برای سالها ، موتورهای جستجو و پایگاه داده ها به تطبیق کلمات کلیدی اساسی متکی بودند ، که اغلب منجر به نتایج پراکنده و متناسب با متن می شوند. معرفی هوش مصنوعی تولیدی و ظهور نسل بازیابی-اوت (RAG) بازیابی اطلاعات سنتی را تغییر داده اند و AI را قادر می سازد داده های مربوطه را از منابع وسیع استخراج کرده و پاسخ های ساختاری و منسجم را تولید کند. این پیشرفت باعث بهبود دقت ، کاهش اطلاعات نادرست و باعث شده است که جستجوی AI تعاملی تر شود.
با این حال ، در حالی که RAG در بازیابی و تولید متن برتری دارد ، محدود به بازیابی سطح سطح است. این نمی تواند دانش جدید را کشف کند یا روند استدلال آن را توضیح دهد. محققان با شکل دادن RAG در یک ماشین تفکر در زمان واقعی که قادر به استدلال ، حل مسئله و تصمیم گیری با منطق شفاف و قابل توضیح است ، به این شکاف ها می پردازند. در این مقاله به بررسی آخرین تحولات در RAG ، برجسته سازی پیشرفت های RAG به سمت استدلال عمیق تر ، کشف دانش در زمان واقعی و تصمیم گیری هوشمندانه می پردازیم.
از بازیابی اطلاعات گرفته تا استدلال هوشمند
استدلال ساختاری پیشرفت کلیدی است که منجر به تکامل Rag شده است. استدلال زنجیره ای (COT) مدل های بزرگ زبان (LLMS) را با این امکان که آنها بتوانند ایده ها را به هم وصل کنند ، مشکلات پیچیده را تجزیه کرده و پاسخ ها را به صورت گام به گام بهبود بخشیده است. این روش به هوش مصنوعی کمک می کند تا زمینه را بهتر درک کند ، ابهامات را برطرف کند و با چالش های جدید سازگار شود.
توسعه یک عامل این قابلیت ها را بیشتر گسترش داده و به هوش مصنوعی اجازه می دهد تا وظایف خود را برنامه ریزی و اجرا کند و استدلال خود را بهبود بخشد. این سیستم ها می توانند داده ها را تجزیه و تحلیل کنند ، در محیط های پیچیده داده حرکت کنند و تصمیمات آگاهانه بگیرند.
محققان در حال ادغام COT و عامل AI با RAG هستند تا فراتر از بازیابی منفعل حرکت کنند و این امکان را برای انجام استدلال عمیق تر ، کشف دانش در زمان واقعی و تصمیم گیری ساختاری فراهم می کنند. این تغییر منجر به نوآوری هایی مانند افکار بازیابی شده (RAT) ، استدلال بازیابی شده توسط Augment (RAR) و RAR عامل شده است و باعث می شود هوش مصنوعی در تجزیه و تحلیل و استفاده از دانش در زمان واقعی مهارت بیشتری داشته باشد.
The Genesis: Generation Augmented (RAG)
راگ در درجه اول بود توسعه یافته برای پرداختن به محدودیت کلیدی مدل های بزرگ زبان (LLM) – اعتماد آنها به داده های آموزش استاتیک. بدون دسترسی به اطلاعات خاص در زمان واقعی یا دامنه ، LLMS می تواند پاسخ های نادرست یا منسوخ ایجاد کند ، پدیده ای که به آن معروف است توهینبشر RAG با ادغام قابلیت های بازیابی اطلاعات ، LLM ها را تقویت می کند و به آنها امکان دسترسی به منابع داده های خارجی و در زمان واقعی را می دهد. این تضمین می کند که پاسخ ها دقیق تر ، مبتنی بر منابع معتبر و از نظر متنی هستند.
عملکرد اصلی RAG از یک فرآیند ساختاری پیروی می کند: اول ، داده ها به تعبیه – بازنمایی های عددی در یک فضای بردار تبدیل می شوند و در یک پایگاه داده وکتور برای بازیابی کارآمد ذخیره می شوند. هنگامی که کاربر یک پرس و جو را ارسال می کند ، سیستم با مقایسه تعبیه پرس و جو با تعبیه های ذخیره شده ، اسناد مربوطه را بازیابی می کند. داده های بازیابی شده سپس در پرس و جو اصلی ادغام می شوند و قبل از ایجاد پاسخ ، زمینه LLM را غنی می کنند. این رویکرد برنامه هایی مانند چت بابات با دسترسی به داده های شرکت یا سیستم های هوش مصنوعی را که اطلاعاتی از منابع تأیید شده ارائه می دهند ، امکان پذیر می کند.
در حالی که RAG با ارائه پاسخ های دقیق به جای ذکر کردن اسناد ، بازیابی اطلاعات را بهبود بخشیده است ، اما هنوز محدودیت هایی دارد. این امر فاقد استدلال منطقی ، توضیحات روشن و استقلال است که برای ایجاد ابزارهای کشف دانش واقعی سیستم های هوش مصنوعی ضروری است. در حال حاضر ، RAG واقعاً داده هایی را که بازیابی می کند درک نمی کند – فقط آن را به روشی ساخت یافته سازماندهی و ارائه می دهد.
بازیابی افکار Augmented (RAT)
محققان معرفی کرده اند بازیابی افکار Augmented (RAT) برای تقویت پارچه با قابلیت های استدلال. بر خلاف RAG سنتی ، که قبل از ایجاد پاسخ ، اطلاعات را یک بار بازیابی می کند ، RAT داده ها را در چندین مرحله در طی فرایند استدلال بازیابی می کند. این رویکرد با جمع آوری مداوم و ارزیابی مجدد اطلاعات برای تصحیح نتیجه گیری ، تفکر انسان را تقلید می کند.
RAT از یک فرآیند بازیابی ساختاری و چند مرحله ای پیروی می کند و به AI اجازه می دهد تا پاسخ های خود را به طور تکراری بهبود بخشد. به جای تکیه بر یک واکشی داده واحد ، استدلال خود را گام به گام اصلاح می کند و منجر به خروجی های دقیق تر و منطقی تر می شود. فرآیند بازیابی چند مرحله ای همچنین مدل را قادر می سازد فرآیند استدلال خود را بیان کند و موش را به یک سیستم بازیابی قابل توضیح و قابل اعتماد تر تبدیل کند. علاوه بر این ، تزریق دانش پویا تضمین می کند که بازیابی تطبیقی است و شامل اطلاعات جدید در صورت نیاز بر اساس تکامل استدلال است.
استدلال بازیابی-اوج (RAR)
در حالی که بازیابی افکار Augmented (RAT) بازیابی اطلاعات چند مرحله ای را تقویت می کند ، ذاتاً استدلال منطقی را بهبود نمی بخشد. برای پرداختن به این موضوع ، محققان استدلال بازیابی را نشان دادند (RAR)-چارچوبی که تکنیک های استدلال نمادین ، نمودارهای دانش و سیستم های مبتنی بر قانون را برای اطمینان از فرایندهای هوش مصنوعی از طریق مراحل منطقی ساختار یافته و نه پیش بینی های صرفاً آماری ، ادغام می کند.
گردش کار RAR شامل بازیابی دانش ساختاری از منابع خاص دامنه است تا قطعه های واقعی. یک موتور استدلال نمادین سپس قوانین استنباط منطقی را برای پردازش این اطلاعات اعمال می کند. به جای جدا شدن داده های منفعلانه ، سیستم نمایش داده های خود را به طور تکراری بر اساس نتایج استدلال میانی ، بهبود دقت پاسخ می دهد. سرانجام ، RAR با بیان جزئیات مراحل منطقی و منابع که منجر به نتیجه گیری آن شد ، پاسخهای قابل توضیح را ارائه می دهد.
این رویکرد به ویژه در صنایعی مانند قانون ، امور مالی و مراقبت های بهداشتی بسیار ارزشمند است ، جایی که استدلال ساختاری AI را قادر می سازد تا با دقت بیشتری تصمیم گیری پیچیده را اداره کند. با استفاده از چارچوب های منطقی ، هوش مصنوعی می تواند بینش های فصلی ، شفاف و قابل اعتماد را ارائه دهد ، و اطمینان حاصل کند که تصمیمات بر اساس استدلال واضح و قابل ردیابی است نه پیش بینی های صرفاً آماری.
عذاب
با وجود پیشرفت های RAR در استدلال ، هنوز هم واکنشی عمل می کند و بدون اینکه به طور فعال رویکرد کشف دانش خود را پالایش کند ، به سؤالات پاسخ می دهد. استدلال بازیابی عامل (عامل RAR) با تعبیه قابلیت های تصمیم گیری خودمختار ، یک قدم جلوتر را می برد. این سیستم ها به جای بازیابی منفعلانه داده ها ، به طور تکراری برنامه ریزی ، اجرای و اصلاح دانش و حل مسئله را برنامه ریزی می کنند ، و آنها را با چالش های دنیای واقعی سازگار می کنند.
RAR Agentic LLMS را که می تواند وظایف استدلال پیچیده ای را انجام دهد ، یکپارچه شده است ، عوامل تخصصی که برای برنامه های خاص دامنه مانند تجزیه و تحلیل داده ها یا بهینه سازی جستجو آموزش دیده اند و نمودارهای دانش که به صورت پویا بر اساس اطلاعات جدید تکامل می یابند. این عناصر با هم کار می کنند تا سیستم های هوش مصنوعی ایجاد کنند که می توانند مشکلات پیچیده ای را برطرف کنند ، با بینش های جدید سازگار شوند و نتایج شفاف و قابل توضیح را ارائه دهند.
پیامدهای آینده
انتقال از RAG به RAR و توسعه سیستم های RAR عامل ، گام هایی برای جابجایی RAG فراتر از بازیابی اطلاعات استاتیک است و آن را به یک ماشین تفکر پویا و در زمان واقعی تبدیل می کند که قادر به استدلال و تصمیم گیری پیچیده است.
تأثیر این تحولات شامل زمینه های مختلف است. در تحقیق و توسعه ، هوش مصنوعی می تواند به تجزیه و تحلیل داده های پیچیده ، تولید فرضیه و کشف علمی کمک کند و باعث تسریع در نوآوری شود. در امور مالی ، مراقبت های بهداشتی و قانون ، هوش مصنوعی می تواند مشکلات پیچیده ای را برطرف کند ، بینش های ظریف را ارائه دهد و از فرایندهای پیچیده تصمیم گیری پشتیبانی کند. دستیاران هوش مصنوعی ، با استفاده از قابلیت های استدلال عمیق ، می توانند پاسخ های شخصی و متنی مرتبط را ارائه دهند و با نیازهای در حال تحول کاربران سازگار باشند.
خط پایین
تغییر از هوش مصنوعی مبتنی بر بازیابی به سیستم های استدلال در زمان واقعی نشان دهنده تکامل قابل توجهی در کشف دانش است. در حالی که راگ زمینه را برای سنتز اطلاعات بهتر قرار داد ، RAR و RAR عامل AI به سمت استدلال خودمختار و حل مسئله سوق می دهند. با بالغ شدن این سیستم ها ، هوش مصنوعی از دستیاران اطلاعات صرف به شرکای استراتژیک در کشف دانش ، تجزیه و تحلیل انتقادی و هوش در زمان واقعی در چندین حوزه منتقل می شود.
