درک RAG قسمت اول: چرا به آن نیاز است

درک RAG قسمت اول: چرا به آن نیاز است
تصویر توسط ویرایشگر | میانه سفر

پردازش زبان طبیعی (NLP) ناحیه ای از هوش مصنوعی هدف (AI) آموزش کامپیوترها برای درک زبان نوشتاری و شفاهی انسان و تعامل با انسان با استفاده از چنین زبانی است. در حالی که روش های سنتی NLP برای چندین دهه مورد مطالعه قرار گرفته اند، ظهور اخیر مدل های زبان بزرگ (LLMs) عملاً تمام تحولات در این زمینه را در اختیار گرفته است. با ترکیب معماری های پیچیده یادگیری عمیق با مکانیسم توجه به خود که قادر به تجزیه و تحلیل الگوهای پیچیده و وابستگی های متقابل در زبان است، LLM ها به دلیل طیف گسترده ای از وظایف تولید زبان و درک زبان که می توانند به آنها رسیدگی کنند، حوزه NLP و هوش مصنوعی را به طور کلی متحول کرده اند. و طیف وسیعی از کاربردهای آنها: چت ربات های مکالمه، تجزیه و تحلیل عمیق اسناد، ترجمه، و موارد دیگر.

برخی از وظایفی که LLM ها اغلب انجام می دهند

قابلیت ها و محدودیت های LLM

بزرگترین LLM های همه منظوره که توسط شرکت های بزرگ هوش مصنوعی راه اندازی شده اند، مانند مدل های ChatGPT OpenAI، عمدتاً در نسل زبان، یعنی با توجه به یک اعلان – یک پرس و جو، سؤال یا درخواست فرموله شده توسط کاربر به زبان انسانی – LLM باید یک پاسخ زبان طبیعی به آن درخواست ایجاد کند و آن را کلمه به کلمه ایجاد کند. برای امکان پذیر ساختن این کار به ظاهر دشوار، LLM ها بر روی مجموعه داده های بسیار وسیعی که از میلیون ها تا میلیاردها سند متنی از هر موضوعی که می توانید تصور کنید، آموزش می بینند. به این ترتیب، LLM ها به طور جامع تفاوت های ظریف زبان انسانی را می آموزند، با تقلید از نحوه ارتباط ما و استفاده از دانش آموخته شده برای تولید “زبان انسان مانند” خود، ارتباط روان انسان و ماشین را در سطوح بی سابقه ای ممکن می سازد.

شکی نیست که LLM ها به معنای یک گام بزرگ رو به جلو در پیشرفت ها و افق های هوش مصنوعی بوده اند، اما از محدودیت های خود مستثنی نیستند. به طور مشخص، اگر یک کاربر از یک LLM برای یک پاسخ دقیق در زمینه خاصی (مثلاً آخرین اخبار) بخواهد، مدل ممکن است به خودی خود نتواند پاسخی خاص و دقیق ارائه دهد. دلیل: دانش LLM ها در مورد جهان محدود به داده هایی است که در معرض آنها قرار گرفته اند، به ویژه در مرحله آموزش. یک LLM معمولاً از آخرین اخبار آگاه نمی شود مگر اینکه مرتباً به آموزش مجدد ادامه دهد (که ما دروغ نمی گوییم، فرآیندی بسیار پرهزینه است).

بدتر از آن، زمانی که LLM ها فاقد اطلاعات پایه برای ارائه پاسخ دقیق، مرتبط یا واقعی هستند، خطر قابل توجهی وجود دارد که ممکن است پاسخ قانع کننده ای ایجاد کنند، حتی اگر این به معنای فرموله کردن آن بر اساس اطلاعات کاملاً اختراع شده باشد. این مشکل مکرر در LLM ها به نام شناخته می شود توهمات: ایجاد متن غیر دقیق و بی اساس و در نتیجه گمراه کردن کاربر.

چرا RAG پدیدار شد

حتی بزرگترین LLM های موجود در بازار نیز دچار مشکل شده اند منسوخ شدن داده ها، بازآموزی پرهزینه و توهم مشکلات تا حدی وجود دارد و غول‌های فناوری به خوبی از خطرات و تأثیرات ناشی از استفاده از این مدل‌ها توسط میلیون‌ها کاربر در سراسر جهان آگاه هستند. به عنوان مثال، شیوع توهم در مدل‌های قبلی ChatGPT حدود 15 درصد تخمین زده شد که پیامدهای عمیقی بر شهرت سازمان‌هایی که از آنها استفاده می‌کنند و قابلیت اطمینان و اعتماد به سیستم‌های هوش مصنوعی به‌عنوان یک کل به خطر می‌افتد.

به همین دلیل است RAG (نسل تقویت شده بازیابی) به صحنه آمد RAG بدون شک یکی از پیشرفت های مهم NLP پس از ظهور LLM ها بوده است، زیرا رویکرد موثر آنها برای پرداختن به محدودیت های LLM در بالا است. ایده اصلی پشت RAG سنتز کردن است دقت و قابلیت جستجو از بازیابی اطلاعات تکنیک‌هایی که معمولاً توسط موتورهای جستجو استفاده می‌شوند، با درک عمیق زبان و قابلیت‌های تولید LLM.

به طور کلی، سیستم‌های RAG، LLM‌ها را با ترکیب اطلاعات متنی به‌روز و واقعی در پرسش‌ها یا درخواست‌های کاربر، تقویت می‌کنند. این زمینه در نتیجه یک مرحله بازیابی قبل از درک زبان و فرآیند تولید پاسخ بعدی که توسط LLM رهبری می شود، به دست می آید.

در اینجا آمده است که چگونه RAG می تواند به حل مشکلات ذکر شده به طور سنتی در LLM ها کمک کند:

• منسوخ بودن داده ها: RAG می تواند با بازیابی و ادغام اطلاعات به روز از منابع بیرونی به غلبه بر کهنگی داده ها کمک کند تا پاسخ ها منعکس کننده آخرین دانش موجود باشند.
• هزینه های آموزش مجدد: با بازیابی پویا اطلاعات مربوطه، RAG نیاز به آموزش مجدد مکرر و پرهزینه را کاهش می‌دهد و به LLM اجازه می‌دهد تا بدون آموزش مجدد کامل بمانند.
• توهمات: RAG با ایجاد پاسخ در اطلاعات واقعی بازیابی شده از اسناد واقعی، به کاهش توهمات کمک می کند، و تولید پاسخ های نادرست یا ساختگی فاقد هرگونه حقیقت را به حداقل می رساند.

در این مرحله، امیدواریم که درک اولیه ای از آنچه RAG است و چرا برای بهبود راه حل های موجود LLM بوجود آمده است، به دست آورده باشید. مقاله بعدی در این مجموعه به درک رویکرد کلی در مورد نحوه عملکرد فرآیندهای RAG عمیق تر خواهد پرداخت.