25 مدل نسل افزوده بازیابی (RAG) باید بدانید که هوش مصنوعی و NLP را در سال 2024 تغییر می دهند

مدل‌های زبان بزرگ (LLM) مانند GPT-4 انقلابی در حوزه زبان ایجاد کرده‌اند NLP، نشان دادن قابلیت های قابل توجه در تولید متنی شبیه به انسان، پاسخ به سؤالات و انجام کارهای مختلف مرتبط با زبان. با این حال، این مدل ها دارای محدودیت های ذاتی هستند:

دانش بریده: LLM ها معمولاً بر روی داده ها تا یک مقطع زمانی خاص آموزش می بینند و آنها را از رویدادها یا پیشرفت هایی که پس از آموزش آنها رخ می دهد بی خبر می کند. محدودیت‌های حافظه: LLMها برای ذخیره دانش به پارامترهای داخلی خود متکی هستند، که می‌تواند برای مدیریت اطلاعات گسترده یا به سرعت در حال تغییر ناکارآمد باشد.

Retrieval-Augmented Generation (RAG) این محدودیت ها را با یکپارچه سازی مکانیسم های بازیابی که به LLM ها اجازه می دهد به منابع داده خارجی به صورت پویا دسترسی داشته باشند، برطرف می کند. با انجام این کار، RAG دقت، ارتباط و به‌موقع بودن پاسخ‌های تولید شده را افزایش می‌دهد و LLM‌ها را قوی‌تر و سازگارتر با طیف وسیع‌تری از برنامه‌ها می‌سازد.

این مقاله کاوشی عمیق از 25 نوع پیشرفته RAG را ارائه می‌کند که هر کدام برای بهینه‌سازی جنبه‌های خاصی از فرآیندهای بازیابی و تولید مهندسی شده‌اند. از پیاده‌سازی استاندارد گرفته تا چارچوب‌های تخصصی که به محدودیت‌های هزینه، تعاملات بی‌درنگ و ادغام داده‌های چندوجهی رسیدگی می‌کنند، این گونه‌ها تطبیق پذیری و… وبلاگ کامل را به صورت رایگان در Medium بخوانید.

منتشر شده از طریق به سمت هوش مصنوعی