معرفی تکنیک تولید تقویت شده با بازیابی (RAG) + معرفی کتاب

مقدمه‌ای بر تکنیک تولید تقویت‌شده با بازیابی (RAG)

با پیشرفت مدل‌های زبانی بزرگ و ترکیب آن‌ها با منابع اطلاعاتی بیرونی، مدل‌های بازیابی-تولید (RAG) به یکی از مهم‌ترین تکنیک‌ها در ساخت سامانه‌های پاسخ‌گو تبدیل شده‌اند. این روش نه‌تنها دقت پاسخ‌ها را افزایش می‌دهد، بلکه امکان کنترل بهتر بر تولید محتوا را نیز فراهم می‌کند.

در این محتوا با مفاهیم کلیدی RAG، نحوه تعامل آن با گراف‌های دانشی و کاربردش در کنار LLM ها آشنا می‌شوید. اگر به دنبال ساخت هوش مصنوعی‌ کارآمد و استنادپذیر هستید، این مسیر را نباید از دست بدهید. در ادامه مجموعه‌ای از کتاب‌های تخصصی و پرفروش این حوزه را برای خرید معرفی کرده‌ایم. با ما همراه باشید.

مدل RAG چیست و چرا اهمیت دارد؟

تولید محتوا با پشتیبانی بازیابی اطلاعات (RAG) فرایندی است که با هدف بهینه‌سازی خروجی یک مدل زبانی بزرگ (LLM) انجام می‌شود، به‌گونه‌ای که مدل پیش از تولید پاسخ، به یک پایگاه دانش معتبر خارج از داده‌های آموزشی خود مراجعه کند.

مدل‌های زبانی بزرگ، حاصل آموزش عمیق روی انبوهی از داده‌های متنی هستند و از میلیاردها پارامتر برای تولید محتوای اصلی در وظایفی مانند پاسخ به پرسش‌ها، ترجمه زبان‌ها و تکمیل جملات استفاده می‌کنند.

Retrieval-Augmented Generation توانایی‌های قدرتمند LLM ها را به حوزه‌های خاص یا پایگاه دانش داخلی یک سازمان گسترش می‌دهد و این کار را بدون نیاز به بازآموزی مدل انجام می‌دهد. این روش، راهکاری مقرون‌به‌صرفه برای بهبود خروجی مدل‌های زبانی است تا خروجی آن‌ها در زمینه‌های مختلف همچنان مرتبط، دقیق و کاربردی باقی بماند.

RAG یکی از روش‌های موجود برای حل برخی از این چالش‌ها است. این روش مدل زبانی بزرگ را هدایت می‌کند تا اطلاعات مرتبط را از منابع معتبر و از پیش تعیین‌شده بازیابی کند. در نتیجه، سازمان‌ها کنترل بیشتری روی محتوای تولید شده دارند و کاربران نیز دریافت شفاف‌تری از نحوه تولید پاسخ توسط مدل زبانی پیدا می‌کنند.

معرفی کتاب آموزش RAG + دانلود

کتاب‌های متفاوتی در زمینه Retrieval-Augmented Generation نوشته شده است که در ادامه یکی از آن‌ها را مورد بررسی قرار می‌دهیم.

کتاب Building AI Agents with LLMs, RAG, and Knowledge Graphs

این کتاب درباره ساخت عامل‌های هوش مصنوعی (AI agents) است که نه تنها متن تولید کرده، بلکه پاسخ‌های خود را بر پایه داده‌های واقعی مستند می‌کنند و قابلیت انجام اقدامات را نیز دارند این کتاب آموزش RAG که توسط متخصصان هوش مصنوعی با تجربه عمیق در حوزه کشف دارو و بهینه‌سازی سیستم‌ها نوشته شده، به شما کمک می‌کند تا با بهره‌گیری از فناوری‌های تولید تقویت‌شده با بازیابی (RAG)، گراف‌های دانش و معماری‌های مبتنی بر عامل، رفتار هوشمند واقعی را مهندسی کنید.

با ترکیب مدل‌های زبانی بزرگ (LLMها) با بازیابی اطلاعات به‌روز و دانش ساختار یافته، قادر خواهید بود عامل‌های هوشمندی بسازید که توانایی استدلال عمیق‌تر و حل مسائل قابل اطمینان‌تر را دارند. نکاتی که از کتاب می‌آموزید، شامل:

یک نقشه راه عملی از مفهوم تا پیاده‌سازی
آموزش اتصال مدل‌های زبانی به داده‌های خارجی از طریق مسیرهای RAG برای افزایش دقت اطلاعات
نحوه استفاده از گراف‌های دانش برای استدلال با زمینه و اطلاعات غنی
آموزش ساخت و هماهنگی عامل‌های خودمختار که برنامه‌ریزی، استفاده از ابزارها و بازیابی دانش را ترکیب می‌کنند تا اهداف پیچیده را محقق سازند
مثال‌های عملی پایتون بر اساس کتابخانه‌های محبوب به همراه مطالعات موردی واقعی که هر مفهوم را تقویت می‌کند و نحوه ترکیب این تکنیک‌ها را نشان می‌دهد
نحوه کار، ساختار، کاربردها و محدودیت‌های مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) را بیاموزید و مسیرهای RAG را برای اتصال آن‌ها به داده‌های خارجی طراحی کنید
گراف‌های دانش بسازید و پرس‌وجو کنید تا زمینه و استناد واقعی را فراهم آورید
عامل‌های هوش مصنوعی توسعه دهید که برنامه‌ریزی، استدلال و استفاده از ابزارها را برای تکمیل وظایف انجام می‌دهند
مدل‌های زبانی را با API ها و پایگاه‌های داده خارجی یکپارچه کنید تا داده‌های زنده وارد شوند
تکنیک‌هایی برای کاهش هالوسینیشن‌ها (تولید اطلاعات نادرست) و تضمین دقت خروجی‌ها به کار ببرید
چندین عامل را هماهنگ کنید تا مسائل پیچیده و چندمرحله‌ای را حل کنند
پرامپت‌ها، حافظه و مدیریت زمینه را برای وظایف بلندمدت بهینه‌سازی کنید
عامل‌های هوش مصنوعی را در محیط‌های تولید مستقر و نظارت کنید