با پیشرفت سریع چت‌بات‌های مبتنی بر هوش مصنوعی، بهبود دقت، ارتباط و آگاهی از زمینه پاسخ‌ها به یک هدف کلیدی تبدیل شده است. یکی از تکنیک‌هایی که محتوای تولید شده توسط هوش مصنوعی را به طور قابل توجهی بهبود می‌بخشد تولید افزوده‌شده با بازیابی (RAG) است. اما RAG دقیقاً چیست و چگونه بر عملکرد مدل‌هایی مانند جی پی تی (ChatGPT) تأثیر می‌گذارد؟ بیایید RAG در جی پی تی را عمیق‌تر بررسی کنیم.
RAG چیست؟
RAG یا تولید افزوده‌شده با بازیابی، یک تکنیک هوش مصنوعی است که بهترین ویژگی‌های مدل‌های مبتنی بر بازیابی و مدل‌های مولد را ترکیب می‌کند. این تکنیک به مدل هوش مصنوعی اجازه می‌دهد تا اطلاعات خارجی مرتبط را از یک پایگاه داده یا منبع دانش بازیابی کند و سپس پاسخ تولید کند. این رویکرد ترکیبی دقت را افزایش می‌دهد، از تولید اطلاعات نادرست جلوگیری می‌کند و پاسخ‌ها را غنی‌تر و مفیدتر می‌سازد.
RAG چگونه در جی پی تی (ChatGPT) کار می‌کند؟
ایده اصلی RAG این است که مدل‌های مولد را با داده‌های واقعی و معتبر تقویت کند. مراحل عملکرد RAG به این صورت است:
- درک پرسش: هنگامی که کاربر یک پرسش وارد می‌کند، هوش مصنوعی ابتدا آن را پردازش کرده و هدف آن را درک می‌کند.
- بازیابی اطلاعات: به جای تکیه بر دانش از پیش آموزش‌دیده شده، سیستم به جستجوی اسناد، مقالات یا پایگاه‌های داده‌ای می‌پردازد که جدیدترین و دقیق‌ترین اطلاعات را دارند.
- ادغام بافت: اطلاعات بازیابی‌شده در مدل مولد ادغام می‌شود تا پاسخ‌های آگاهانه‌تری ارائه شوند.
- تولید پاسخ: در نهایت، هوش مصنوعی با ترکیب دانش از پیش آموزش‌دیده شده و اطلاعات بازیابی‌شده، پاسخی دقیق‌تر و کامل‌تر تولید می‌کند.
چگونه از RAG در GPT استفاده کنیم؟
اگر قصد پیاده‌سازی RAG در مدل‌های GPT را دارید، این مراحل را دنبال کنید:
- انتخاب یک پایگاه دانش: یک پایگاه داده، مخزن اسناد یا API را به عنوان منبع دانش خارجی خود انتخاب کنید.
- پیاده‌سازی یک مکانیزم بازیابی: از جستجوی برداری، جستجوی کلیدواژه سنتی یا مدل‌های تعبیه‌ای برای بازیابی اطلاعات مرتبط از پایگاه دانش انتخاب‌شده استفاده کنید.
- ادغام با GPT: اسناد بازیابی‌شده را به ورودی مدل GPT اضافه کنید یا از معماری‌های تخصصی مانند مدل‌های RAG بهره ببرید.
- بهینه‌سازی و آموزش مجدد: در صورت نیاز، مدل خود را آموزش داده یا تنظیم کنید تا بهینه‌ترین پاسخ‌ها را ارائه دهد.
- بهینه‌سازی برای سرعت و دقت: از روش‌هایی مانند کشینگ یا پیش‌نمایه‌سازی استفاده کنید تا بازیابی سریع و کارآمدی داشته باشید بدون اینکه کیفیت پاسخ‌ها کاهش یابد.
مزایای استفاده از RAG در جی پی تی (ChatGPT)
- بهبود دقت: از آنجا که RAG اطلاعات به‌روز را بازیابی می‌کند، خطر ارائه پاسخ‌های قدیمی یا نادرست را به حداقل می‌رساند.
- کاهش اطلاعات نادرست: مدل‌های زبانی گاهی اطلاعات نادرست اما منطقی تولید می‌کنند. RAG با اتکا به محتوای بازیابی‌شده، این مشکل را کاهش می‌دهد.
- آگاهی بهتر از زمینه: با ادغام دانش خارجی، پاسخ‌های هوش مصنوعی دقیق‌تر و هماهنگ‌تر با آخرین تحولات می‌شود.
- مقیاس‌پذیری: RAG به مدل‌ها این امکان را می‌دهد که بدون نیاز به آموزش مجدد مداوم، به داده‌های خارجی گسترده‌ای دسترسی داشته باشند.
کاربردهای RAG در جی پی تی (ChatGPT)
- پشتیبانی مشتری: چت‌بات‌های مجهز به هوش مصنوعی می‌توانند اطلاعات را از پرسش‌های متداول، اسناد یا پایگاه‌های داده زنده بازیابی کنند تا پاسخ‌های دقیقی ارائه دهند.
- حوزه‌های پزشکی و حقوقی: به متخصصان کمک می‌کند تا پاسخ‌های دقیق و مبتنی بر شواهد را از منابع معتبر دریافت کنند.
- دستیارهای هوش مصنوعی مبتنی بر جستجو: تجربه جستجوی شبیه به موتورهای جستجو را با ترکیب مکانیسم‌های بازیابی در مکالمات هوش مصنوعی بهبود می‌بخشد.
- پرسش‌های فنی و برنامه‌نویسی: به توسعه‌دهندگان امکان می‌دهد که به‌جای تکیه بر داده‌های آموزشی قدیمی، به‌روزرسانی‌های مستندات را در زمان واقعی دریافت کنند.
چالش‌های پیاده‌سازی RAG
با وجود مزایای آن، پیاده‌سازی RAG در جی پی تی (ChatGPT) چالش‌هایی نیز دارد:
- زمان پردازش: بازیابی اطلاعات در لحظه می‌تواند سرعت تولید پاسخ را کاهش دهد.
- اعتبار منابع: دقت مدل به کیفیت و اعتبار منابع بازیابی‌شده بستگی دارد.
- هزینه و زیرساخت: ادغام سیستم‌های بازیابی خارجی نیازمند منابع محاسباتی اضافی است.
تولید افزوده‌شده با بازیابی (RAG) یک فناوری تحول‌آفرین برای سیستم‌های گفتگوی مبتنی بر هوش مصنوعی مانند ChatGPT است که به آن‌ها کمک می‌کند پاسخ‌های دقیق‌تر، آگاهانه‌تر و قابل اعتمادتر ارائه دهند. با پیشرفت بیشتر هوش مصنوعی، RAG نقش کلیدی در پر کردن شکاف بین داده‌های آموزشی ایستا و دانش پویا و واقعی ایفا خواهد کرد.
حال که با RAG در جی پی تی (ChatGPT) آشنا شدید، می توانید از دیگر مقالات سایت ایوولرن دیدن کنید.