با 7 کتابخانه متن‌باز برتر برای تولید مبتنی بر بازیابی (RAG) آشنا شوید و به برنامه‌های هوش مصنوعی خود دقت و زمینه بیشتری ببخشید. بیاموزید که چگونه RAG جستجو را با تولید هوش مصنوعی ترکیب می‌کند و به شما در ساخت برنامه‌های هوشمندتر کمک می‌کند.
تولید مبتنی بر بازیابی (RAG) انقلابی در نحوه تعامل هوش مصنوعی با اطلاعات ایجاد کرده است. سیستم‌های RAG با ترکیب قدرت بازیابی اطلاعات با خلاقیت هوش مصنوعی مولد، پاسخ‌های دقیق‌تر، زمینه‌محورتر و بینش‌مندانه‌تری ایجاد می‌کنند. این مقاله به دنیای RAG می‌پردازد، نحوه کار، مزایا و چالش‌های آن را توضیح می‌دهد و هفت کتابخانه متن‌باز را معرفی می‌کند که به توسعه‌دهندگان امکان ساخت برنامه‌های RAG خود را می‌دهد.
تولید مبتنی بر بازیابی (RAG) چیست؟
RAG نشان‌دهنده یک تغییر الگو در هوش مصنوعی است و فراتر از محدودیت‌های داده‌های آموزشی ایستا حرکت می‌کند. سیستم‌های RAG به جای تکیه صرف بر دانش از پیش آموزش داده شده، به طور فعال اطلاعات مرتبط را از منابع خارجی مانند پایگاه‌های داده، اسناد و وب، به صورت بلادرنگ جستجو می‌کنند. این رویکرد پویا به هوش مصنوعی اجازه می‌دهد تا به به‌روزترین اطلاعات دسترسی داشته باشد، که منجر به پاسخ‌هایی دقیق‌تر، جامع‌تر و مبتنی بر واقعیت می‌شود.
نحوه کار RAG
فرآیند RAG را می‌توان به سه مرحله کلیدی تقسیم کرد:
-
بازیابی: پس از دریافت پرس‌وجوی کاربر، سیستم RAG منابع داده تعیین شده را برای شناسایی اطلاعات مرتبط جستجو می‌کند. این فرآیند بازیابی اغلب شامل تکنیک‌های جستجوی پیشرفته، از جمله تطبیق کلمات کلیدی، شباهت معنایی و جاسازی برداری است.
-
افزودگی: اطلاعات بازیابی شده سپس با پرس‌وجوی اصلی کاربر ترکیب می‌شود تا یک درخواست غنی‌شده ایجاد شود. این درخواست افزوده شده، زمینه و مبنای واقعی لازم برای تولید پاسخ آگاهانه‌تر را در اختیار مدل هوش مصنوعی مولد قرار می‌دهد.
-
تولید: در نهایت، درخواست غنی‌شده به یک مدل زبانی ارائه می‌شود که پاسخ نهایی را تولید می‌کند. این پاسخ نه تنها به پرس‌وجو مرتبط است، بلکه با اطلاعات بازیابی شده غنی شده است که منجر به یک پاسخ جامع‌تر و بینش‌مندانه‌تر می‌شود.
مزایای RAG
RAG مزایای متعددی نسبت به مدل‌های سنتی هوش مصنوعی ارائه می‌دهد:
-
اطلاعات به‌روز: دسترسی به اطلاعات بلادرنگ تضمین می‌کند که پاسخ‌ها به‌روز و مرتبط هستند و بر محدودیت‌های داده‌های آموزشی ایستا غلبه می‌کنند.
-
دقت بیشتر: مبتنی بودن پاسخ‌ها بر داده‌های واقعی، توهمات را به حداقل می‌رساند و دقت کلی خروجی هوش مصنوعی را بهبود می‌بخشد.
-
درک زمینه‌ای بهتر: با ترکیب زمینه مرتبط از منابع خارجی، سیستم‌های RAG پاسخ‌های متناسب‌تر و خاص‌تری تولید می‌کنند.
-
کاهش توهم: تکیه بر داده‌های واقعی، تمایل مدل‌های هوش مصنوعی به ساخت اطلاعات را کاهش می‌دهد و منجر به پاسخ‌های قابل اعتمادتر می‌شود.
7 کتابخانه متن‌باز برای RAG
کتابخانه‌های متن‌باز زیر ابزارهایی را برای توسعه‌دهندگان فراهم می‌کنند تا برنامه‌های RAG را بسازند و مستقر کنند:
-
SWIRL: این نرم‌افزار زیرساخت، جستجوهای سریع و ایمن را در منابع داده بدون جابجایی داده تسهیل می‌کند و امنیت داده‌ها و ادغام یکپارچه با LLMهای مختلف را تضمین می‌کند.
-
Cognita: این چارچوب رویکردی ماژولار برای ساخت سیستم‌های RAG آماده برای تولید ارائه می‌دهد که دارای رابط کاربری آسان و فهرست‌سازی افزایشی برای مدیریت کارآمد داده‌ها است.
-
LLM-Ware: طراحی شده برای خطوط لوله RAG در سطح سازمانی، LLM-Ware مدل‌های کوچک و تخصصی را برای استقرارهای خصوصی و ایمن ادغام می‌کند و عملکرد را برای گردش‌های کاری پیچیده بهینه می‌کند.
-
RAG Flow: با تمرکز بر درک عمیق اسناد، RAG Flow پرسش و پاسخ مبتنی بر استناد را فعال می‌کند، فرمت‌های مختلف داده را مدیریت می‌کند و خطرات توهم را به حداقل می‌رساند.
-
Graph RAG: این سیستم مبتنی بر گراف از نمودارهای دانش برای بهبود خروجی‌های LLM استفاده می‌کند و از استدلال پیشرفته و مدیریت داده‌های خصوصی برای برنامه‌های سازمانی و تحقیقاتی پشتیبانی می‌کند.
-
Haystack: یک چارچوب هماهنگ‌سازی هوش مصنوعی که مدل‌ها، پایگاه‌های داده برداری و مبدل‌های فایل را به هم متصل می‌کند و امکان ایجاد برنامه‌های پیشرفته مانند RAG، پرسش و پاسخ و جستجوی معنایی را فراهم می‌کند.
-
Storm: این سیستم مدیریت دانش مبتنی بر LLM، گزارش‌های کاملی با استنادها تولید می‌کند، روش‌های بازیابی پیشرفته را ادغام می‌کند و از پرسش و پاسخ چندجانبه پشتیبانی می‌کند.
چالش‌های RAG
در حالی که RAG مزایای قابل توجهی ارائه می‌دهد، با چالش‌های متعددی نیز روبرو است:
-
ارتباط داده‌ها: اطمینان از اینکه اطلاعات بازیابی شده بسیار مرتبط با پرس‌وجو هستند، نیازمند تکنیک‌های بازیابی پیچیده و استراتژی‌های مدیریت داده است.
-
تأخیر: جستجوی منابع خارجی می‌تواند تأخیر ایجاد کند و بر پاسخگویی برنامه‌های بلادرنگ تأثیر بگذارد.
-
کیفیت داده‌ها: دقت و قابلیت اطمینان سیستم‌های RAG به کیفیت منابع داده زیربنایی بستگی دارد.
-
مقیاس‌پذیری: مدیریت مجموعه داده‌های بزرگ و ترافیک بالای کاربران نیازمند زیرساخت قوی و مکانیزم‌های بازیابی کارآمد است.
-
امنیت: حفاظت از حریم خصوصی داده‌ها و تضمین دسترسی ایمن به اطلاعات حساس، ملاحظات مهمی هستند، به ویژه در تنظیمات سازمانی.
پلتفرم‌هایی مانند SWIRL با اولویت‌بندی امنیت داده‌ها، به حداقل رساندن جابجایی داده‌ها و ادغام یکپارچه با LLMهای موجود و منابع داده، به این چالش‌ها پاسخ می‌دهند. با ساده‌سازی فرآیند بازیابی و تضمین حریم خصوصی داده‌ها، این پلتفرم‌ها راه را برای پذیرش گسترده‌تر RAG در برنامه‌های مختلف هموار می‌کنند.
نتیجه‌گیری
RAG نشان‌دهنده پیشرفت قابل توجهی در هوش مصنوعی است و سیستم‌ها را قادر می‌سازد تا برای پاسخ‌های دقیق‌تر، زمینه‌محورتر و بینش‌مندانه‌تر به اطلاعات بلادرنگ دسترسی داشته باشند و از آنها استفاده کنند. کتابخانه‌های متن‌باز مورد بحث در این مقاله، ابزارهایی را در اختیار توسعه‌دهندگان قرار می‌دهند تا RAG را در پروژه‌های خود بررسی و پیاده‌سازی کنند و پتانسیل این فناوری متحول‌کننده را آزاد کنند. همانطور که RAG به تکامل خود ادامه می‌دهد، نوید می‌دهد که نحوه تعامل ما با اطلاعات را متحول کند و آینده هوش مصنوعی را تغییر دهد.
اگر به خواندن کامل این مطلب علاقه‌مندید، روی لینک مقابل کلیک کنید: dev community
