RAG چیست و چه کاربردهایی دارد؟

RAG یکی از روش‌های مهم در هوش مصنوعی برای دقیق‌تر کردن پاسخ مدل‌های زبانی بزرگ است. مدل‌های زبانی بزرگ می‌توانند متن تولید کنند، سوال را بفهمند و پاسخ‌های طبیعی بسازند. با‌ این‌ حال، دانش آن‌ها همیشه تازه نیست. این مدل‌ها به داده‌هایی تکیه می‌کنند که در زمان آموزش در اختیارشان بوده است. به‌ همین‌ خاطر، شاید در برابر اطلاعات جدید، اسناد اختصاصی یا پرسش‌های تخصصی، پاسخ نادرست تولید کنند.

RAG این محدودیت را با اتصال مدل به یک پایگاه دانش بیرونی کاهش می‌دهد. در این روش، سیستم قبل از پاسخ‌ دادن، اطلاعات مرتبط را از منابعی مانند اسناد، پایگاه دانش یا دیتابیس برداری پیدا می‌کند. سپس مدل زبانی بر‌اساس همان اطلاعات، پاسخ نهایی را می‌سازد.

در ادامه نحوه‌ی کار، اجزا، مزایا، محدودیت‌ها و کاربردهای RAG در هوش مصنوعی را بررسی می‌کنیم.

RAG چیست؟

RAG مخفف Retrieval-Augmented Generation است و به‌ معنای «تولید متن بهبودیافته با بازیابی اطلاعات» تعریف می‌شود. این مفهوم یک معماری در هوش مصنوعی است که مدل‌های زبانی بزرگ را با یک سیستم بازیابی اطلاعات و یک پایگاه دانش ترکیب می‌کند تا پاسخ‌ها دقیق‌تر، به‌روزتر و معتبرتر تولید شوند.

در این روش، سیستم ابتدا اطلاعات مرتبط را از یک منبع بیرونی مانند پایگاه دانش، اسناد یا دیتابیس برداری بازیابی می‌کند. سپس، مدل زبانی بزرگ با استفاده از همان داده‌ها، پاسخ نهایی را تولید می‌کند. بنابراین، عملکرد RAG نسبت به مدل‌های زبانی معمولی به داده‌های واقعی نزدیک‌تر است.

در مدل‌های سنتی، پاسخ‌ها بر‌اساس داده‌های آموزشی و پارامترهای مدل ساخته می‌شوند. ولی در RAG، یک لایه‌ی بازیابی اطلاعات به این فرآیند اضافه می‌شود. این لایه باعث می‌شود سیستم بتواند به اطلاعات جدید، داده‌های اختصاصی و منابع کنترل‌شده دسترسی داشته باشد، بدون این‌که نیاز به آموزش دوباره مدل وجود داشته باشد.

تاریخچه RAG

مفهوم RAG در امتداد مسیر توسعه‌ی سیستم‌های بازیابی اطلاعات و مدل‌های زبانی شکل گرفته است. قبل از ظهور مدل‌های زبانی بزرگ، سیستم‌های جست‌وجو و پرسش‌وپاسخ بر پایه‌ی بازیابی اطلاعات کار می‌کردند. این سیستم‌ها می‌توانستند داده‌های مرتبط را از میان اسناد پیدا کنند، ولی توانایی تولید پاسخ طبیعی و یک‌پارچه را نداشتند.

با پیشرفت مدل‌های زبانی بزرگ، وضعیت تغییر کرد. این مدل‌ها توانستند متن‌های روان و مشخص تولید کنند، ولی به داده‌های آموزشی محدود بودند. یعنی اگر اطلاعاتی خارج از داده‌های آموزش وجود داشت یا بعدها به‌روز شده بود، مدل نمی‌توانست به آن دسترسی داشته باشد. همین موضوع باعث شد نیاز به ترکیب بازیابی اطلاعات و تولید متن جدی‌تر شود.

اصطلاح RAG به‌شکل مشخص در یک مقاله‌ی پژوهشی در سال ۲۰۲۰ معرفی شد. در این تحقیق، پژوهش‌گران نشان دادند که می‌توان مدل زبانی را به یک حافظه‌ی بیرونی متصل کرد. این حافظه‌ی بیرونی به‌شکل یک ایندکس برداری از اسناد ذخیره می‌شود. در این معماری، مدل ابتدا اطلاعات مرتبط را بازیابی می‌کند و سپس پاسخ را بر‌اساس همان داده‌ها تولید می‌کند.

بعد از رشد سریع مدل‌های زبانی بزرگ و کاربرد آن‌ها در محصولات واقعی، اهمیت RAG بیش‌تر شد. کسب‌وکارها به سیستمی نیاز داشتند که فقط پاسخ عمومی تولید نکند، بلکه بتواند به پایگاه دانش سازمانی، داده‌های محصول و اطلاعات به‌روز دسترسی داشته باشد. از‌این‌رو، RAG به یکی از روش‌های اصلی در طراحی سیستم‌های هوش مصنوعی مدرن تبدیل شد و نقش مهمی در توسعه‌ی ابزارهای مبتنی بر پردازش زبان طبیعی پیدا کرد.

نحوه‌ کار RAG

عملکرد RAG بر پایه‌ی یک فرآیند چندمرحله‌ای تعریف می‌شود. در این فرآیند، مدل زبانی بزرگ فقط از دانش درونی خود استفاده نمی‌کند، بلکه قبل از تولید پاسخ، اطلاعات مرتبط را از پایگاه دانش بازیابی می‌کند. به‌طور‌کلی، نحوه‌ی کار RAG را می‌توان در چهار مرحله توضیح داد.

1. نمایه‌سازی و برداری‌سازی داده‌ها

در مرحله‌ی اول، داده‌ها و اسناد مورد نیاز جمع‌آوری می‌شوند. این داده‌ها می‌توانند شامل فایل‌های متنی، راهنماهای محصول، اسناد فنی، گزارش‌ها، مقالات یا محتوای یک پایگاه دانش باشند. سپس متن‌ها به بخش‌های کوچک‌تر تقسیم می‌شوند تا سیستم بتواند آن‌ها را بهتر پردازش کند.

بعد از این مرحله، هر بخش متنی به یک نمایش عددی تبدیل می‌شود. به این نمایش عددی، Embedding می‌گویند. این بردارها در یک دیتابیس برداری ذخیره می‌شوند تا سیستم بتواند در ادامه نزدیک‌ترین اطلاعات را بر‌اساس معنای پرسش پیدا کند.

2. بازیابی اطلاعات مرتبط

وقتی کاربر سوالی می‌پرسد، سیستم RAG همان سوال را هم به بردار تبدیل می‌کند. سپس، این بردار با داده‌های ذخیره‌شده در دیتابیس برداری مقایسه می‌شود. هدف این مرحله، پیدا کردن بخش‌هایی از پایگاه دانش است که بیش‌ترین ارتباط را با سوال کاربر دارند.

کیفیت بازیابی اطلاعات در عملکرد RAG نقش بسیار مهمی دارد. اگر سیستم اطلاعات نامرتبط پیدا کند، پاسخ نهایی هم ممکن است دقیق نباشد. برای همین در معماری‌های پیشرفته RAG از روش‌هایی مانند جست‌وجوی ترکیبی، فیلتر متادیتا و رتبه‌بندی دوباره نتایج استفاده می‌شود.

3. بهبود زمینه پاسخ

بعد از بازیابی اطلاعات، قطعه‌های مرتبط به پرامپت مدل اضافه می‌شوند. در این مرحله، مدل زبانی بزرگ فقط سوال کاربر را دریافت نمی‌کند، بلکه اطلاعات بازیابی‌شده از پایگاه دانش را هم در اختیار دارد.

این کار باعث می‌شود مدل پاسخ را بر‌اساس داده واقعی تولید کند. به این مرحله می‌توان تقویت یا بهبود زمینه پاسخ گفت. هرچه داده‌های بازیابی‌شده دقیق‌تر و منظم‌تر باشند، خروجی مدل هم معتبرتر خواهد بود.

4. تولید پاسخ نهایی

در مرحله‌ی آخر، مدل زبانی بزرگ پاسخ را تولید می‌کند. این پاسخ بر‌اساس پرسش کاربر و اطلاعاتی ساخته می‌شود که از پایگاه دانش بازیابی شده‌اند. از‌این‌رو، پاسخ نهایی می‌تواند دقیق‌تر، مرتبط‌تر از پاسخ یک مدل زبانی معمولی باشد.

اجزای اصلی RAG

معماری RAG از چند جز اصلی تشکیل می‌شود که هر کدام نقش مشخصی در فرآیند بازیابی اطلاعات و تولید پاسخ دارند. این اجزا باید به‌شکل هماهنگ عمل کنند تا خروجی نهایی دقیق و مطمین باشد.

1. مدل زبانی بزرگ

مدل زبانی بزرگ بخش تولیدکننده‌ی پاسخ در RAG است. این مدل سوال کاربر را تحلیل می‌کند و پاسخ طبیعی می‌سازد. در این معماری، مدل فقط به دانش درونی خود تکیه ندارد، بلکه از اطلاعاتی که از پایگاه دانش بازیابی شده‌اند، استفاده می‌کند.

2. سیستم بازیابی اطلاعات

سیستم بازیابی عهده‌دار پیدا کردن داده‌های مرتبط با پرسش کاربر است. این بخش با استفاده از روش‌هایی مانند جست‌وجوی معنایی یا ترکیبی، نزدیک‌ترین اطلاعات را از دیتابیس برداری یا سایر منابع پیدا می‌کند. دقت این بخش تاثیر مستقیم روی کیفیت پاسخ نهایی دارد.

3. پایگاه دانش

پایگاه دانش منبع اصلی اطلاعات در RAG است. این پایگاه می‌تواند شامل اسناد، مقالات، داده‌های سازمانی یا محتوای تخصصی باشد. هرچه این داده‌ها دقیق‌تر، کامل‌تر و به‌روزتر باشند، عملکرد RAG هم بهتر خواهد بود.

انواع RAG

RAG در طول زمان از یک مدل ساده به معماری‌های پیشرفته‌تر تبدیل شده است. این تفاوت‌ها بیش‌تر به نحوه‌ی بازیابی اطلاعات، کنترل فرآیند و کیفیت پاسخ مربوط می‌شوند.

Naive RAG .1

Naive RAG ساده‌ترین شکل RAG است. در این روش، داده‌ها به بخش‌های کوچک تقسیم شده و Embedding ساخته می‌شود و سپس ذخیره‌سازی آن‌ها در یک دیتابیس برداری انجام می‌شود. با دریافت سوال کاربر، نزدیک‌ترین بخش‌ها بازیابی شده و به مدل زبانی داده می‌شود تا به تولید پاسخ برسد.

Advanced RAG .2

Advanced RAG نسخه‌ی بهبودیافته‌ی RAG است که روی افزایش دقت بازیابی اطلاعات و کیفیت پاسخ تمرکز دارد. در این معماری، فرآیند بازیابی ساده نیست و با روش‌های مختلف بهینه می‌شود.

برای مثال، سوال کاربر ممکن است قبل از جست‌وجو بازنویسی شود یا روی نتایج بازیابی‌شده رتبه‌بندی مجدد انجام بگیرد. به‌کمک این کارها مدل زبانی اطلاعات دقیق‌تری دریافت و پاسخ بهتری تولید کند.

Agentic RAG .3

Agentic RAG پیشرفته‌ترین شکل این معماری است. در این روش، یک عامل هوشمند در کنار مدل زبانی قرار می‌گیرد که می‌تواند درباره‌ی فرآیند بازیابی تصمیم‌گیری کند.

این عامل می‌تواند تشخیص دهد که چه منبعی مناسب‌تر است، چند بار باید جست‌وجو انجام شده و چگونه پاسخ نهایی اصلاح شود. از‌ این‌ رو، Agentic RAG برای سوال‌های پیچیده و چندمرحله‌ای مناسب‌تر است و انعطاف بیش‌تری نسبت به مدل‌های قبلی دارد.

مزایای RAG

RAG یک معماری مهم در هوش مصنوعی است که باعث بهبود عملکرد مدل‌های زبانی بزرگ در تولید پاسخ می‌شود. این روش چند مزیت کلیدی دارد که در پروژه‌های پردازش زبان طبیعی اهمیت بسیاری پیدا کرده‌اند.

• مدل می‌تواند از اطلاعات تازه استفاده کند و به داده‌های قدیمی محدود نمی‌ماند
• پاسخ‌ها به منبع مشخص وصل می‌شوند و امکان بررسی آن‌ها وجود دارد
• دسترسی به داده‌های داخلی و اختصاصی فراهم می‌شود
• خروجی نهایی دقیق‌تر و متناسب‌تر با نیاز کاربر است

معایب و محدودیت‌های RAG

با وجود مزایای RAG، این معماری هم‌چنان با محدودیت‌هایی همراه است و هنگام طراحی نادرست، می‌تواند خروجی‌های نامعتبر تولید کند.

•  کیفیت پایین داده به‌طور‌ مستقیم باعث افت دقت پاسخ می‌شود
• هنگام انتخاب اشتباه داده، مسیر پاسخ منحرف می‌شود
•  ارزیابی عملکرد سیستم ساده نیست و نیاز به بررسی چند بخش دارد
•  احتمال تولید پاسخ نادرست به‌طور‌ کامل از بین نمی‌رود

کاربردهای RAG

RAG در پروژه‌هایی استفاده می‌شود که پاسخ دقیق، به‌روز و مبتنی بر داده اهمیت دارد. این معماری کمک می‌کند مدل‌های زبانی به‌جای پاسخ عمومی، به اطلاعات واقعی تکیه کنند.

1. پشتیبانی مشتری

در این حوزه، RAG به راهنماهای محصول، سوالات متداول و اسناد خدماتی وصل می‌شود و پاسخ‌های دقیق‌تری ارایه می‌دهد. در چنین سناریوهایی، استفاده از خرید api هوش مصنوعی می‌تواند مسیر پیاده‌سازی این نوع سیستم‌ها را ساده‌تر کند.

2. مدیریت دانش سازمانی

در سازمان‌ها اطلاعات در منابع مختلف پراکنده است. RAG این داده‌ها را یکپارچه کرده و کاربر به‌جای جست‌وجوی دستی، پاسخ مرتبط دریافت می‌کند.

3. تحلیل اسناد و گزارش‌های طولانی

در کار با اسناد حجیم مانند قراردادها یا گزارش‌های مالی، RAG بخش‌های مهم را سریع‌تر پیدا می‌کند و زمان تحلیل را کاهش می‌دهد.

4. آموزش و محتوای تعاملی

در این کاربرد، سیستم به منابع آموزشی متصل می‌شود و پاسخ‌ها را بر‌اساس همان محتوا ارایه می‌دهد.

5. دستیارهای تخصصی

در حوزه‌هایی مانند مالی، حقوق و مهندسی، RAG برای ساخت دستیارهایی استفاده می‌شود که پاسخ دقیق و مبتنی بر داده ارایه می‌دهند.

تفاوت RAG با مدل‌های زبانی معمولی

برای درک بهتر RAG، باید آن را با مدل‌های زبانی معمولی مقایسه کرد. مدل‌هایی مانند GPT یا BERT هر کدام نقش متفاوتی در پردازش زبان طبیعی دارند، ولی RAG یک معماری ترکیبی است که رفتار آن را متمایز می‌کند.

ابزارها و پلتفرم‌ها برای پیاده‌سازی RAG

برای پیاده‌سازی RAG، ابزارها و پلتفرم‌های مختلفی وجود دارند که هرکدام بخشی از این معماری را پوشش می‌دهند.

1. سرویس‌های ابری و سازمانی

سرویس‌هایی مانند Azure AI Search و Azure OpenAI امکان ساخت سیستم‌های RAG در مقیاس سازمانی را فراهم می‌کنند. این ابزارها جست‌وجوی معنایی، اتصال به پایگاه دانش و تولید پاسخ را در یک زیرساخت یکپارچه ارایه می‌دهند. در چنین پروژه‌هایی، استفاده از سرویس AiaaS هم می‌تواند مسیر دسترسی به مدل‌های هوش مصنوعی و پیاده‌سازی را ساده‌تر کند.

2. چارچوب‌های متن‌باز

ابزارهایی مانند LangChain و LlamaIndex برای ساخت و مدیریت جریان RAG استفاده می‌شوند. این چارچوب‌ها به اتصال داده‌ها، مدیریت بازیابی اطلاعات و ساخت پرامپت کمک می‌کنند.

3. ابزارها و کتاب‌خانه‌های فنی

در لایه‌ی فنی، دیتابیس‌های برداری و ابزارهای جست‌وجو نقش مهمی دارند. ابزارهایی مانند Qdrant یا Weaviate برای ذخیره Embeddingها و انجام جست‌وجوی معنایی استفاده می‌شوند و بخش بازیابی اطلاعات را پوشش می‌دهند.

مسیر آینده RAG

RAG به یکی از اجزای مهم در معماری‌های مدرن هوش مصنوعی تبدیل شده و روند استفاده از آن هم‌چنان رو‌ به‌ رشد است. این رویکرد به سمت مدل‌های پیشرفته‌تری مانند Agentic RAG و ساختارهای مبتنی بر گراف حرکت می‌کند که می‌توانند ارتباط میان داده‌ها را بهتر درک کنند و تصمیم‌گیری دقیق‌تری داشته باشند. در این مسیر، تمرکز روی بهبود کیفیت بازیابی، کنترل دسترسی به داده‌ها، ارزیابی دقیق خروجی و اتصال امن به پایگاه‌های دانش سازمانی بیش‌تر می‌شود، چون ارزش اصلی RAG در توانایی آن برای تولید پاسخ مبتنی بر داده‌ی واقعی و معتبر است.

جمع‌بندی

RAG روشی در هوش مصنوعی است که با ترکیب بازیابی اطلاعات و تولید متن، مدل‌های زبانی بزرگ را به داده‌های واقعی و به‌روز متصل می‌کند. مهم‌ترین مزیت این معماری، افزایش دقت پاسخ و نزدیک کردن خروجی به منابع معتبر است.

با‌ این‌ تعاریف، RAG در بسیاری از پروژه‌های مدرن AI جایگاه مهمی پیدا کرده است. هرجا که داده‌ی اختصاصی، پاسخ مطمین و تجربه‌ی کاربری بهتر اهمیت داشته باشد، استفاده از این معماری می‌تواند یک مزیت جدی ایجاد کند.