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.