RAG چیست

RAG

در زمینه هوش مصنوعی، "RAG" به مدل‌های"Retrieval-Augmented Generation" اشاره دارد.
این رویکرد در پردازش زبان طبیعی (NLP) برای بهبود کیفیت تولید متن و پاسخ‌دهی توسط مدل‌های زبانی مانند GPT-3 و BERT استفاده می‌شود. Retrieval-Augmented Generation (RAG) چه چیزی است؟ RAG یک مدل ترکیبی است که از دو قسمت اصلی تشکیل شده است: 1. بازیابی‌کننده (Retriever): این بخش وظیفه بازیابی اطلاعات مربوطه از یک پایگاه داده یا مخزن مستندات را بر عهده دارد. 2. ژنراتور (Generator): بخش ژنراتور، اطلاعات بازیابی‌شده توسط بازیابی‌کننده را دریافت کرده و متن نهایی را بر اساس آن تولید می‌کند. چرا مهم است؟ 1. بهبود دقت: یکی از بزرگترین مزایای RAG این است که اطلاعات دقیق‌تری را از مخازن بیرونی به دست آورده و در تولید متن استفاده می‌کند. این باعث افزایش دقت و مرتبط بودن پاسخ‌ها می‌شود. 2. تازگی داده‌ها: با بازیابی اطلاعات به‌روز از مخازن مختلف، مدل می‌تواند پاسخ‌های خود را بر اساس داده‌های جدیدتر و به‌روزتر تولید کند. 3. تطبیق زمینه‌ای: RAG می‌تواند اطلاعات خاص و زمینه‌ای را از مخازن انتخاب کند، که اجازه می‌دهد پاسخ‌های تولید شده با موقعیت خاص یا نیازهای کاربر بیشتر منطبق باشد. چگونه کار می‌کند؟ 1. BERT به عنوان بازیابی‌کننده: معمولاً از مدل‌های مانند BERT برای بازیابی اسناد مرتبط از مخازن بزرگ استفاده می‌شود. 2. GPT به عنوان ژنراتور: بعد از بازیابی اطلاعات، مدل‌های مانند GPT-3 متن نهایی را تولید می‌کنند که از اطلاعات بازیابی‌شده استفاده می‌کند. کاربردها: • کمک مجازی: برای ایجاد پاسخ‌های دقیق‌تر و با کیفیت بالاتر در کمک‌های مجازی و چت‌بات‌ها. • تولید محتوا: برای نوشتن مقالات و تولید محتوای متنی که نیاز به اطلاعات دقیق دارد. • پاسخ‌دهی به سوالات: سیستم‌های پرسش و پاسخ که نیاز به اطلاعات دقیق و مرتبط دارند. به طور خلاصه، RAG در حوزه هوش مصنوعی یک مدل ترکیبی است که با کمک بازیابی اطلاعات و تولید متن، کیفیت و دقت پاسخ‌ها را بهبود می‌بخشد. این رویکرد نه تنها باعث افزایش کارایی مدل‌های زبان می‌شود، بلکه به کاربردهای متنوع و وسیع‌تری در زمینه‌های مختلف امکان‌پذیر می‌سازد.

برای استفاده از این امکان در Qgpt میتوانید وارد لینک زیر شده و فایلی را آپلود و با انتخاب مدل مدنظر سوالات موبوط را مطرح کنید.