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
با بالغ شدن معماری RAG در سازمان‌ها، کیفیت مدل جاسازی به گلوگاه حیاتی تبدیل شده است. انتخاب بین مدل‌های متن‌باز و APIهای انحصاری دیگر تنها مسئله بودجه نیست، بلکه تعادلی پیچیده بین کنترل، عملکرد و سربار عملیاتی است.
در چشم‌انداز به‌سرعت در حال تحول بازیابی تقویت‌شده با تولید (RAG)، تفاوت بین یک برنامه کند و نادرست و یک برنامه فوق‌العاده سریع و دقیق، اغلب به یک تصمیم معماری حیاتی بستگی دارد: استراتژی نمای برداری. در حالی که بیشتر توسعه‌دهندگان تمرکز زیادی بر مدل‌های امبدینگ و مهندسی پرامپت دارند، آن‌ها اغلب مکانیسم جستجوی زیربنایی را نادیده می‌گیرند که تعیین می‌کند سیستم شما چگونه به‌طور کارآمد زمینه‌های مرتبط را از میان میلیون‌ها بردار بازیابی می‌کند.
تولید تقویت‌شده با بازیابی (RAG) به معماری استاندارد برای مستندسازی مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) در داده‌های اختصاصی تبدیل شده است. با این حال، یک گلوگاه رایج در پایپ‌لاین‌های RAG، مرحله بازیابی اولیه است. موتورهای جستجوی برداری استاندارد که به الگوریتم‌های همسایه نزدیک تقریبی (ANN) تکیه دارند، سریع اما تقریب‌های کارآمد از نظر محاسباتی هستند.
تولید تقویت‌شده با بازیابی (RAG) به معماری اصلی برای برنامه‌های هوش مصنوعی سازمانی تبدیل شده است. با پایه‌گذاری مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) در داده‌های اختصاصی، سازمان‌ها می‌توانند پاسخ‌های دقیق و قابل تأیید ارائه دهند. با این حال، با افزایش حجم داده‌ها به میلیون‌ها سند، ...
با تبدیل شدن مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) به ستون فقرات برنامه‌های سازمانی، توسعه‌دهندگان با یک گلوگاه پایدار مواجه هستند: پنجره زمینه. اگرچه مدل‌های جدیدتر محدودیت‌های توکن عظیمی را به نمایش می‌گذارند، استفاده مؤثر از حجم عظیمی از داده‌ها در یک درخواست واحد همچنان از نظر محاسباتی پرهزینه است و اغلب منجر به افت کیفیت بازیابی می‌شود. اینجاست که تولید تقویت‌شده با بازیابی با زمینه طولانی (Long Context RAG) وارد میدان می‌شود.