RAG: به هوش مصنوعی دانش خود را بدهید
📖 7 دقیقه خواندن
Quick Answer
چگونه یک هوش مصنوعی بسازید که تجارت شما، اسناد و محصولات شما را بشناسد - بدون اینکه میلیون ها دلار برای آموزش مجدد آن هزینه کنید؟ پاسخ یک تکنیک هوشمندانه به نام RAG است. این راز پشت اکثر دستیارهای هوش مصنوعی سفارشی است و مفهوم آن به اندازهای ساده است که هر کسی بتواند آن را درک کند.
💡 به آن فکر کنید که…
یک LLM معمولی یک دانش آموز باهوش است که از حافظه پاسخ می دهد - گاهی اوقات حدس می زند. RAG یک کتاب باز از یادداشت های شما را به دانش آموز می دهد تا قبل از پاسخ دادن با آنها مشورت کند. صفحه مربوطه را جستجو می کند، سپس بر اساس آنچه که در واقع پیدا کرده است، پاسخ می دهد.
مشکل RAG حل می شود
یک LLM فقط آنچه را که در طول آموزش آموخته می داند - اسناد خصوصی، اطلاعات اخیر یا داده های خاص شما را نمی داند. آموزش مجدد آن بر روی داده های شما بسیار گران است. RAG این مشکل را ارزان حل می کند: به جای تغییر مدل، اطلاعات درست را در زمان سوال به آن می دهید.
RAG چگونه کار می کند
وقتی سوالی میپرسید، سیستم ابتدا اسناد شما را برای مرتبطترین بخشها جستجو میکند، سپس آنها را همراه با سؤال شما به هوش مصنوعی میدهد و به آن دستور میدهد تا بر اساس آنها پاسخ دهد. هوش مصنوعی محتوای واقعی شما را می خواند و پاسخ می دهد - مبتنی بر داده های شما، نه فقط آموزش آن.
چرا اینقدر مفید است
RAG به شما امکان میدهد هوش مصنوعی بسازید که دانش خاص شما (کتابچه راهنمای شرکت، کاتالوگ محصول، اسناد قانونی، یادداشتهای شخصی) را میداند، بهروز میماند (فقط اسناد را اضافه کنید)، توهم را کاهش میدهد (از منابع واقعی پاسخ میدهد)، و دادههای شما را تحت کنترل شما نگه میدارد - به خصوص با یک مدل محلی.
چگونه آن را بسازیم
مجبور نیستید آن را از ابتدا بسازید - بسیاری از ابزارها و چارچوبها RAG را به صورت خارج از جعبه ارائه میکنند، و پلتفرمهای بدون کد آن را هنگام «آپلود اسناد» به دستیار سفارشی شامل میشوند. در زیر هود از یک "پایگاه داده برداری" برای یافتن محتوای مرتبط استفاده می کند، اما می توانید بدون درک مطالب داخلی از آن استفاده کنید.
🔑 غذای کلیدی
RAG (Retrieval-Augmented Generation) پاسخ هوش مصنوعی را از اسناد شما بدون آموزش مجدد گران می دهد: محتوای شما را برای قطعات مرتبط جستجو می کند و آنها را به هوش مصنوعی می دهد تا به آنها پاسخ دهد. به اکثر دستیارهای AI سفارشی قدرت می دهد - پاسخ ها را ثابت، جاری و خصوصی نگه می دارد، به خصوص با یک مدل محلی.
چرا این برای شما مهم است
RAG کلید عملی برای کسب و کارها و سازندگان آسیایی است تا هوش مصنوعی بسازند که دانش خاص آنها را بداند - مقرون به صرفه و خصوصی. در ترکیب با مدلهای محلی، به شما امکان میدهد یک دستیار سفارشی و آگاه از داده را بدون ارسال اطلاعات حساس به ابرهای خارجی مستقر کنید.
سوالات متداول
RAG مخفف چیست؟▼
بازیابی-افزایش نسل. این باعث میشود یک هوش مصنوعی قطعات مربوطه از اسناد شما را بازیابی کند و بر اساس آنها پاسخی تولید کند - بنابراین هوش مصنوعی میتواند از دانش خاص شما بدون آموزش مجدد استفاده کند.
RAG چه تفاوتی با آموزش هوش مصنوعی دارد؟▼
آموزش خود مدل را تغییر می دهد (گران، کند). RAG مدل را بدون تغییر میگذارد و در عوض اسناد مربوطه شما را در زمان سؤال به آن میرساند - بسیار ارزانتر، فوراً قابل بهروزرسانی (فقط اسناد را اضافه کنید)، و خصوصی نگهداشتن آن آسانتر است.
آیا برای استفاده از RAG نیاز به کدنویسی دارم؟▼
لزوماً نه - بسیاری از پلتفرمهای بدون کد شامل RAG میشوند که اسناد را در یک دستیار سفارشی آپلود میکنید و چارچوبها آن را خارج از جعبه ارائه میدهند. شما می توانید بدون درک اطلاعات داخلی فنی مانند پایگاه داده های برداری از آن استفاده کنید.