راهنمای ساده برای نسل تقویت شده با بازیابی

راهنمای ساده برای RAG به تکنیکی به نام نسل تقویت شده با بازیابی (Retrieval Augmented Generation) می پردازد که با ایجاد دسترسی به حافظه غیرپارامتری، اطلاعات مرتبط را بازیابی کرده و آن ها را به مدل های زبانی بزرگ (LLM) اضافه می کند تا پاسخ هایی دقیق، معتبر و مبتنی بر زمینه تولید شود.

مفهوم RAG:نسل تقویت شده با بازیابی (RAG) تکنیکی است که به مدل های زبانی بزرگ (LLM) اجازه می دهد تا با استفاده از حافظه غیرپارامتری، اطلاعات مورد نیاز را بازیابی و به ورودی مدل اضافه کنند. این فرآیند موجب تولید پاسخ هایی می شود که دارای زمینه، قابل اعتماد و دقیق هستند.

پایپ لاین RAG:

1. پایپ لاین ایندکسینگ (Indexing Pipeline):ایجاد یک پایگاه دانش برای برنامه های مبتنی بر RAG.
   این بخش به ایجاد و مدیریت پایگاه داده هایی می پردازد که اطلاعات مورد نیاز برای پاسخگویی را فراهم می کنند.
   
2. پایپ لاین تولید (Generation Pipeline):تولید پاسخ های LLM مبتنی بر زمینه.
   این بخش شامل فرآیند بازیابی اطلاعات مرتبط و افزودن آن ها به ورودی مدل زبانی است تا پاسخ های مبتنی بر زمینه تولید شوند.
   

ساده ترین پایپ لاین RAG:

• پایگاه دانش (Knowledge Base): مجموعه ای از اطلاعات و داده ها که به عنوان حافظه غیرپارامتری عمل می کنند.
• بازیابی کننده (Retriever): واحدی که اطلاعات مرتبط را از پایگاه دانش بازیابی می کند.
• مولد (Generator): مدل زبانی بزرگی که اطلاعات بازیابی شده را به ورودی خود اضافه کرده و پاسخ تولید می کند.

کاربردهای RAG:

• پشتیبانی مشتریان: تولید پاسخ های دقیق و مبتنی بر اطلاعات به سوالات مشتریان.
• پژوهش های علمی: دسترسی سریع به اطلاعات مرتبط و تولید پاسخ های معتبر برای پژوهشگران.
• آموزش: ارائه اطلاعات دقیق و زمینه دار به دانشجویان و آموزگاران.

نتیجه گیری:نسل تقویت شده با بازیابی (RAG) یک تکنیک نوآورانه است که با استفاده از حافظه غیرپارامتری، اطلاعات مورد نیاز را بازیابی و به مدل های زبانی بزرگ اضافه می کند. این تکنیک موجب تولید پاسخ های دقیق، معتبر و مبتنی بر زمینه می شود که در کاربردهای مختلفی از جمله پشتیبانی مشتریان، پژوهش های علمی و آموزش قابل استفاده است.