مقدمه
مدلهای زبانی بزرگ (LLM ها) توانایی قابلتوجهی در تولید متن، ترجمه زبان، نوشتن انواع مختلف محتوای خلاقانه و پاسخگویی به سؤالات به شیوهای آموزنده از خود نشان دادهاند. با این حال، آنها با چالشهای ذاتی نیز روبرو هستند: دانش آنها به دادههایی که بر روی آن آموزش دیدهاند محدود میشود و میتواند قدیمی باشد، و گاهی اوقات تمایل به “توهمزایی” یا تولید اطلاعات نادرست اما با ظاهری قابل قبول دارند. برای غلبه بر این محدودیتها، تکنیکی به نام تولید افزوده با بازیابی (Retrieval Augmented Generation – RAG) ظهور کرده است. RAG با اتصال LLM ها به منابع دانش خارجی، توانایی آنها را برای ارائه پاسخهای دقیقتر، بهروزتر و مبتنی بر واقعیت افزایش میدهد. این مقاله به بررسی جامع مهندسی سیستمهای RAG، از مفاهیم اولیه تا تکنیکهای پیشرفته و چالشهای پیادهسازی میپردازد.