتی وابسته است، که می‌توانند برای همگام شدن با ماهیت پویا داده‌های بلادرنگ مشکل داشته باشند. جستجوی دستی جریان ها یا توسعه خطوط لوله سفارشی می تواند دشوار باشد، به خصوص زمانی که داده های گسترده باید به سرعت تجزیه و تحلیل شوند. فقدان سیستم‌های هوشمندی که بتوانند بینش‌هایی را از این جریان داده‌های پیوسته درک و ایجاد کنند، نیاز به نوآوری در تعامل داده‌های بلادرنگ را برجسته می‌کند.
این وضعیت فرصتی را برای عصر جدیدی از تعامل مبتنی بر هوش مصنوعی ایجاد می کند، که در آن مدل های RAG به طور یکپارچه با پایگاه های داده استریم ادغام می شوند. با ترکیب توانایی RAG برای تولید پاسخ با دانش زمان واقعی، سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند آخرین داده‌ها را بازیابی کرده و آنها را به روشی مرتبط و کاربردی ارائه کنند. ادغام RAG با پایگاه‌های داده استریم می‌تواند نحوه مدیریت اطلاعات پویا را مجدداً تعریف کند و به کسب‌وکارها و افراد روشی انعطاف‌پذیرتر، دقیق‌تر و کارآمدتر برای تعامل با داده‌های همیشه در حال تغییر ارائه دهد. تصور کنید غول های مالی مانند بلومبرگ از چت بات ها برای انجام تحلیل های آماری بلادرنگ بر اساس بینش های تازه بازار استفاده می کنند.
موارد استفاده
ادغام RAG ها با جریان های داده پتانسیل تغییر صنایع مختلف را دارد. برخی از موارد استفاده قابل توجه عبارتند از:
- پلتفرم های مشاوره مالی در زمان واقعی: در بخش مالی، ادغام پایگاه‌های داده RAG و جریان می‌تواند سیستم‌های مشاوره در زمان واقعی را فعال کند که بینش‌های فوری و مبتنی بر داده‌ها را در مورد حرکات بازار سهام، نوسانات ارز، یا فرصت‌های سرمایه‌گذاری ارائه می‌دهند. سرمایه‌گذاران می‌توانند از این سیستم‌ها به زبان طبیعی پرس و جو کنند تا تجزیه و تحلیل‌های لحظه‌ای را دریافت کنند و به آنها در تصمیم‌گیری آگاهانه در محیط‌هایی که به سرعت در حال تغییر هستند کمک کنند.
- نظارت و کمک پویا مراقبت های بهداشتی: در مراقبت‌های بهداشتی، جایی که داده‌های بلادرنگ حیاتی است، ادغام RAG و پایگاه‌های داده جریان می‌تواند نظارت و تشخیص بیمار را دوباره تعریف کند. پایگاه داده‌های جریانی داده‌های بیمار را از ابزارهای پوشیدنی، حسگرها یا سوابق بیمارستانی در زمان واقعی دریافت می‌کند. در عین حال، سیستم‌های RAG می‌توانند توصیه‌ها یا هشدارهای پزشکی شخصی‌سازی شده را بر اساس جدیدترین اطلاعات تولید کنند. به عنوان مثال، یک پزشک می‌تواند از یک سیستم هوش مصنوعی آخرین اطلاعات حیاتی بیمار را بپرسد و با در نظر گرفتن سوابق تاریخی و تغییرات فوری در وضعیت بیمار، پیشنهاداتی در مورد مداخلات احتمالی در زمان واقعی دریافت کند.
- خلاصه و تحلیل اخبار زنده: سازمان های خبری اغلب حجم عظیمی از داده ها را در زمان واقعی پردازش می کنند. با ترکیب RAG با پایگاه‌های اطلاعاتی جریان، روزنامه‌نگاران یا خوانندگان می‌توانند فوراً به اطلاعات مختصر و بی‌درنگ درباره رویدادهای خبری دسترسی داشته باشند، که با آخرین به‌روزرسانی‌ها در حین آشکار شدن آنها تقویت می‌شود. چنین سیستمی می‌تواند به سرعت اطلاعات قدیمی‌تر را با فیدهای خبری زنده مرتبط کند تا روایت‌های آگاهانه یا بینش‌هایی درباره رویدادهای جهانی جاری ایجاد کند و پوشش به موقع و جامعی از موقعیت‌های پویا مانند انتخابات، بلایای طبیعی یا سقوط بازار سهام ارائه دهد.
- تجزیه و تحلیل ورزشی زنده: پلتفرم‌های تجزیه و تحلیل ورزشی می‌توانند از هم‌گرایی RAG و پایگاه‌های داده جریانی با ارائه بینش‌های بی‌درنگ درباره بازی‌ها یا مسابقات در حال انجام بهره ببرند. به عنوان مثال، یک مربی یا تحلیلگر می تواند از یک سیستم هوش مصنوعی در مورد عملکرد یک بازیکن در طول یک مسابقه زنده پرس و جو کند و این سیستم با استفاده از داده های تاریخی و آمار بازی در زمان واقعی گزارشی تولید می کند. این می تواند تیم های ورزشی را قادر سازد تا تصمیمات آگاهانه ای در طول بازی بگیرند، مانند تنظیم استراتژی ها بر اساس داده های زنده در مورد خستگی بازیکن، تاکتیک های حریف یا شرایط بازی.
خط پایین
در حالی که سیستم‌های RAG سنتی بر پایه‌های دانش ثابت تکیه می‌کنند، ادغام آنها با پایگاه‌های داده استریم به کسب‌وکارها در صنایع مختلف قدرت می‌دهد تا از فوریت و دقت داده‌های زنده استفاده کنند. از مشاوره‌های مالی بلادرنگ گرفته تا نظارت پویا مراقبت‌های بهداشتی و تحلیل اخبار فوری، این ترکیب تصمیم‌گیری پاسخگو، هوشمند و آگاهانه‌تر را امکان‌پذیر می‌سازد. پتانسیل سیستم‌های مجهز به RAG برای تغییر این بخش‌ها، نیاز به توسعه و استقرار مداوم را برای فعال کردن تعاملات داده‌ای چابک‌تر و روشن‌تر نشان می‌دهد.
