Retrieval-Augmented Generation (RAG) می تواند هنگام توسعه پروژه هایی با مدل های زبان بزرگ بسیار مفید باشد. این قدرت سیستم های بازیابی را با تولید زبان طبیعی پیشرفته ترکیب می کند و یک رویکرد پیچیده برای ایجاد پاسخ های دقیق و غنی از زمینه ارائه می دهد.

ما به تازگی یک دوره آموزشی عمیق در کانال YouTube freeCodeCamp.org ارسال کردیم که نحوه پیاده سازی RAG را از ابتدا به شما آموزش می دهد. لنس مارتین این دوره را ایجاد کرد. او یک مهندس نرم افزار در LangChain با مدرک دکترا در یادگیری ماشین کاربردی از استانفورد است.

RAG چیست؟

Retrieval-Augmented Generation (RAG) یک چارچوب قدرتمند است که بازیابی را در فرآیند تولید توالی ادغام می کند. اساساً، RAG با واکشی اسناد مربوطه یا تکه‌های داده بر اساس یک پرس و جو و سپس استفاده از این اطلاعات بازیابی شده برای ایجاد یک پاسخ منسجم و مناسب با زمینه عمل می‌کند. این روش به ویژه در زمینه هایی مانند توسعه ربات چت، که در آن توانایی ارائه پاسخ های دقیق مشتق شده از پایگاه های داده گسترده دانش بسیار مهم است، ارزشمند است.

RAG اساساً درک زبان طبیعی و قابلیت‌های تولید مدل‌ها را با اجازه دادن به آنها برای دسترسی و استفاده از حجم وسیعی از دانش خارجی افزایش می‌دهد. این رویکرد بر اساس هم افزایی بین دو جزء اصلی ساخته شده است: یک سیستم بازیابی و یک مدل تولیدی. سیستم بازیابی ابتدا اطلاعات مربوطه را از یک پایگاه دانش شناسایی می‌کند، که سپس مدل تولیدی از آن برای ایجاد پاسخ‌هایی استفاده می‌کند که نه تنها دقیق هستند، بلکه از نظر جزئیات و دامنه نیز غنی هستند.

تفکیک دوره

دوره آموزشی لنس مارتین با دقت تمام جنبه های RAG را پوشش می دهد و با یک مرور کلی شروع می شود که زمینه را برای کاوش عمیق تر فراهم می کند. این دوره به گونه‌ای طراحی شده است که دانش‌آموزان را در کل فرآیند پیاده‌سازی یک سیستم RAG از پایه راهنمایی کند:

نمایه سازی : یادگیرندگان با درک چگونگی ایجاد سیستم های نمایه سازی کارآمد برای ذخیره و بازیابی داده ها، که برای هر مدل مبتنی بر بازیابی اساسی است، شروع می کنند.

بازیابی : این بخش به مکانیزم بازیابی مرتبط ترین اسناد در پاسخ به یک پرس و جو می پردازد.

Generation : پس از بازیابی، تمرکز به تولید متن منسجم از داده های بازیابی شده، با استفاده از تکنیک های پیشرفته پردازش زبان طبیعی تغییر می کند.

ترجمه پرس و جو : استراتژی های متعددی برای ترجمه و اصلاح پرس و جوها مورد بحث قرار می گیرد، از جمله تکنیک های چند پرس و جو، ترکیب RAG، تجزیه، گام به عقب و رویکردهای HyDE، که هر کدام بسته به کاربرد، مزایای منحصر به فردی را ارائه می دهند.

مسیریابی، ساخت پرس و جو، و تکنیک‌های نمایه‌سازی پیشرفته : این بخش‌ها عناصر پیچیده‌تر سیستم‌های RAG را تحلیل می‌کنند، مانند مسیریابی کوئری‌ها به مدل‌های مناسب، ساخت پرس‌و‌جوهای مؤثر و تکنیک‌های نمایه‌سازی پیشرفته مانند RAPTOR و ColBERT.

CRAG و Adaptive RAG : این دوره همچنین CRAG (RAG شرطی) و Adaptive RAG را معرفی می‌کند، پیشرفت‌هایی که انعطاف‌پذیری و قدرت بیشتری را برای چارچوب استاندارد RAG فراهم می‌کنند.

آیا RAG واقعا مرده است؟ : در نهایت، بحثی در مورد ارتباط فعلی و آینده RAG در تحقیقات و کاربردهای عملی، تحریک تفکر انتقادی و کاوش فراتر از دوره.

هر بخش مملو از تمرین‌های عملی، مثال‌های واقعی و توضیحات مفصل است که تضمین می‌کند دانش‌آموزان نه تنها تئوری را یاد می‌گیرند، بلکه مفاهیم را در تنظیمات عملی نیز به کار می‌گیرند.

این دوره برای مهندسان نرم‌افزار، دانشمندان داده و محققان با پایه‌ای محکم در یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی که به دنبال گسترش تخصص خود در تکنیک‌های پیشرفته هوش مصنوعی هستند، ایده‌آل است.

دوره کامل را در کانال YouTube freeCodeCamp.org تماشا کنید (تماشای 2.5 ساعته).

خبرکاو