RAG Fundamentals Advanced RAG Graph RAG Hybrid Search Semantic Search Chunking Strategies Embedding Models Query Expansion Re-ranking Metadata Filtering Citation Systems Long Context RAG
33 posts
برای سال‌ها، رویکرد استاندارد بازیابی داده مبتنی بر تطبیق کلمات کلیدی بود. اگر کاربر «یادگیری ماشین» را جستجو می‌کرد، سیستم به دنبال آن کلمات دقیق در نمایه می‌گشت. اگرچه این روش برای پرس‌وجوهای ساختاریافته کارآمد است، اما هنگام کار با زبان طبیعی، مترادف‌ها یا ...
در چشم‌انداز به‌سرعت در حال تحول Retrieval-Augmented Generation (RAG)، دقت امری حیاتی است. اگرچه جستجوی برداری به استاندارد بازیابی معنایی تبدیل شده است، اما تکیه صرف بر امبدینگ‌ها اغلب به دسته خاصی از خطاها منجر می‌شود: از دست دادن تطبیق‌های دقیق کلمات کلیدی. اینجاست که جستجوی ترکیبی به عنوان یک تکنیک بهینه‌سازی حیاتی برای ساخت برنامه‌های LLM پایدار و آماده تولید ظهور می‌کند.
تولید تقویت‌شده با بازیابی (RAG) به استاندارد طلایی برای یکپارچه‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) با داده‌های اختصاصی یا خصوصی تبدیل شده است. با این حال، رویکرد «ساده» RAG...
تولید تقویت‌شده با بازیابی (RAG) به عنوان استاندارد پیش‌فرض برای ساخت مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) قابل اعتماد و آگاه از زمینه در محیط‌های سازمانی ظهور کرده است. با تکیه بر پاسخ‌های مدل بر پایگاه‌های دانش خارجی، RAG توهم را کاهش داده و ارجاعات قابل ردیابی ارائه می‌دهد. با این حال، یک گلوگاه عمده باقی مانده است: مرحله بازیابی. مدل‌های جاسازی پیش‌آموزش‌دیده استاندارد، مانند آن‌هایی که برای متن وب عمومی بهینه شده‌اند، اغلب در به دام انداختن روابط معنایی ظریف ذاتی در حوزه‌های تخصصی مانند حقوق و پزشکی مشکل دارند.
در چشم‌انداز به‌سرعت در حال تحول تولید تقویت‌شده با بازیابی (RAG)، کیفیت مرحله بازیابی، تعیین‌کننده عملکرد سیستم است. یک دام رایج برای توسعه‌دهندگان، فرض این است که پرس‌وجوی خام کاربر با اصطلاحات پایگاه دانش شما مطابقت کامل دارد.
در چشم‌انداز به‌سرعت در حال تحول هوش مصنوعی مولد، «شکاف اعتماد» همچنان بزرگ‌ترین مانع برای پذیرش سازمانی است. اگرچه مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) در سنتز و تولید خلاقانه عالی هستند، اما تمایل آن‌ها به توهم—اعلام قاطعانه اطلاعات نادرست—خروجی خام را برای تصمیم‌گیری‌های تجاری حیاتی غیرقابل اعتماد می‌کند...
پایپ‌لاین‌های سنتی تولید تقویت‌شده با بازیابی (RAG) نحوه تعامل سازمان‌ها با داده‌های غیرساختاریافته را متحول کرده‌اند که عمدتاً بر جاسازی‌های متنی برای تقویت جستجوی معنایی تکیه دارند. با این حال، بخش قابل توجهی از دانش سازمانی در قالب‌های غیرمتنی وجود دارد: نقشه‌های معماری...