رویکرد پیشرفته بازیابی-تقویت‌شده تولید (RAG) از شرکت انتروپیک، مرزهای جدیدی را در قابلیت‌های هوش مصنوعی باز کرده است. این روش با ترکیب بازیابی زمینه‌مند و جستجوی ترکیبی، مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) را در انجام وظایف تخصصی بهینه کرده و در عین حفظ امنیت داده‌ها و کاهش نیاز به منابع، پاسخ‌های دقیق‌تری ارائه می‌دهد. RAG یک گام مهم در مسیر توسعه هوش مصنوعی تخصصی به شمار می‌رود.
رویکرد RAG انتروپیک: تغییر دهنده بازی برای کاربردهای هوش مصنوعی
مدل‌های بزرگ زبانی (LLMs) مانند ChatGPT و Claude نحوه تعامل ما با هوش مصنوعی را متحول کرده‌اند و وظایف پیچیده‌ای را از نوشتن کد گرفته تا پاسخ به پرسش‌های پیچیده ممکن ساخته‌اند. با این حال، این مدل‌ها اغلب در کاربردهای تخصصی که دانش عمومی در آن‌ها کافی نیست، دچار مشکل می‌شوند. رویکرد نوآورانه بازیابی-تقویت‌شده تولید (RAG) شرکت انتروپیک، راه‌حلی امیدوارکننده ارائه می‌دهد که شکاف بین قابلیت‌های عمومی هوش مصنوعی و عملکرد تخصصی را پر می‌کند.
محدودیت‌های LLMs استاندارد
در حالی که LLMs در انجام وظایف متنوع مهارت دارند، ماهیت عمومی آن‌ها می‌تواند اثربخشی آن‌ها را در حوزه‌های خاص محدود کند. برای مثال:
- ممکن است عمق مورد نیاز برای پرسش‌های بسیار فنی یا تخصصی را نداشته باشند.
- تنظیم دقیق این مدل‌ها برای موارد استفاده خاص، نیازمند منابع زیادی است و مستلزم سرمایه‌گذاری مالی قابل توجه و دسترسی به مجموعه داده‌های با کیفیت بالا است.
- حساسیت داده‌ها چالش‌هایی را ایجاد می‌کند، زیرا اطلاعات اختصاصی باید در طول تطبیق مدل محافظت شود.
این محدودیت‌ها نیاز به راه‌حلی را برجسته می‌کند که عملکرد LLMs را در حوزه‌های خاص بدون به خطر انداختن کارایی یا امنیت افزایش دهد.
چه چیزی RAG را متفاوت می‌کند؟
بازیابی-تقویت‌شده تولید (RAG) نیاز به تنظیم دقیق گسترده را با اتصال مستقیم LLMs به پایگاه دانش سازمان یافته یک سازمان دور می‌زند. این رویکرد تضمین می‌کند که مدل به جای تکیه صرف بر وزن‌های از پیش آموزش داده شده، اطلاعات مرتبط و دقیق را به صورت پویا بازیابی کند.
مزایای کلیدی عبارتند از:
- ارتباط بهتر با حوزه: با ادغام پایگاه‌های دانش خاص، سیستم‌های RAG در زمینه‌های تخصصی برتری دارند.
- امنیت داده‌ها: سازمان‌ها کنترل داده‌های خود را حفظ می‌کنند و خطرات افشا را کاهش می‌دهند.
- صرفه‌جویی در هزینه: نیاز به آموزش مجدد مدل‌های پرهزینه را از بین می‌برد و وابستگی به منابع GPU ابری را کاهش می‌دهد.
نحوه عملکرد سیستم‌های RAG
یک سیستم RAG در دو مرحله اصلی عمل می‌کند:
۱. ایجاد پایگاه دانش:
- قطعه‌بندی اسناد: اسناد بزرگ را به زیر اسناد کوچک‌تر و قابل مدیریت تقسیم می‌کند.
- محاسبه تعبیه: قطعات متن را به تعبیه‌های عددی تبدیل می‌کند که معنای معنایی را در بر می‌گیرند.
- ذخیره‌سازی برداری: تعبیه‌ها را در یک پایگاه داده برداری برای بازیابی کارآمد ذخیره می‌کند.
۲. تولید پاسخ:
- پردازش پرس و جو: پرس و جوهای کاربر را به تعبیه تبدیل می‌کند.
- بازیابی: تعبیه‌های پرس و جو را با تعبیه‌های اسناد ذخیره شده مطابقت می‌دهد تا قطعات مرتبط را بازیابی کند.
- ادغام LLM: قطعات بازیابی شده را با پرس و جوی اصلی ترکیب می‌کند تا پاسخی منسجم و آگاه از زمینه تولید کند.
این معماری به سیستم‌های RAG اجازه می‌دهد با بازیابی پویا و زمینه‌سازی اطلاعات از پایگاه دانش، پاسخ‌های دقیقی ارائه دهند.
افزایش دقت با جستجوی ترکیبی
در حالی که بازیابی مبتنی بر تعبیه در درک معنایی برتری دارد، ممکن است تطابق دقیق برای اصطلاحات خاص را از دست بدهد. برای رفع این مشکل، رویکرد RAG انتروپیک از روش‌های جستجوی ترکیبی استفاده می‌کند:
- ادغام BM25: یک مکانیزم جستجوی مبتنی بر کلمه کلیدی که تطابق دقیق برای اصطلاحاتی مانند کدهای خطا یا اصطلاحات فنی را تضمین می‌کند.
- مدل‌های ترکیبی: جستجوهای معنایی و مبتنی بر کلمه کلیدی را ترکیب می‌کند تا نتایج قوی و دقیقی را در سناریوهای مختلف ارائه دهد.
برای مثال، BM25 به ویژه برای موارد زیر موثر است:
– یافتن شماره‌های دقیق محصول (مثلاً “Model AB-9000”).
– شناسایی اصطلاحات علمی خاص (مثلاً “mitochondria” در زیست شناسی).
بازیابی زمینه‌مند: افزودن ظرافت به پاسخ‌ها
یکی از ویژگی‌های برجسته رویکرد RAG انتروپیک، استفاده از بازیابی زمینه‌مند است. با قرار دادن قطعات متن جداگانه در زمینه وسیع‌تر سند، سیستم‌های RAG خطاهای بازیابی را به حداقل می‌رسانند و کیفیت پاسخ را بهبود می‌بخشند.
نحوه عملکرد:
- هر قطعه سند با اطلاعات زمینه‌مند مشتق از کل سند جفت می‌شود.
- این داده غنی شده در پایگاه داده برداری تعبیه و ذخیره می‌شود.
- در حین بازیابی، هم قطعه و هم زمینه آن در نظر گرفته می‌شود و پاسخ‌های ظریف و دقیق تضمین می‌شود.
این روش میزان شکست را به طور قابل توجهی کاهش می‌دهد:
– تعبیه‌های زمینه‌مند به تنهایی خطاهای بازیابی ۲۰ قطعه برتر را ۳۵٪ کاهش می‌دهند (از ۵.۷٪ به ۳.۷٪).
– ترکیب تعبیه‌های زمینه‌مند با BM25 خطاها را ۴۹٪ دیگر کاهش داد (به ۲.۹٪).
نقش رتبه‌بندی مجدد
سیستم‌های RAG همچنین از مدل‌های رتبه‌بندی مجدد برای اصلاح خروجی‌های بازیابی استفاده می‌کنند. برخلاف بازیابی‌کننده‌های اولیه که سرعت را در اولویت قرار می‌دهند، رتبه‌بندی مجدد:
– از مکانیزم‌های توجه متقابل برای ارزیابی رابطه بین پرس و جو و قطعات بازیابی شده استفاده می‌کند.
– نتایج را بر اساس ارتباط معنایی دوباره سازماندهی می‌کند و تضمین می‌کند که دقیق‌ترین اطلاعات زمینه‌مند در وهله اول ظاهر شود.
در حالی که رتبه‌بندی مجدد کندتر از بازیابی‌کننده‌ها است، دقت نتایج نهایی را به طور قابل‌توجهی افزایش می‌دهد و آن‌ها را برای کاربردهای با ریسک بالا ارزشمند می‌سازد.
کاربردهای عملی
رویکرد RAG انتروپیک به ویژه برای سازمان‌هایی که با موارد زیر سروکار دارند مناسب است:
– پایگاه‌های دانش تخصصی: صنایعی مانند مراقبت‌های بهداشتی، حقوق و مهندسی می‌توانند از پاسخ‌های دقیق و آگاه از زمینه هوش مصنوعی بهره‌مند شوند.
– داده‌های حساس: با اجتناب از فرآیندهای تنظیم دقیق خارجی، امنیت اطلاعات اختصاصی را تضمین می‌کند.
– پرس و جوهای پویا: بدون نیاز به آموزش مجدد مدل، به طور یکپارچه با پرس و جوهای متنوع کاربر سازگار می‌شود.
با ترکیب تکنیک‌های بازیابی پیشرفته با قابلیت‌های پیشرفته LLM، سیستم‌های RAG مرز جدیدی را در حل مسئله مبتنی بر هوش مصنوعی نشان می‌دهند.
اندیشه‌های پایانی
رویکرد بازیابی-تقویت‌شده تولید انتروپیک نشان می‌دهد که چگونه هوش مصنوعی می‌تواند فراتر از قابلیت‌های عمومی تکامل یابد تا به طور موثر به چالش‌های تخصصی بپردازد. با ادغام بازیابی زمینه‌مند، مکانیزم‌های جستجوی ترکیبی و مدل‌های رتبه‌بندی مجدد، سیستم‌های RAG دقت و ارتباط بی‌نظیری را ارائه می‌دهند – در عین حال امنیت داده‌ها و صرفه‌جویی در هزینه را حفظ می‌کنند. همانطور که صنایع به پذیرش هوش مصنوعی ادامه می‌دهند، نوآوری‌هایی مانند RAG بدون شک نقش محوری در شکل‌دهی آینده کاربردهای تخصصی ایفا خواهند کرد.
اگر به خواندن کامل این مطلب علاقه‌مندید، روی لینک مقابل کلیک کنید: medium
