مهندسی RAG برای مدل‌های زبانی بزرگ

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.

۱. مقدمه‌ای بر تولید افزوده با بازیابی (RAG)

RAG یک چارچوب هوش مصنوعی است که با ترکیب یک مدل بازیابی اطلاعات با یک مدل زبانی مولد، فرآیند تولید پاسخ را بهبود می‌بخشد. در یک سیستم RAG معمولی، زمانی که کاربر یک پرسش (پرامپت) ارائه می‌دهد، ابتدا مؤلفه بازیابی، اطلاعات مرتبط را از یک یا چند منبع دانش خارجی جستجو و بازیابی می‌کند. سپس، این اطلاعات بازیابی شده به همراه پرامپت اصلی به مدل زبانی بزرگ ارائه می‌شود تا پاسخی آگاهانه‌تر و مبتنی بر زمینه تولید کند.

چرا به RAG نیاز داریم؟

• کاهش توهم‌زایی (Hallucination): با ارائه اطلاعات واقعی و مرتبط به LLM، احتمال تولید پاسخ‌های نادرست یا بی‌اساس به طور قابل توجهی کاهش می‌یابد.
• دسترسی به دانش به‌روز: LLM ها معمولاً بر روی مجموعه داده‌های ایستا آموزش می‌بینند. RAG به آنها اجازه می‌دهد تا به جدیدترین اطلاعات از منابع خارجی دسترسی داشته باشند.
• شفافیت و قابلیت استناد: پاسخ‌های تولید شده توسط سیستم RAG می‌توانند با استناد به منابع بازیابی شده پشتیبانی شوند، که این امر باعث افزایش اعتماد و قابلیت بررسی می‌شود.
• شخصی‌سازی و تخصص‌گرایی: RAG امکان اتصال LLM ها به پایگاه‌های دانش خصوصی یا تخصصی یک سازمان را فراهم می‌کند و پاسخ‌هایی متناسب با نیازهای خاص ارائه می‌دهد.
• کاهش نیاز به بازآموزی مکرر: به جای بازآموزی پرهزینه LLM با داده‌های جدید، می‌توان پایگاه دانش خارجی را به‌روز کرد.

۲. معماری و اجزای کلیدی یک سیستم RAG

یک سیستم RAG معمولاً از چندین مؤلفه اصلی تشکیل شده است که با هم کار می‌کنند تا پاسخ‌های مبتنی بر بازیابی را تولید کنند:

• پایگاه دانش (Knowledge Base): این مخزن حاوی اطلاعاتی است که سیستم RAG برای پاسخگویی به پرسش‌ها از آن استفاده می‌کند. این اطلاعات می‌تواند شامل اسناد متنی (مانند مقالات، کتاب‌ها، فایل‌های PDF، صفحات وب)، پایگاه‌های داده ساختاریافته یا پایگاه‌های دانش مبتنی بر گراف باشد. کیفیت، جامعیت و به‌روز بودن این پایگاه دانش نقش حیاتی در عملکرد سیستم RAG دارد.
• فرآیند نمایه‌سازی (Indexing Pipeline): برای اینکه اطلاعات موجود در پایگاه دانش قابل جستجو باشند، باید ابتدا پردازش و نمایه‌سازی شوند. این فرآیند معمولاً شامل مراحل زیر است:
  • بارگذاری داده (Data Loading): خواندن اسناد از منابع مختلف.
  • قطعه‌بندی (Chunking): تقسیم اسناد طولانی به قطعات کوچکتر و قابل مدیریت. استراتژی قطعه‌بندی (مانند اندازه ثابت، مبتنی بر جمله، یا قطعه‌بندی آگاه از محتوا) می‌تواند بر کیفیت بازیابی تأثیر بگذارد.
  • جاسازی (Embedding): تبدیل قطعات متنی به نمایش‌های برداری عددی (وکتورهای embedding) با استفاده از یک مدل جاسازی (embedding model). این بردارها معنای معنایی متن را ضبط می‌کنند. انتخاب مدل جاسازی مناسب (به خصوص برای زبان فارسی) اهمیت زیادی دارد.
  • ذخیره‌سازی نمایه (Index Storage): ذخیره کردن بردارهای جاسازی شده و فراداده‌های مرتبط (metadata) در یک پایگاه داده برداری (Vector Database) یا یک موتور جستجوی دیگر که امکان جستجوی شباهت سریع را فراهم می‌کند.
• مؤلفه بازیابی (Retriever): این مؤلفه مسئول یافتن اطلاعات مرتبط با پرسش کاربر از پایگاه دانش نمایه‌سازی شده است.
  • تبدیل پرسش: پرسش کاربر نیز ابتدا به یک بردار جاسازی تبدیل می‌شود (با استفاده از همان مدل جاسازی که برای اسناد استفاده شده است).
  • جستجوی شباهت: سیستم، بردار پرسش را با بردارهای ذخیره شده در پایگاه داده برداری مقایسه می‌کند تا مرتبط‌ترین قطعات متن را بر اساس معیارهای شباهت (مانند شباهت کسینوسی) پیدا کند.
  • انواع تکنیک‌های بازیابی:
    • بازیابی پراکنده (Sparse Retrieval): روش‌های سنتی مانند TF–IDF یا BM25 که بر اساس تطابق کلمات کلیدی کار می‌کنند. این روش‌ها برای کلمات کلیدی دقیق و اصطلاحات خاص مفید هستند.
    • بازیابی متراکم (Dense Retrieval): روش‌هایی که از بردارهای جاسازی برای درک معنایی و یافتن شباهت مفهومی استفاده می‌کنند. این روش‌ها می‌توانند روابط معنایی پیچیده‌تری را نسبت به تطابق کلمات کلیدی صرف تشخیص دهند.
    • جستجوی ترکیبی (Hybrid Search): ترکیبی از روش‌های پراکنده و متراکم برای بهره‌مندی از نقاط قوت هر دو. این روش اغلب نتایج بهتری نسبت به استفاده از یک روش به تنهایی ارائه می‌دهد، به خصوص زمانی که هم تطابق دقیق کلمات کلیدی و هم درک معنایی اهمیت دارد.
• مؤلفه رتبه‌بندی/افزایش (Ranker/Augmenter): پس از بازیابی اولیه، ممکن است تعداد زیادی سند یا قطعه متن بازیابی شود.
  • رتبه‌بندی مجدد (Re–ranking): یک مدل رتبه‌بندی مجدد (مانند یک cross–encoder) می‌تواند برای ارزیابی دقیق‌تر ارتباط بین پرسش و هر یک از اسناد بازیابی شده و مرتب‌سازی مجدد آنها استفاده شود. Cross–encoder ها معمولاً دقت بیشتری نسبت به bi–encoder های مورد استفاده در بازیابی اولیه دارند اما محاسباتی‌تر هستند، بنابراین روی مجموعه کوچکتری از نتایج اولیه اعمال می‌شوند.
  • پالایش و فیلتر کردن: حذف اسناد نامرتبط، تکراری یا کم‌کیفیت.
  • ادغام (Fusion): در صورت استفاده از چندین بازیاب، نتایج آنها باید به طور هوشمندانه ترکیب شوند.
• مؤلفه تولیدکننده (Generator): این مؤلفه معمولاً یک مدل زبانی بزرگ است که پرامپت اصلی کاربر را به همراه اطلاعات مرتبط بازیابی و رتبه‌بندی شده دریافت می‌کند و پاسخ نهایی را تولید می‌کند.
  • مهندسی پرامپت برای RAG: نحوه قالب‌بندی پرامپت و تزریق اطلاعات بازیابی شده به آن بسیار مهم است. باید به LLM دستور داده شود که چگونه از زمینه ارائه شده استفاده کند، به آن استناد کند و در صورت وجود اطلاعات متناقض یا ناکافی چگونه رفتار کند.
  • سنتز پاسخ: LLM اطلاعات بازیابی شده را برای تولید یک پاسخ منسجم، مرتبط و مبتنی بر واقعیت ترکیب می‌کند.

۳. تکنیک‌های مهندسی در RAG

ساخت یک سیستم RAG مؤثر نیازمند توجه دقیق به جزئیات مهندسی در هر یک از مراحل است.

۳.۱. مهندسی پایگاه دانش و نمایه‌سازی

• پیش‌پردازش داده‌ها: پاک‌سازی متن، حذف کاراکترهای ناخواسته، نرمال‌سازی متن (مانند یکسان‌سازی کاراکترها در زبان فارسی) قبل از قطعه‌بندی و جاسازی اهمیت دارد.
• استراتژی‌های قطعه‌بندی (Chunking Strategies):
  • اندازه ثابت (Fixed–size chunking): تقسیم متن به قطعاتی با طول ثابت. ساده اما ممکن است مرزهای معنایی را نادیده بگیرد.
  • مبتنی بر جمله/پاراگراف (Sentence/Paragraph chunking): تقسیم متن بر اساس مرزهای طبیعی جمله یا پاراگراف. معمولاً ارتباط معنایی بهتری را حفظ می‌کند.
  • قطعه‌بندی بازگشتی (Recursive chunking): ابتدا متن را با یک جداکننده بزرگ تقسیم می‌کند و سپس به صورت بازگشتی قطعات را با جداکننده‌های کوچکتر تقسیم می‌کند تا به اندازه مطلوب برسد.
  • قطعه‌بندی آگاه از محتوا (Content–aware chunking): استفاده از مدل‌های NLP برای شناسایی بخش‌های معنایی در متن و تقسیم بر اساس آنها.
  • همپوشانی قطعات (Chunk overlap): تعریف مقداری همپوشانی بین قطعات متوالی می‌تواند به حفظ زمینه در مرز قطعات کمک کند.
• انتخاب مدل جاسازی (Embedding Model Selection):
  • مدل‌های چندزبانه: برای کاربردهای فارسی، مدل‌هایی که زبان فارسی را به خوبی پشتیبانی می‌کنند (مانند Sentence–BERT های چندزبانه یا مدل‌های خاص فارسی در صورت وجود) باید انتخاب شوند.
  • اندازه مدل و عملکرد: مدل‌های بزرگتر ممکن است عملکرد بهتری داشته باشند اما کندتر و پرهزینه‌تر هستند. باید یک توازن مناسب پیدا کرد.
  • حداکثر طول توکن: مدل جاسازی دارای محدودیت در تعداد توکن‌های ورودی است که بر حداکثر اندازه قطعه تأثیر می‌گذارد.
  • محک‌زنی (Benchmarking): استفاده از معیارهایی مانند MTEB (Massive Text Embedding Benchmark) برای مقایسه مدل‌های مختلف.
  • تنظیم دقیق (Fine–tuning) مدل جاسازی: برای بهبود عملکرد در یک دامنه خاص یا برای وظایف خاص بازیابی، می‌توان مدل جاسازی را بر روی داده‌های سفارشی تنظیم دقیق کرد.
• بهینه‌سازی پایگاه داده برداری:
  • الگوریتم‌های نمایه‌سازی: پایگاه‌های داده برداری از الگوریتم‌های مختلفی برای جستجوی تقریبی نزدیکترین همسایه (ANN) مانند HNSW (Hierarchical Navigable Small World) یا IVFADC (Inverted File with Asymmetric Distance Computation) استفاده می‌کنند. انتخاب و تنظیم پارامترهای این الگوریتم‌ها بر سرعت و دقت جستجو تأثیر می‌گذارد.
  • فراداده (Metadata): ذخیره فراداده‌های مفید همراه با هر قطعه (مانند منبع سند، تاریخ ایجاد، کلمات کلیدی) امکان فیلتر کردن و بهبود ارتباط نتایج بازیابی را فراهم می‌کند.
• مدیریت و به‌روزرسانی پایگاه دانش: ایجاد فرآیندهایی برای افزودن اطلاعات جدید، به‌روزرسانی اطلاعات موجود و حذف اطلاعات منسوخ شده برای جلوگیری از کهنگی دانش سیستم RAG ضروری است.

۳.۲. تکنیک‌های پیشرفته بازیابی

• تبدیل پرامپت (Query Transformation):
  • بازنویسی پرامپت: استفاده از یک LLM برای بازنویسی پرامپت کاربر به چندین پرامپت دیگر با بیان‌های متفاوت برای پوشش بهتر فضای جستجو.
  • تجزیه پرامپت (Query Decomposition): شکستن یک پرامپت پیچیده به چندین زیرپرامپت ساده‌تر که هر کدام می‌توانند به طور جداگانه بازیابی شوند.
  • تولید پرامپت فرضی (Hypothetical Document Embeddings – HyDE): ابتدا از LLM خواسته می‌شود تا یک پاسخ فرضی به پرامپت کاربر تولید کند. سپس جاسازی این پاسخ فرضی برای بازیابی اسناد واقعی استفاده می‌شود. این روش می‌تواند به بازیابی اسناد مرتبط‌تر کمک کند.
• بازیابی تکراری/چندمرحله‌ای (Iterative/Multi–step Retrieval):
  • در این روش، فرآیند بازیابی در چند مرحله انجام می‌شود. نتایج یک مرحله بازیابی می‌توانند برای اصلاح پرامپت یا هدایت مراحل بعدی بازیابی استفاده شوند.
  • این تکنیک برای پرسش‌های پیچیده که نیاز به جمع‌آوری اطلاعات از چندین منبع یا دنبال کردن یک زنجیره استدلال دارند، مفید است.
• بازیابی مبتنی بر گراف دانش (Knowledge Graph RAG – GraphRAG):
  • ادغام گراف‌های دانش با RAG می‌تواند به درک عمیق‌تر روابط بین موجودیت‌ها و بازیابی اطلاعات ساختاریافته‌تر کمک کند.
  • به جای جستجوی شباهت صرف در متن غیرساختاری، سیستم می‌تواند از روابط موجود در گراف برای یافتن اطلاعات مرتبط استفاده کند. این روش می‌تواند قابلیت توضیح‌پذیری و دقت را افزایش دهد.
• عامل‌های بازیابی (Retrieval Agents): استفاده از چارچوب‌های مبتنی بر عامل (Agent) که در آن یک LLM به عنوان کنترل‌کننده عمل می‌کند و تصمیم می‌گیرد چه زمانی، چه چیزی و چگونه بازیابی کند. عامل می‌تواند از ابزارهای مختلف بازیابی استفاده کند و نتایج را برای پاسخگویی بهینه ترکیب نماید.

۳.۳. مهندسی تولید پاسخ

• مهندسی پرامپت پیشرفته برای RAG:
  • قالب‌بندی ورودی: نحوه ارائه زمینه بازیابی شده به LLM اهمیت دارد. آیا باید تمام قطعات بازیابی شده را به طور کامل ارائه داد؟ آیا باید خلاصه‌ای از آنها تهیه کرد؟ آیا ترتیب ارائه آنها مهم است؟
  • دستورالعمل‌های واضح: به LLM باید به وضوح گفته شود که از اطلاعات بازیابی شده برای پاسخ به پرامپت استفاده کند، به منابع استناد کند و در صورت عدم یافتن پاسخ در زمینه، این موضوع را بیان کند.
  • مدیریت چندین سند: اگر چندین سند بازیابی شده‌اند، LLM باید بتواند اطلاعات را از آنها ترکیب و سنتز کند.
  • رسیدگی به تناقضات: اگر اطلاعات بازیابی شده حاوی تناقضاتی باشند، باید استراتژی برای برخورد با آن وجود داشته باشد (مثلاً اولویت‌بندی منابع معتبرتر یا گزارش تناقض به کاربر).
  • کنترل طول خروجی و سبک: ارائه دستورالعمل برای طول، لحن و سبک پاسخ تولید شده.
• تنظیم دقیق (Fine–tuning) مدل مولد برای RAG:
  • گرچه RAG نیاز به بازآموزی کامل LLM را کاهش می‌دهد، تنظیم دقیق LLM مولد بر روی وظایف خاص RAG می‌تواند عملکرد را بهبود بخشد.
  • این کار می‌تواند شامل آموزش LLM بر روی مجموعه داده‌هایی از جفت‌های (پرامپت، زمینه بازیابی شده، پاسخ مطلوب) باشد تا LLM یاد بگیرد چگونه به بهترین شکل از زمینه استفاده کند و پاسخ‌های وفادار به آن تولید نماید.
• خود-اصلاحی و خود-ارزیابی (Self–correction and Self–critique):
  • توسعه مکانیسم‌هایی که در آن LLM پاسخ اولیه خود را بر اساس زمینه بازیابی شده و پرامپت اولیه ارزیابی و در صورت نیاز اصلاح می‌کند. این می‌تواند شامل بررسی وفاداری پاسخ به زمینه، کامل بودن و مرتبط بودن آن باشد.

۴. ارزیابی سیستم‌های RAG

ارزیابی یک سیستم RAG یک فرآیند چندوجهی است که شامل ارزیابی مؤلفه‌های جداگانه (بازیابی و تولید) و همچنین عملکرد کلی سیستم می‌شود.

• معیارهای ارزیابی مؤلفه بازیابی:
  • دقت (Precision@K): نسبت اسناد مرتبط در میان K سند برتر بازیابی شده.
  • بازیابی (Recall@K): نسبت اسناد مرتبط بازیابی شده در میان K سند برتر به کل اسناد مرتبط موجود در پایگاه دانش.
  • Mean Reciprocal Rank (MRR): میانگین رتبه معکوس اولین سند مرتبط بازیابی شده. برای وظایفی که یافتن یک پاسخ صحیح در اولین تلاش اهمیت دارد، مفید است.
  • Normalized Discounted Cumulative Gain (NDCG@K): یک معیار رتبه‌بندی که هم به مرتبط بودن اسناد بازیابی شده و هم به موقعیت آنها در لیست نتایج توجه می‌کند.
• معیارهای ارزیابی مؤلفه تولید:
  • وفاداری به زمینه (Context Faithfulness/Groundedness): میزان پایبندی پاسخ تولید شده به اطلاعات ارائه شده در زمینه بازیابی شده و عدم تولید اطلاعاتی که در زمینه وجود ندارد (کاهش توهم‌زایی مبتنی بر زمینه).
  • ارتباط پاسخ (Answer Relevance): میزان مرتبط بودن پاسخ تولید شده با پرامپت اصلی کاربر.
  • روانی و انسجام (Fluency and Coherence): کیفیت زبانی پاسخ تولید شده.
  • معیارهای مبتنی بر مدل: استفاده از LLM های دیگر برای ارزیابی کیفیت پاسخ (مثلاً GPTScore یا RAGAS که شامل معیارهایی مانند وفاداری، ارتباط پاسخ، و ارتباط زمینه است).
  • معیارهای مبتنی بر همپوشانی لغات (مانند ROUGE، BLEU): این معیارها بیشتر برای وظایفی مانند خلاصه‌سازی یا ترجمه ماشینی استفاده می‌شوند اما می‌توانند به عنوان یک ارزیابی اولیه از شباهت لغوی پاسخ تولید شده با یک پاسخ مرجع (در صورت وجود) به کار روند.
• ارزیابی سرتاسری (End–to–End Evaluation):
  • ارزیابی کیفیت نهایی پاسخ‌ها از دیدگاه کاربر. این می‌تواند شامل ارزیابی انسانی برای دقت، مفید بودن و رضایت کلی باشد.
  • پوشش دانش (Knowledge Coverage): توانایی سیستم در پاسخگویی به طیف وسیعی از سوالات در دامنه مورد نظر.
• چارچوب‌ها و ابزارهای ارزیابی:
  • RAGAS (Retrieval Augmented Generation Assessment): یک چارچوب محبوب برای ارزیابی سیستم‌های RAG با استفاده از معیارهای بدون نیاز به پاسخ مرجع انسانی.
  • RAGEval: چارچوبی برای تولید خودکار داده‌های ارزیابی و سنجش توانایی LLM ها در استفاده از دانش.
  • کتابخانه‌هایی مانند LlamaIndex و Langchain نیز ابزارهایی برای ارزیابی پایپ‌لاین‌های RAG ارائه می‌دهند.

۵. چالش‌ها و راهکارها در مهندسی RAG

پیاده‌سازی و بهینه‌سازی سیستم‌های RAG با چالش‌های متعددی همراه است:

• کیفیت بازیابی (Retrieval Quality):
  • چالش: بازیابی اسناد نامرتبط، ناکافی یا حاوی نویز. این مشکل می‌تواند منجر به تولید پاسخ‌های نادرست یا بی‌کیفیت توسط LLM شود.
  • راهکارها: بهبود استراتژی‌های قطعه‌بندی، انتخاب یا تنظیم دقیق مدل‌های جاسازی، استفاده از جستجوی ترکیبی، پیاده‌سازی رتبه‌بندی مجدد قوی، و تکنیک‌های تبدیل پرامپت.
• وفاداری تولید (Generation Faithfulness):
  • چالش: حتی با وجود زمینه مرتبط، LLM ممکن است اطلاعاتی خارج از آن زمینه تولید کند (توهم‌زایی) یا زمینه را به اشتباه تفسیر کند.
  • راهکارها: مهندسی دقیق پرامپت با دستورالعمل‌های صریح برای پایبندی به زمینه، تنظیم دقیق LLM مولد بر روی وظایف RAG، و استفاده از تکنیک‌های خود-اصلاحی.
• مدیریت زمینه طولانی (Handling Long Contexts):
  • چالش: LLM ها دارای محدودیت در طول زمینه ورودی هستند. ارائه حجم زیادی از اطلاعات بازیابی شده می‌تواند از این محدودیت فراتر رود یا منجر به مشکل “گم شدن در میانه” (lost in the middle) شود، جایی که LLM به اطلاعات موجود در ابتدا یا انتهای زمینه بیشتر توجه می‌کند.
  • راهکارها: خلاصه‌سازی یا فشرده‌سازی زمینه قبل از ارائه به LLM، انتخاب دقیق مرتبط‌ترین بخش‌ها، و استفاده از مدل‌هایی با پنجره زمینه بزرگتر.
• مقیاس‌پذیری (Scalability):
  • چالش: با افزایش حجم پایگاه دانش و تعداد کاربران، سیستم RAG باید بتواند عملکرد خود را حفظ کند. این شامل مقیاس‌پذیری پایگاه داده برداری، مؤلفه بازیابی و فراخوانی LLM می‌شود.
  • راهکارها: استفاده از پایگاه‌های داده برداری توزیع‌شده، بهینه‌سازی الگوریتم‌های جستجو، و مدیریت بهینه فراخوانی‌های LLM (مثلاً با استفاده از batching یا caching).
• هزینه (Cost):
  • چالش: هزینه‌های مربوط به جاسازی اسناد، ذخیره‌سازی نمایه‌ها، محاسبات بازیابی و به خصوص فراخوانی API های LLM های بزرگ می‌تواند قابل توجه باشد.
  • راهکارها: انتخاب مدل‌های جاسازی و LLM های مقرون‌به‌صرفه، بهینه‌سازی تعداد قطعات بازیابی شده ارسالی به LLM، و استفاده از تکنیک‌های caching برای پرسش‌های تکراری.
• کهنگی اطلاعات (Data Staleness):
  • چالش: اگر پایگاه دانش خارجی به طور منظم به‌روز نشود، سیستم RAG ممکن است اطلاعات قدیمی ارائه دهد.
  • راهکارها: پیاده‌سازی فرآیندهای خودکار برای شناسایی و جذب اطلاعات جدید و به‌روزرسانی نمایه‌ها به طور منظم.
• پیچیدگی پیاده‌سازی و نگهداری:
  • چالش: ساخت و نگهداری یک پایپ‌لاین RAG شامل چندین مؤلفه و تکنولوژی مختلف است که می‌تواند پیچیده باشد.
  • راهکارها: استفاده از چارچوب‌ها و پلتفرم‌های موجود (مانند LangChain، LlamaIndex، Haystack) که بسیاری از این پیچیدگی‌ها را مدیریت می‌کنند و توسعه را ساده‌تر می‌سازند.

۶. بهترین روش‌ها در مهندسی RAG

• شروع ساده و تکرار: با یک معماری RAG ساده شروع کنید و به تدریج با شناسایی گلوگاه‌ها و نقاط ضعف، آن را بهبود بخشید.
• درک عمیق داده‌ها: شناخت دقیق از ماهیت، ساختار و کیفیت داده‌های موجود در پایگاه دانش برای طراحی استراتژی‌های مناسب قطعه‌بندی، جاسازی و بازیابی ضروری است.
• آزمایش و ارزیابی مداوم: به طور منظم عملکرد هر یک از مؤلفه‌های سیستم و همچنین سیستم کلی را با استفاده از معیارهای مناسب ارزیابی کنید. آزمایش A/B برای مقایسه رویکردهای مختلف مفید است.
• توجه به تجربه کاربر (UX): سرعت پاسخگویی، قابلیت استناد و مفید بودن پاسخ‌ها برای کاربران نهایی اهمیت زیادی دارد.
• امنیت و حریم خصوصی: اگر از داده‌های حساس در پایگاه دانش استفاده می‌شود، باید ملاحظات امنیتی و حفظ حریم خصوصی در تمام مراحل طراحی و پیاده‌سازی مد نظر قرار گیرد.
• مستندسازی: مستندسازی دقیق معماری سیستم، انتخاب‌های طراحی، و فرآیندهای نگهداری برای توسعه و پشتیبانی آینده حیاتی است.

۷. آینده مهندسی RAG

حوزه RAG به سرعت در حال تحول است و روندهای هیجان‌انگیزی در آینده آن قابل پیش‌بینی است:

• RAG چندوجهی (Multimodal RAG): گسترش RAG برای کار با انواع مختلف داده‌ها فراتر از متن، مانند تصاویر، صدا و ویدئو. این امر امکان پاسخگویی به پرسش‌هایی را فراهم می‌کند که نیاز به درک و ترکیب اطلاعات از چندین حالت دارند.
• RAG عامل‌محور و پویا (Agentic and Dynamic RAG): سیستم‌های RAG هوشمندتر خواهند شد و قادر خواهند بود به طور پویاتر تصمیم بگیرند که چه زمانی، چه چیزی و چگونه اطلاعات را بازیابی کنند، از ابزارهای مختلف استفاده کنند و حتی در طول زمان یاد بگیرند و استراتژی‌های بازیابی خود را تطبیق دهند.
• بهبود قابلیت توضیح و تفسیرپذیری: توسعه روش‌هایی برای درک بهتر چگونگی رسیدن سیستم RAG به یک پاسخ خاص و ارائه توضیحات قابل فهم برای کاربران.
• ادغام عمیق‌تر با حافظه و یادگیری بلندمدت: سیستم‌های RAG با قابلیت‌های حافظه پیچیده‌تر که به آنها امکان می‌دهد تعاملات قبلی را به خاطر بسپارند و از آنها برای بهبود پاسخ‌های آینده استفاده کنند.
• بهینه‌سازی پیشرفته‌تر برای هزینه و کارایی: توسعه تکنیک‌های جدید برای کاهش بیشتر هزینه‌های محاسباتی و افزایش سرعت پاسخگویی بدون قربانی کردن کیفیت.

نتیجه‌گیری

مهندسی RAG یک حوزه میان‌رشته‌ای و پویا است که پتانسیل عظیمی برای ارتقای قابلیت‌های مدل‌های زبانی بزرگ دارد. با فراهم آوردن امکان دسترسی به دانش خارجی و به‌روز، RAG به LLM ها کمک می‌کند تا پاسخ‌هایی دقیق‌تر، قابل اعتمادتر و مفیدتر ارائه دهند. اگرچه چالش‌هایی در پیاده‌سازی و بهینه‌سازی سیستم‌های RAG وجود دارد، پیشرفت‌های مداوم در تکنیک‌های بازیابی، معماری‌های مدل، و ابزارهای مهندسی، آینده روشنی را برای این فناوری ترسیم می‌کند. با درک عمیق اصول و تکنیک‌های مهندسی RAG، توسعه‌دهندگان می‌توانند نسل بعدی برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی را بسازند که به طور موثرتری از قدرت دانش بهره می‌برند.