Retrieval Augmented Generation چیست؟

بازیابی نسل افزوده (RAG) به عنوان “چیز بزرگ بعدی” در هوش مصنوعی اعلام شده است. به طور خلاصه، RAG روشی برای بهبود پاسخ‌های هوش مصنوعی مولد با واکشی پویا دانش اضافی از منابع خارجی مرتبط است.

فرآیند دو مرحله‌ای آن با دسترسی به یک جهان تعریف شده از دانش خارج از داده‌های آموزشی یک مدل زبان بزرگ (LLM)، بازیابی آن و ایجاد پاسخ‌های معنادار با استفاده از اسناد خارجی وارد شده به آن کار می‌کند.

RAG به یک چالش کلیدی می پردازد. در حالی که LLM ها پاسخ هایی شبیه انسان ایجاد می کنند، دانش آنها ثابت است. RAG با امکان دسترسی به یک کتابخانه اطلاعاتی که همیشه به روز می شود آنها را به سیستم های پویا تبدیل می کند.

در حال حاضر، فراتر از یک ساختمان سازمانی یا تنظیم دقیق یک LLM با برخی هزینه ها، RAG رویکرد توصیه شده برای اعمال نفوذ هوش مصنوعی مولد برای شرکت ها است. استفاده از RAG می تواند به کاهش خطاها در محتوای تولید شده توسط هوش مصنوعی کمک کند و اطمینان حاصل کند که پاسخ ها به صورت متنی و به روز هستند. این می تواند توهمات هوش مصنوعی را کاهش دهد – در مواردی که پاسخ ارائه شده توسط هوش مصنوعی نادرست است – با پایه گذاری آن در اطلاعاتی که واقعاً وجود دارد.

این فناوری در یک کسب و کار کاربردهای مختلفی دارد. به عنوان مثال، می تواند اسناد و اطلاعات مالی را برای خلاصه کردن حوزه های کلیدی بازیابی کند و گزارش هایی را بر اساس داده های دقیق تولید کند یا با بازیابی داده ها از منابع موجود، حقایق و اعداد را تأیید کند.

مرتبط:هوش مصنوعی در حال تغییر مکالمه پیرامون دسترسی دیجیتال است

امکان ادغام RAG با تقریباً هر فناوری هوش مصنوعی مکمل دیگری برای بهبود نتایج وجود دارد. می‌تواند با ابزارهای پردازش زبان طبیعی (NLP) ادغام شود، به عنوان مثال، برای بهبود کیفیت و ارتباط پاسخ‌ها، یا با راه‌حل‌های پردازش هوشمند اسناد (IDP) برای بهبود تبدیل محتوای بدون ساختار و ارائه داده‌های بسیار دقیق و سازگار.

اکنون گفتن یک امر عادی شده است، اما این موضوع باعث نمی شود که داده های باکیفیت برای اجرای موفق یک کسب و کار ضروری باشد. دسترسی سریع و دقیق به اطلاعات از پایگاه‌های اطلاعاتی و مجموعه‌های اسناد گسترده نه تنها می‌تواند اطمینان حاصل کند که خروجی‌ها قابل اعتماد هستند، بلکه به مدیریت هزینه‌های مرتبط با پروژه‌های مقیاس بزرگ نیز کمک می‌کند.

در حالی که این یک مکانیسم مفید برای کاهش توهمات است، مهم است که به یاد داشته باشید که RAG راه حل اصلی و نهایی برای مشکلات هوش مصنوعی مولد نیست. فناوری اصلی مورد استفاده در RAG همچنان پیش‌بینی کلمات است که مانند اکثر LLM‌های AI مولد است. این مبتنی بر شناسایی الگوها است، بنابراین ویژگی‌های فنی در زبان به این معناست که همچنان می‌تواند مستعد اشتباهات ظریف در جمله‌بندی باشد، حتی اگر خود داده‌ها درست باشند.

مرتبط:قانون هوش مصنوعی اتحادیه اروپا چه معنایی برای مشاغل آمریکایی دارد

توجه به این نکته مهم است که هر هوش مصنوعی یا ابزاری که برای تقویت هوش مصنوعی استفاده می‌شود مستعد خطا است و ورودی انسان برای تأیید و بررسی مجدد اطلاعات همچنان توصیه می‌شود. نظارت، آزمایش و ارزیابی مداوم می تواند به اطمینان حاصل شود که RAG عملکرد خود را در طول زمان حفظ می کند و با داده های جدید یا تغییرات در نیازهای کاربر سازگار است.

برای دستیابی به پتانسیل کامل RAG، ایجاد تعادل بین خطرات عدم دقت و فرصت ها مهم است. سیستم‌های RAG به تکامل خود ادامه خواهند داد و احتمالاً به زودی شاهد ادغام بهتر منابع داده‌های بلادرنگ، بهبود الگوریتم‌های بازیابی و افزایش قابلیت‌های پردازش داده‌ها خواهیم بود.