تولید متن با کمک بازیابی اطلاعات (RAG)

Retrieval-Augmented Generation (RAG) به‌عنوان یک رویکرد نوین در حوزه پردازش زبان طبیعی (NLP) معرفی شده است که به‌منظور بهبود کیفیت و دقت تولید متن توسط مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) توسعه‌یافته است. در این روش، فرایند تولید متن با یک مرحله بازیابی اطلاعات ترکیب می‌شود؛ به این معنی که پیش از تولید پاسخ، مدل به جستجو و بازیابی داده‌های مرتبط از منابع خارجی می‌پردازد و سپس با بهره‌گیری از این اطلاعات، پاسخ دقیق‌تر و مستندتری تولید می‌کند.

اهمیت RAG در مواجهه با محدودیت‌های ذاتی مدل‌های زبانی معمولی نهفته است. مدل‌های زبانی معمولی مانند GPT صرفاً بر اساس دانش ذخیره شده در پارامترهای خود عمل می‌کنند که این دانش معمولاً تا تاریخ خاصی محدود است و به‌روزرسانی آن مستلزم آموزش مجدد و پرهزینه مدل است. در مقابل، RAG امکان به‌روزرسانی سریع دانش مدل را فراهم می‌آورد؛ چرا که مدل می‌تواند در زمان پاسخگویی، از منابع داده به‌روز و پویا استفاده نماید. این ویژگی، علاوه بر افزایش دقت، ریسک تولید اطلاعات نادرست یا «هالوسینیشن» را به شکل قابل‌توجهی کاهش می‌دهد.

از سوی دیگر، RAG قابلیت انطباق بالایی با داده‌های خاص سازمانی و زمینه‌های تخصصی دارد، چرا که می‌تواند پیش از تولید پاسخ، صرفاً بر اساس پایگاه‌داده‌های سازمانی یا اسناد تخصصی مربوطه به جستجو بپردازد. این ویژگی، RAG را به ابزاری مناسب برای کاربردهای تجاری و علمی تبدیل کرده است که نیازمند پاسخ‌های دقیق، به‌روز و قابل استناد هستند.

به طور خلاصه، تفاوت اساسی RAG با مدل‌های مولد سنتی در نحوه به‌کارگیری داده‌ها است. مدل‌های مولد معمولی صرفاً بر دانش ضمنی ذخیره‌شده در پارامترهای خود تکیه دارند و به‌روزرسانی آن‌ها دشوار و زمان‌بر است، درحالی‌که RAG با تلفیق فرایند بازیابی اطلاعات و تولید متن، امکان استفاده از منابع داده پویا و متنوع را در زمان واقعی فراهم می‌آورد. این امر موجب افزایش دقت، به‌روزرسانی سریع‌تر دانش و قابلیت اطمینان بالاتر در تولید پاسخ‌های متنی می‌شود.

مکانیزم داخلی RAG

1) روش‌های جستجو (Retrieval)

در مدل‌های RAG، مرحله نخست به بازیابی اطلاعات مرتبط از یک منبع داده بیرونی اختصاص دارد. این منابع می‌توانند شامل پایگاه‌های داده ساخت‌یافته، مجموعه‌های اسناد بدون ساختار، یا بانک‌های دانش باشند.

روش‌های متداول بازیابی اطلاعات در RAG معمولاً بر پایه نمایه‌سازی برداری (vector indexing) استوار است. در این رویکرد، ابتدا اسناد موجود به بردارهای عددی در فضای برداری تبدیل می‌شوند (مثلاً با استفاده از مدل‌های تعبیه (embedding) مانند BERT یا Sentence Transformers) سپس پرسش کاربر نیز به بردار تبدیل شده و شباهت برداری بین پرسش و اسناد اندازه‌گیری می‌شود تا اسناد مرتبط‌تر استخراج گردند.

روش‌های کلاسیک دیگری نیز وجود دارند که بر اساس جستجوی متنی (textual search) و شاخص‌سازی کلیدواژه‌ای انجام می‌شوند، اما رویکرد مبتنی بر بردار به دلیل توانایی مدل در درک معنایی عمیق‌تر، در کاربردهای RAG محبوب‌تر است.

در نهایت، یک مجموعه محدود از اسناد یا قطعات متنی مرتبط به‌عنوان ورودی به مرحله بعدی تحویل داده می‌شود.

2) مولد بودن (Generation)

پس از بازیابی اطلاعات مرتبط، مرحله تولید متن آغاز می‌شود. در این مرحله، مدل زبانی مولد که معمولاً از معماری Transformer بهره می‌برد، ورودی ترکیبی شامل پرسش کاربر و متون بازیابی شده را دریافت می‌کند.

مدل باتوجه‌به اطلاعات استخراج شده، پاسخ دقیق و مرتبطی را تولید می‌کند که مبتنی بر داده‌های واقعی است و از حدس‌های صرف صرفاً بر پایه دانش ضمنی مدل پرهیز می‌کند.

به‌عبارت‌دیگر، فرایند تولید متن در RAG تفاوت اصلی با مدل‌های زبانی معمولی دارد، زیرا علاوه بر دانش ذخیره شده در پارامترها، اطلاعات به‌روز و خاص زمینه‌ای را نیز در اختیار دارد و به‌گونه‌ای پاسخ می‌دهد که کاملاً مستند و مرتبط با داده‌های بازیابی شده باشد.

3) استفاده از مدل‌های Transformer برای ترکیب جستجو و تولید

معماری RAG غالباً بر پایه مدل‌های Transformer ساخته شده است که توانایی بالایی در درک متن و تولید پاسخ دارند. در این ساختار، ترکیب بین جستجو و تولید به‌صورت هم‌زمان یا مرحله‌ای انجام می‌شود.

یکی از معماری‌های معمول، استفاده از دو مدل مجزا است: - Encoder: برای کدگذاری اسناد بازیابی شده و پرسش کاربر به نمایش برداری (embedding) - Decoder: برای تولید متن پاسخ بر اساس این نمایش‌های برداری

در برخی پیاده‌سازی‌ها، مدل‌های RAG به‌صورت end-to-end آموزش داده می‌شوند تا بهترین نحوه بازیابی و تولید به‌صورت هماهنگ یاد گرفته شود. این آموزش مشترک به مدل امکان می‌دهد تا به طور بهینه منابع مرتبط را بازیابی کرده و پاسخ‌هایی باکیفیت بالاتر تولید کند.

کاربردها RAG

1) پاسخ به سؤالات (Question Answering)

یکی از مهم‌ترین کاربردهای RAG در بهبود سامانه‌های پرسش و پاسخ است. مدل‌های زبانی سنتی تنها بر دانش ذخیره شده در پارامترهای خود تکیه دارند و این محدودیت باعث کاهش دقت پاسخ‌ها به‌ویژه در سؤالات تخصصی یا داده‌های به‌روز می‌شود.

با بهره‌گیری از RAG، سیستم پیش از تولید پاسخ، اسناد مرتبط را از پایگاه‌های داده یا مجموعه‌های بزرگ متنی بازیابی می‌کند. این اطلاعات به مدل کمک می‌کند تا پاسخ‌هایی دقیق‌تر، مستند و به‌روز ارائه دهد. نتیجه این رویکرد، کاهش خطاهای تولید اطلاعات نادرست (hallucination) و افزایش اعتمادپذیری پاسخ‌ها است.

2) دستیارهای هوشمند (Intelligent Assistants)

دستیارهای مجازی و هوشمند، مانند چت‌بات‌های پیشرفته، نیازمند دسترسی به حجم وسیعی از داده‌های متنوع و به‌روز هستند تا بتوانند به سؤالات و درخواست‌های کاربران پاسخ دهند.

استفاده از RAG به این دستیارها امکان می‌دهد علاوه بر دانش داخلی، به پایگاه‌های داده سازمانی، مستندات، و منابع خارجی متصل شوند و پاسخ‌های دقیق و مرتبط‌تری ارائه کنند. این ویژگی به‌ویژه در محیط‌های تخصصی مانند خدمات مشتری، پزشکی، حقوق و آموزش، اهمیت بالایی دارد.

3) پژوهش و تحقیقات علمی (Scientific Research)

در حوزه پژوهش و تحقیقات علمی، حجم عظیمی از مقالات، گزارش‌ها و داده‌ها به‌صورت مستمر تولید می‌شود. جستجوی مؤثر و استخراج اطلاعات دقیق از این منابع برای پژوهشگران حیاتی است.

مدل‌های RAG می‌توانند با جستجوی سریع و بازیابی مقالات و داده‌های مرتبط، پژوهشگران را در تهیه پیش‌زمینه مطالعات، خلاصه‌سازی ادبیات و حتی نگارش مقالات یاری کنند. این فناوری به افزایش سرعت و کیفیت تحقیقات علمی کمک می‌کند و امکان تحلیل دقیق‌تر منابع متعدد را فراهم می‌آورد.

مزایا و معایب

مزایا

دقت بالاتر نسبت به مدل‌های مولد ساده:
در RAG، مدل علاوه بر دانش ذخیره‌شده در پارامترهای خود، به داده‌های واقعی و به‌روز دسترسی دارد. این موضوع موجب افزایش دقت و مرتبط بودن پاسخ‌ها می‌شود و احتمال تولید اطلاعات نادرست (hallucination) را کاهش می‌دهد.
کاهش وابستگی به حافظه طولانی مدل:
مدل‌های زبانی بزرگ معمولاً برای نگهداری دانش گسترده نیازمند پارامترهای بسیار زیاد و آموزش‌های زمان‌بر هستند. در RAG، بخشی از دانش موردنیاز به‌صورت بیرونی و پویا نگهداری می‌شود که باعث کاهش بار حافظه‌ای و نیاز به آموزش مجدد مدل می‌گردد.
سرعت بیشتر در پردازش اطلاعات:
با تقسیم وظایف به بخش بازیابی و تولید، RAG امکان پردازش سریع‌تر داده‌های حجیم را فراهم می‌کند؛ زیرا مرحله بازیابی می‌تواند بهینه‌سازی شده و به‌سرعت اسناد مرتبط را بیابد، سپس مدل تولید متن بر اساس آن عمل می‌کند.

معایب

نیاز به پایگاه‌داده معتبر و به‌روز برای جستجو:
کیفیت خروجی RAG به‌شدت وابسته به صحت و جامعیت داده‌های موجود در منبع بازیابی است. اگر پایگاه‌داده ناقص، منسوخ یا نامعتبر باشد، پاسخ‌های تولید شده ممکن است نادرست یا ناقص باشند.
پیچیدگی بیشتر در پیاده‌سازی:
ترکیب دو فرایند مجزا یعنی بازیابی و تولید متن، نیازمند معماری‌های پیچیده‌تر و هماهنگی میان اجزا است. این موضوع طراحی، پیاده‌سازی و نگهداری سیستم را دشوارتر می‌کند.
مدیریت اسناد و منابع بزرگ:
پردازش و نمایه‌سازی حجم وسیعی از اسناد، به‌ویژه در محیط‌های داده‌محور و سازمانی، چالش‌های فنی و زیرساختی ایجاد می‌کند. حفظ کارایی بازیابی و اطمینان از کیفیت داده‌ها در این مقیاس، نیازمند منابع و ابزارهای مناسب است.

مقایسه RAG با دیگر مدل‌های مولد

مقایسه با سیستم‌های مبتنی بر بازیابی (Retrieval-Based Systems)

سیستم‌های صرفاً بازیابی اطلاعات بر اساس استخراج مستقیم پاسخ از مجموعه اسناد یا پایگاه‌داده عمل می‌کنند و عموماً توانایی تولید متن یا پاسخ‌های پیچیده را ندارند. این سیستم‌ها پاسخ‌ها را معمولاً به‌صورت قطعات متنی موجود ارائه می‌دهند بدون امکان تولید محتوای نو.

در مقابل، RAG علاوه بر بازیابی اطلاعات مرتبط، توانایی تولید پاسخ‌های جدید و هم‌خوان با زمینه پرسش را دارد. این ترکیب، انعطاف‌پذیری و توانایی پاسخگویی به سؤالات پیچیده‌تر و غیرمستقیم را افزایش می‌دهد.

مقایسه با مدل‌های مولد خالص (Pure Generative Models)

مدل‌های مولد خالص مانند GPT-3 به طور کامل بر اساس دانش ضمنی ذخیره‌شده در پارامترهای مدل عمل می‌کنند و مستقل از منابع داده بیرونی پاسخ تولید می‌کنند. این موضوع محدودیت‌هایی در به‌روزرسانی دانش و دقت پاسخ‌ها ایجاد می‌کند.

RAG با تلفیق بازیابی اطلاعات به‌روز و تولید متن، امکان تولید پاسخ‌های دقیق‌تر و مستندتر را فراهم می‌آورد و می‌تواند دانش مدل را به‌صورت پویا و بدون نیاز به آموزش مجدد، به‌روزرسانی کند.

ترکیب RAG با مدل‌های دیگر مثل BERT و GPT-3

RAG می‌تواند به‌صورت ترکیبی با مدل‌های زبان مانند BERT و GPT-3 مورداستفاده قرار گیرد. برای مثال: - مدل‌های مانند BERT می‌توانند در مرحله بازیابی اطلاعات برای درک بهتر پرسش و یافتن اسناد مرتبط به کار روند. - مدل‌های مولد مانند GPT-3 وظیفه تولید متن نهایی بر اساس داده‌های بازیابی شده را بر عهده دارند.

این همکاری چندمرحله‌ای، از قدرت درک معنایی عمیق مدل‌های مبتنی بر Transformer بهره‌مند می‌شود و هم‌زمان دقت و به‌روزرسانی پاسخ‌ها را تضمین می‌کند.

چالش‌ها و محدودیت‌ها

چالش‌های مرتبط با جستجوی اطلاعات

کیفیت بازیابی اطلاعات به اعتبار و به‌روزرسانی پایگاه‌داده بستگی دارد. در صورت ناقص یا قدیمی بودن منابع، احتمال تولید پاسخ‌های نادرست افزایش می‌یابد. اطمینان از صحت و جامعیت داده‌ها یکی از چالش‌های اصلی RAG است.

مدیریت منابع بزرگ اطلاعات و کاهش خطا در انتخاب منابع

پردازش و نمایه‌سازی حجم وسیعی از اسناد نیازمند زیرساخت‌های قوی و الگوریتم‌های بهینه است. انتخاب منابع نامرتبط یا ناکارآمد می‌تواند منجر به کاهش کیفیت پاسخ‌ها شود. بهینه‌سازی معیارهای بازیابی و فیلترکردن منابع نامناسب، از جمله مسائل مهم در این حوزه است.

مسائل مرتبط با تعصب (Bias) و انصاف (Fairness)

هم در مرحله بازیابی و هم در تولید متن، امکان بروز تعصبات مدل یا داده‌های آموزشی وجود دارد که می‌تواند منجر به پاسخ‌های ناعادلانه یا مغرضانه شود. مدیریت این ریسک‌ها و تضمین انصاف در عملکرد سیستم، چالشی پیچیده و ضروری برای توسعه‌دهندگان RAG است.

نمونه‌های عملی

تکنولوژی RAG در پروژه‌ها و محصولات متعددی به کار رفته است.

شرکت Facebook AI Research (FAIR)، یکی از پیشگامان اصلی توسعه RAG، این معماری را برای بهبود سامانه‌های پرسش و پاسخ توسعه داده است که با بهره‌گیری از بازیابی اطلاعات، دقت پاسخ‌ها را افزایش می‌دهد.
شرکت‌های بزرگی مانند Microsoft و Google نیز در دستیارهای هوشمند خود از رویکردهای مشابه RAG استفاده می‌کنند تا به داده‌های به‌روز دسترسی داشته باشند و پاسخ‌های دقیق‌تری تولید کنند.
در حوزه پزشکی، سامانه‌هایی برای کمک به تشخیص بیماری‌ها و ارائه توصیه‌های بالینی، با استفاده از RAG توانسته‌اند به‌سرعت به دانش روز و مقالات جدید دسترسی یابند.

مثال ساده پیاده‌سازی RAG

یک نمونه ساده می‌تواند شامل استفاده از یک موتور بازیابی متن مانند FAISS برای بازیابی اسناد مرتبط و یک مدل مولد مانند GPT-3 یا T5 برای تولید متن باشد.

مراحل کلی عبارت‌اند از:

تبدیل اسناد به embedding و ذخیره در یک دیتاست برداری (با FAISS)
تبدیل پرسش کاربر به embedding و جستجو در دیتاست برای یافتن اسناد مشابه
ارسال متن بازیابی شده به همراه پرسش به مدل مولد برای تولید پاسخ

from transformers import AutoTokenizer, AutoModel, AutoModelForSeq2SeqLM
import torch
import faiss
import numpy as np

# 1. Sample documents
documents = [
    "The Eiffel Tower is located in Paris.",
    "Python is a popular programming language.",
    "The Great Wall of China is visible from space.",
]

# 2. Load embedding model (using Sentence Transformer)
embedding_model_name = "sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2"
tokenizer_emb = AutoTokenizer.from_pretrained(embedding_model_name)
model_emb = AutoModel.from_pretrained(embedding_model_name)

def embed_text(texts):
    inputs = tokenizer_emb(texts, padding=True, truncation=True, return_tensors="pt")
    with torch.no_grad():
        embeddings = model_emb(**inputs).last_hidden_state.mean(dim=1)
    return embeddings.cpu().numpy()

# 3. Convert documents to embeddings and build FAISS index
doc_embeddings = embed_text(documents)

embedding_dim = doc_embeddings.shape[1]
index = faiss.IndexFlatL2(embedding_dim)  # L2 distance index
index.add(doc_embeddings)  # Add document embeddings to index

# 4. Load generative model (T5)
generator_model_name = "t5-small"
tokenizer_gen = AutoTokenizer.from_pretrained(generator_model_name)
model_gen = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(generator_model_name)

# 5. User query
query = "Where is the Eiffel Tower located?"

# 6. Embed the query and perform similarity search
query_embedding = embed_text([query])
k = 2  # Number of top documents to retrieve
distances, indices = index.search(query_embedding, k)

# 7. Prepare input for generative model: combine query and retrieved docs
retrieved_docs = " ".join([documents[idx] for idx in indices[0]])
input_text = f"question: {query} context: {retrieved_docs}"

# 8. Generate answer
inputs = tokenizer_gen(input_text, return_tensors="pt", truncation=True)
outputs = model_gen.generate(**inputs, max_length=50)
answer = tokenizer_gen.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

print("Query:", query)
print("Retrieved documents:", retrieved_docs)
print("Generated answer:", answer)

آینده RAG

روند توسعه و پیشرفت‌ها

انتظار می‌رود معماری‌های RAG با بهبود الگوریتم‌های بازیابی معنایی، افزایش مقیاس‌پذیری و ادغام با مدل‌های مولد پیشرفته‌تر، به طور قابل‌توجهی توسعه یابند. آموزش‌های end-to-end با داده‌های بزرگ‌تر و تنوع بیشتر، دقت و توانایی این سیستم‌ها را بهبود خواهد بخشید.

همچنین، تمرکز بر بهبود مدیریت منابع داده، کاهش تعصب و ارتقا قابلیت‌های تفسیر و شفافیت مدل‌ها از زمینه‌های مهم پیشرفت است.

تأثیر در صنایع مختلف

در صنعت بهداشت، RAG می‌تواند با دسترسی سریع به دانش پزشکی روز و داده‌های بالینی، فرایند تشخیص و درمان را بهبود بخشد.
در صنعت مالی، این فناوری می‌تواند تحلیل سریع اسناد قانونی، گزارش‌های مالی و داده‌های بازار را ممکن سازد و تصمیم‌گیری هوشمند را تسهیل کند.
در حوزه بازی‌های ویدئویی، RAG می‌تواند به تولید داستان‌های پویا، راهنمای بازی و تعامل هوشمند با بازیکنان کمک کند.

نتیجه‌گیری

Retrieval-Augmented Generation به‌عنوان یک رویکرد نوآورانه، ترکیب مؤثری از بازیابی اطلاعات و تولید متن را ارائه می‌دهد که منجر به پاسخ‌های دقیق‌تر، به‌روزتر و مستندتر می‌شود. این فناوری با کاهش محدودیت‌های مدل‌های مولد خالص، پتانسیل بالایی برای کاربردهای متنوع در صنعت و پژوهش دارد.

برای علاقه‌مندان به ورود به این حوزه، توصیه می‌شود ابتدا با مفاهیم بازیابی اطلاعات و مدل‌های مولد مبتنی بر Transformer آشنا شده، سپس از ابزارها و کتابخانه‌های موجود مانند Hugging Face و Haystack برای پیاده‌سازی نمونه‌های اولیه استفاده کنند.

توسعه این فناوری نیازمند توجه به چالش‌های فنی، اخلاقی و مدیریتی است که با تحقیق و همکاری میان‌رشته‌ای می‌توان به آن‌ها پاسخ داد و کاربردهای RAG را به سطوح بالاتری ارتقا داد.

منابع

Lewis, P., Perez, E., Piktus, A., Karpukhin, V., Goyal, N., Küttler, H., ... & Riedel, S. (2020). Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS).
Izacard, G., & Grave, E. (2021). Leveraging Passage Retrieval with Generative Models for Open Domain Question Answering. arXiv preprint arXiv:2102.00062.
Karpukhin, V., Oguz, B., Min, S., Lewis, P., Wu, L., Edunov, S., ... & Yih, W.-t. (2020). Dense Passage Retrieval for Open-Domain Question Answering. Proceedings of the 2020 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP).
Izacard, G., & Grave, E. (2022). RAG: Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks. arXiv preprint arXiv:2005.11401.
Fan, A., Lewis, M., & Dauphin, Y. (2019). Strategies for Pre-training Large Scale Language Models. arXiv preprint arXiv:1904.05862.
```