آشنایی با RAG: تکنیک‌های پیشرفته بازیابی و تولید محتوا با استفاده از LLMها

مقدمه

RAG یا تولید تقویت‌شده با بازیابی(Retrieval Augmented Generation)، تکنیکی است که قدرت یک مدل زبانی بزرگ از پیش‌ آموزش‌دیده را با یک منبع داده خارجی ترکیب می‌کند. این روش توانایی مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) مانند GPT-3 یا GPT-4 را با کمک روش‌های جستجوی داده‌های تخصصی تلفیق می‌کند و در نهایت سیستمی ایجاد می‌شود که می‌تواند پاسخ‌های دقیقی ارائه دهد.

این مقاله به جزئیات بیشتر درباره‌ی RAG می‌پردازد و مثال‌ها و کاربردهای عملی این رویکرد را به همراه منابعی برای یادگیری بیشتر در مورد مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) ارائه می‌دهد.

چرا از RAG برای بهبود عملکرد مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) استفاده کنیم؟

برای درک بهتر RAG و نحوه عملکرد این تکنیک، بیایید سناریویی را بررسی کنیم که بسیاری از کسب‌وکارهای امروزی با آن مواجه هستند.

فرض کنید شما مدیر یک شرکت الکترونیکی هستید که محصولاتی مانند گوشی‌های هوشمند و لپ‌تاپ‌ها را به فروش می‌رساند. هدف شما ایجاد یک چت‌بات پشتیبانی مشتری برای پاسخگویی به سوالات کاربران در مورد مشخصات محصولات، عیب‌یابی، اطلاعات گارانتی و موارد دیگر است.

شما قصد دارید از قابلیت‌های مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) مانند GPT-3 یا GPT-4 برای تقویت چت‌بات خود استفاده کنید.

محدودیت‌های مدل‌های زبانی بزرگ

با این حال، مدل‌های زبانی بزرگ با محدودیت‌هایی مواجه هستند که منجر به نارضایتی کاربران آن‌ها می‌شود. این محدودیت‌ها عبارتند از:

فقدان اطلاعات خاص

مدل‌های زبانی محدود به ارائه پاسخ‌های عمومی بر اساس داده‌های آموزشی خود هستند. اگر کاربران سوالاتی خاص در مورد نرم‌افزارهای شما بپرسند یا نیاز به راهنمایی دقیق در مورد عیب‌یابی داشته باشند، مدل‌های زبانی سنتی ممکن است نتوانند پاسخ‌های دقیقی ارائه دهند.

این موضوع به این دلیل است که این مدل‌ها بر اساس داده‌های خاص سازمان شما آموزش ندیده‌اند. همچنین، داده‌های آموزشی این مدل‌ها دارای تاریخ انقضا هستند که توانایی آن‌ها در ارائه پاسخ‌های به‌روز را محدود می‌کند.

ایجاد اطلاعات اشتباه (توهم)

مدل‌های زبانی بزرگ می‌توانند «توهم» ایجاد کنند در واقع دچار مشکلی به نام Hallucinations شوند. به این معنی که با اطمینان پاسخ‌های اشتباهی را بر اساس اطلاعات نادرست ارائه دهند. این الگوریتم‌ها همچنین ممکن است در صورت نداشتن پاسخ دقیق، پاسخ‌هایی بی‌ربط ارائه دهند، که این امر می‌تواند منجر به تجربه ضعیف مشتری شود.

مدل‌های زبانی بزرگ از حجم عظیمی از داده‌ها مانند منابع اینترنتی و کتاب‌ها یاد می‌گیرند، اما درک واقعی از موضوعات ندارند و توانایی بررسی صحت اطلاعات را نیز ندارند. آن‌ها صرفاً الگوهای موجود در داده‌ها را یاد می‌گیرند و اگر داده‌های کافی و دقیق در مورد یک موضوع خاص وجود نداشته باشد، ممکن است مدل به‌طور ناخودآگاه اطلاعاتی را از خود بسازد.

این مدل‌ها به‌گونه‌ای طراحی شده‌اند که بر اساس الگوهای آماری، کلمات و عبارات بعدی را پیش‌بینی کنند. به همین دلیل، ممکن است در برخی مواقع اطلاعاتی را که در داده‌های آموزشی ندیده‌اند، با ایجاد ترکیبات نادرست و حدسیات، به اشتباه بیان کنند.

فرض کنید یک کاربر از چت‌باتی که با استفاده از مدل زبانی GPT-3 تقویت شده است، سوالی می‌پرسد: "آیا گوشی هوشمند XYZ قابلیت فیلم‌برداری با کیفیت 8K را دارد؟"

مدل ممکن است در پاسخ بگوید: "بله، گوشی هوشمند XYZ از قابلیت فیلم‌برداری 8K پشتیبانی می‌کند و دارای سیستم لرزش‌گیر پیشرفته است."

در حالی که این پاسخ ممکن است کاملاً اشتباه باشد؛ اگر گوشی مذکور این ویژگی‌ها را نداشته باشد، مدل با اطمینان و بدون بررسی صحت اطلاعات پاسخ داده است. این نوع پاسخ‌دهی به دلیل این است که مدل بر اساس داده‌های عمومی و نه اطلاعات خاص محصول آموزش دیده و نمی‌تواند از منابع معتبر در زمان پاسخ‌گویی استفاده کند.

پاسخ‌های عمومی

مدل‌های زبانی اغلب پاسخ‌های عمومی و غیرمرتبط سازمان یا شخص خاص ارائه می‌دهند. این می‌تواند در سناریوی پشتیبانی مشتری یک نقطه ضعف بزرگ باشد، زیرا معمولاً نیاز به ترجیحات خاص کاربران برای ایجاد تجربه شخصی‌تر وجود دارد.

RAG: پلی برای پر کردن این شکاف‌ها

RAG به طور موثری این شکاف‌ها را پر می‌کند و به شما امکان می‌دهد تا دانش کلی مدل‌های زبانی را با دسترسی به اطلاعات خاص، مانند داده‌های موجود در پایگاه داده محصولات و دفترچه‌های راهنمای کاربر ترکیب کنید. این روش به ارائه پاسخ‌های دقیق و قابل اعتماد که با نیازهای سازمان شما تطابق دارد، کمک می‌کند.

RAG چگونه کار می‌کند؟

حال که با مفهوم RAG آشنا شدید، بیایید مراحل تنظیم این فریمورک را بررسی کنیم:

مرحله ۱: جمع‌آوری داده‌ها

ابتدا باید تمام داده‌های مورد نیاز برای برنامه خود را جمع‌آوری کنید. برای یک چت‌بات پشتیبانی مشتری در یک شرکت الکترونیکی، این داده‌ها می‌تواند شامل دفترچه‌های راهنما، پایگاه داده محصولات و فهرست سوالات متداول (FAQ) باشد.

مرحله ۲: قطعه‌بندی داده‌ها

قطعه‌بندی داده‌ها به معنای تقسیم اطلاعات به بخش‌های کوچک‌تر و قابل مدیریت است. برای مثال، اگر یک دفترچه راهنمای ۱۰۰ صفحه‌ای دارید، می‌توانید آن را به بخش‌های مختلفی تقسیم کنید که هر کدام به یک دسته از سوالات مشتریان پاسخ می‌دهد.

به این ترتیب، هر قطعه داده روی موضوع خاصی تمرکز دارد. هنگامی که اطلاعاتی از مجموعه داده‌ها بازیابی می‌شود، احتمال بیشتری وجود دارد که با سوال کاربر مرتبط باشد، زیرا از وارد کردن اطلاعات غیرمرتبط از کل سند‌ها جلوگیری می‌شود.

این روش همچنین باعث افزایش کارایی می‌شود، زیرا سیستم می‌تواند به سرعت مرتبط‌ترین اطلاعات را به دست آورد و نیازی به پردازش کامل اسناد نخواهد داشت.

مرحله ۳: ایجاد امبدینگ (Embeddings) اسناد

پس از تقسیم داده‌ها به بخش‌های کوچک‌تر، باید هر بخش را به یک نمایش برداری (وکتوری) تبدیل کنیم که به آن امبدینگ گفته می‌شود. امبدینگ‌ها نمایش‌های عددی خاصی هستند که مفهوم و معنای اصلی متن را به جای صرفاً کلمات در خود جای می‌دهند. این فرایند کمک می‌کند تا سیستم بتواند متنی را به زبان عددی ترجمه کند که برای مقایسه معنایی قابل استفاده باشد.

چرا امبدینگ‌ها اهمیت دارند؟ امبدینگ‌ها به سیستم کمک می‌کنند تا سوالات کاربران را در سطح عمیق‌تری درک کند. به جای اینکه به دنبال تطبیق دقیق کلمات موجود در سوال کاربر و متن‌های موجود در پایگاه داده باشد، سیستم با استفاده از امبدینگ‌ها می‌تواند پرسش‌ها و پاسخ‌های مرتبط را بر اساس مفهوم آن‌ها جستجو کند. این یعنی حتی اگر کاربر از کلماتی متفاوت برای پرسیدن سوال استفاده کند، سیستم همچنان می‌تواند به محتوایی که از لحاظ معنایی مرتبط است دسترسی پیدا کند.

چگونه کار می‌کند؟ فرض کنید کاربری درباره «نصب یک برنامه» سوال می‌کند، اما در پایگاه داده شما اصطلاح «راه‌اندازی نرم‌افزار» به کار رفته است. اگر سیستم فقط کلمات را تطبیق دهد، ممکن است این ارتباط معنایی را از دست بدهد. اما امبدینگ‌ها به سیستم این توانایی را می‌دهند که بر اساس مفهوم مشابه این دو عبارت، آن‌ها را هم‌معنی در نظر بگیرد. این روش باعث می‌شود پاسخ‌هایی که ارائه می‌شود دقیق‌تر، مرتبط‌تر و همسو با نیاز واقعی کاربر باشد.

چرا این روش بهتر از تطبیق کلمه به کلمه است؟ روش‌های قدیمی‌تر برای جستجو و تطبیق متنی، معمولاً به شباهت کلمات و عبارات تکیه داشتند. اگر کاربر از واژه‌ها یا عباراتی استفاده می‌کرد که دقیقاً در متن‌های پایگاه داده موجود نبودند، سیستم نمی‌توانست پاسخ مناسب را پیدا کند. اما با استفاده از امبدینگ‌ها، سیستم می‌تواند بر اساس شباهت معنایی، نزدیک‌ترین پاسخ را ارائه دهد و بدین ترتیب، دقت و کارایی پاسخ‌ها بسیار افزایش می‌یابد. به طور کلی، امبدینگ‌ها یکی از اجزای کلیدی در سیستم‌های هوشمند هستند که به آن‌ها کمک می‌کند تا معنای واقعی و عمیق متن را درک کنند و پاسخ‌هایی دقیق‌تر و هماهنگ‌تر با سوال کاربر ارائه دهند.

مرحله ۴: پردازش سوالات کاربران

هنگامی که سوالی از کاربر به سیستم وارد می‌شود، آن نیز باید به یک امبدینگ یا نمایش برداری تبدیل شود. باید از همان مدل که در مرحله ۳ گفته شد، برای ایجاد امبدینگ اسناد و سوال کاربر استفاده شود تا هماهنگی بین این دو حفظ گردد.

پس از تبدیل سوال به امبدینگ، سیستم امبدینگ سوال را با امبدینگ‌های اسناد مقایسه می‌کند. از طریق معیارهایی مانند شباهت کسینوسی و فاصله اقلیدسی، قطعاتی که بیشترین شباهت را با سوال کاربر دارند، شناسایی و بازیابی می‌شوند.

این قطعات به عنوان مرتبط‌ترین اطلاعات با سوال کاربر در نظر گرفته می‌شوند.

مرحله ۵: تولید پاسخ با استفاده از مدل زبانی بزرگ (LLM)

قطعات متنی بازیابی‌شده به همراه سوال اولیه کاربر به یک مدل زبانی داده می‌شوند. این الگوریتم از این اطلاعات برای تولید پاسخی منسجم به سوالات کاربر از طریق یک رابط چت استفاده می‌کند.

در اینجا یک نمودار ساده از جریان کار RAG آمده است:

   

   

برای انجام این مراحل به‌صورت یکپارچه و تولید پاسخ‌های مناسب با استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ، می‌توانید از یک فریمورک داده‌ای مانند LlamaIndex یا Langchain استفاده کنید.

این راهکار به شما اجازه می‌دهد تا برنامه‌های خود را با بهره‌گیری از مدل‌های زبانی بزرگ، مانند GPT-3، توسعه دهید و جریان اطلاعات از منابع خارجی به مدل‌های زبانی را به‌طور موثر مدیریت کنید.

کاربردهای عملی RAG

اکنون می‌دانیم که RAG به مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) این امکان را می‌دهد تا پاسخ‌های منسجم و کاربردی را بر اساس اطلاعاتی که خارج از داده‌های آموزشی آن‌هاست، ایجاد کنند. این سیستم دارای کاربردهای گسترده‌ای در کسب‌وکارها است که به بهبود بهره‌وری سازمانی و تجربه کاربری کمک می‌کند.

جدا از مثال چت‌بات مشتری که قبلاً در مقاله ذکر شد، در اینجا به چند نمونه از کاربردهای عملی RAG اشاره می‌کنیم:

خلاصه‌سازی متون

RAG می‌تواند با استفاده از محتوای منابع خارجی، خلاصه‌های دقیق و کاربردی تولید کند و بدین ترتیب، موجب صرفه‌جویی در زمان می‌شود.

فرض کنید یک شرکت به تازگی یک گزارش مفصل درباره عملکرد سالانه خود آماده کرده است. این گزارش شامل داده‌های پیچیده‌ای از بخش‌های مختلف سازمان است. یک اپلیکیشن RAG می‌تواند به راحتی نکات کلیدی، مانند روندهای رشد، نقاط قوت و ضعف، و عملکرد کلی سازمان را استخراج کرده و به صورت خلاصه به مدیر ارائه دهد.

به این ترتیب، مدیر می‌تواند با صرف کمترین زمان، تصمیم‌گیری‌هایی مبتنی بر داده انجام دهد و تمرکز خود را بر روی استراتژی‌های مهم سازمان بگذارد.

پیشنهادهای شخصی‌سازی‌شده

سیستم‌های RAG می‌توانند داده‌های مشتری، مانند خریدهای قبلی و نظرات آن‌ها را تحلیل کنند تا پیشنهادات محصول مناسب‌تری ارائه دهند. این کار تجربه کلی کاربر را بهبود می‌بخشد و در نتیجه، درآمد سازمان را افزایش می‌دهد.

برای مثال، اپلیکیشن‌های RAG می‌توانند بر اساس تاریخچه تماشای فیلم‌های یک کاربر در پلتفرم‌های پخش آنلاین، فیلم‌های مناسب‌تری پیشنهاد دهند. همچنین، این سیستم‌ها می‌توانند نظرات مکتوب کاربران در پلتفرم‌های تجارت الکترونیک را تحلیل کنند.

از آنجا که مدل‌های زبانی بزرگ توانایی درک معنای عمیق متن‌ها را دارند، سیستم‌های RAG قادر به ارائه پیشنهادات شخصی‌سازی‌شده‌ای هستند که دقیق‌تر و متنوع‌تر از سیستم‌های پیشنهاددهنده سنتی می‌باشند.

هوش تجاری

سازمان‌ها معمولاً برای اتخاذ تصمیمات تجاری، رفتار رقبا و روندهای بازار را زیر نظر دارند. این کار با تحلیل دقیق داده‌های موجود در گزارش‌های تجاری، صورت‌های مالی و اسناد تحقیقاتی بازار انجام می‌شود. با استفاده از یک اپلیکیشن RAG، سازمان‌ها دیگر نیازی به تحلیل دستی و شناسایی روندهای موجود در این اسناد ندارند. در عوض، یک مدل زبانی بزرگ می‌تواند به سرعت بینش‌های مهمی را استخراج کند و فرآیند تحقیقات بازار را بهبود بخشد.

چالش‌های سیستم‌ RAG

در حالی که RAG امکان اتصال بین بازیابی اطلاعات و پردازش زبان طبیعی را فراهم می‌کند، پیاده‌سازی این سیستم‌ها با چالش‌های خاصی همراه است. در این بخش، به پیچیدگی‌های موجود در ساخت اپلیکیشن‌های RAG می‌پردازیم و راه‌های کاهش این چالش‌ها را بررسی می‌کنیم.

پیچیدگی در یکپارچه‌سازی

یکی از چالش‌های اصلی، ادغام یک سیستم بازیابی اطلاعات با مدل‌های زبانی است. این پیچیدگی زمانی بیشتر می‌شود که چندین منبع داده خارجی با فرمت‌های مختلف وجود داشته باشد. داده‌هایی که وارد سیستم RAG می‌شوند باید سازگار باشند و تمامی بردارهای تعبیه‌شده (embeddings) بایستی در یک قالب ثابت تولید شوند.

برای غلبه بر این چالش، می‌توان از ماژول‌های جداگانه‌ای استفاده کرد که هر منبع داده را به‌طور مستقل پردازش کنند. سپس داده‌های هر ماژول برای ایجاد یکنواختی پردازش می‌شوند و یک مدل استاندارد برای تولید بردارها مورد استفاده قرار می‌گیرد تا یکپارچگی در قالب embeddings تضمین شود.

مقیاس‌پذیری

با افزایش حجم داده‌ها، حفظ کارایی سیستم RAG به چالشی بزرگ تبدیل می‌شود. بسیاری از عملیات‌های پیچیده مانند تولید بردارهای تعبیه‌شده، مقایسه معنایی بین متون مختلف، و بازیابی داده‌ها به‌صورت همزمان باید انجام شود.

این وظایف نیازمند توان محاسباتی زیادی هستند و می‌توانند با افزایش حجم داده‌های منبع، باعث کاهش سرعت سیستم شوند.

برای حل این چالش، می‌توان بار محاسباتی را در سرورهای مختلف توزیع کرد و زیرساخت سخت‌افزاری قوی‌تری را به کار گرفت. برای بهبود زمان پاسخگویی، ذخیره‌سازی پرسش‌های پرتکرار نیز می‌تواند مؤثر باشد.

استفاده از پایگاه‌های داده برداری (Vector Databases) نیز به چالش مقیاس‌پذیری در سیستم‌های RAG کمک می‌کند. این پایگاه‌ها به راحتی امکان مدیریت بردارهای تعبیه‌شده را فراهم می‌کنند و به‌سرعت می‌توانند بردارهایی که به پرسش کاربر نزدیک‌تر هستند را بازیابی کنند.

کیفیت داده

کارایی یک سیستم RAG به شدت به کیفیت داده‌هایی که به آن ارائه می‌شود وابسته است. اگر محتوای منبع مورد استفاده از کیفیت پایینی برخوردار باشد، پاسخ‌های تولید شده نیز نادرست خواهند بود.

سازمان‌ها باید در فرآیند نظارت و تنظیم محتوای داده‌ها سرمایه‌گذاری کنند تا کیفیت داده‌ها بهبود یابد. برای اپلیکیشن‌های تجاری، مشورت با متخصصین حوزه مورد نظر می‌تواند مفید باشد تا شکاف‌های اطلاعاتی پیش از استفاده از داده‌ها در سیستم RAG تکمیل شوند.

نتیجه‌گیری

رایج‌ترین تکنیک در حال حاضر برای بهره‌گیری از قابلیت‌های زبانی مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) در کنار یک پایگاه داده تخصصی، RAG است. این سیستم‌ها به‌طور مؤثر به چالش‌های کلیدی که در تعامل با مدل‌های زبانی وجود دارد، پاسخ می‌دهند و راه‌حل‌های نوآورانه‌ای در عرصه پردازش زبان طبیعی ارائه می‌کنند.

با این وجود، همان‌طور که هر فناوری دیگری دارای محدودیت‌هایی است، RAG نیز وابستگی زیادی به کیفیت داده‌های ورودی دارد. برای به حداکثر رساندن عملکرد سیستم‌های RAG، ضروری است که نظارت انسانی در تمامی مراحل گنجانده شود.

دقت در انتخاب و تنظیم منابع داده، همراه با دانش تخصصی، برای تضمین کارایی و دقت این راه‌حل‌ها از اهمیت بالایی برخوردار است.

آینده RAG نویدبخش است و پتانسیل پیشرفت‌های بیشتر در دقت، کارایی و سازگاری هوش مصنوعی را دارد. با ادامهٔ تکامل RAG، این فناوری به تبدیل هوش مصنوعی به ابزاری حتی قدرتمندتر برای کاربردهای مختلف ادامه خواهد داد و موجب نوآوری و بهبود در زمینه‌های متعدد خواهد شد.