تولید تقویتشده با بازیابی (RAG) معماریای است که مدل زبانی بزرگ را با یک سامانهی بازیابی اطلاعات ترکیب میکند. بهجای آنکه مدل صرفاً بر دانش درونی و ثابت خود تکیه کند، نخست اسناد و قطعههای مرتبط با پرسش کاربر از یک پایگاه دانش بازیابی شده و سپس بهعنوان زمینه (context) در اختیار مدل قرار میگیرد تا پاسخی دقیق و مستند تولید کند.
RAG چگونه کار میکند؟
- ایندکسسازی: اسناد به قطعهها تقسیم و به امبدینگهای برداری تبدیل و در پایگاهدادهی برداری ذخیره میشوند
- بازیابی: پرسش کاربر به بردار تبدیل و مرتبطترین قطعهها از پایگاه برداری بازیابی میشوند
- افزایش زمینه: قطعههای بازیابیشده به پرامپت افزوده میشوند
- تولید: مدل زبانی با تکیه بر این زمینه، پاسخ نهایی را میسازد
چرا RAG مهم است؟
RAG دو چالش بزرگ مدلهای زبانی را برطرف میکند: نخست، توهم (Hallucination) و تولید اطلاعات نادرست را کاهش میدهد، چون پاسخ بر منابع واقعی استوار است؛ دوم، امکان استفاده از دانش روزآمد و اختصاصی سازمان را بدون نیاز به بازآموزی پرهزینهی مدل فراهم میکند.
کاربردها
- دستیار پاسخگو به پرسش بر پایهی اسناد داخلی سازمان
- پشتیبانی مشتری مبتنی بر پایگاه دانش
- جستوجوی معنایی و خلاصهسازی مستندات
RAG به مدل زبانی حافظهای روزآمد و قابلاستناد میدهد؛ پاسخی که میتوان منبعش را نشان داد، پاسخی است که میتوان به آن اعتماد کرد.
GoldData LLM Cloud قابلیت ساخت سامانههای RAG با امبدینگ، پایگاهدادهی برداری و مدلهای زبانی فارسی را با تضمین حریم خصوصی و امکان استقرار اختصاصی ارائه میدهد.