مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) مانند GPT-4، LLaMA، و Mistral در تولید متن بر اساس داده‌های آموزش‌دیده شده توانایی بالایی دارند، اما یک چالش اساسی در این مدل‌ها این است که پس از آموزش، دانش آن‌ها ایستا (Static) می‌شود و قابلیت یادگیری اطلاعات جدید را ندارند.

برای حل این مشکل، روش RAG (Retrieval-Augmented Generation) توسعه یافته است. این روش به مدل اجازه می‌دهد اطلاعات به‌روز را از منابع خارجی دریافت کرده و در تولید پاسخ‌های خود از آن‌ها استفاده کند. اما استفاده از RAG بدون معماری صحیح، ممکن است منجر به بازیابی اطلاعات نامرتبط، از دست دادن ارتباط بین بخش‌های مختلف داده، یا افزایش نویز در پاسخ‌های مدل شود.

در این مقاله، مبانی بهینه‌سازی RAG را بررسی می‌کنیم و نشان می‌دهیم که چگونه تکنیک‌هایی مانند "چانکینگ (Chunking)، هم‌پوشانی (Overlapping)، تقویت کانتکست، و روش‌های جستجوی هیبریدی" می‌توانند دقت و کارایی این سیستم را بهبود بخشند.

۱. چالش‌های اصلی در پیاده‌سازی RAG

۱.۱. محدودیت مدل‌های زبانی سنتی

مدل‌های زبانی بزرگ به دلیل حجم زیاد پارامترها و هزینه‌ی محاسباتی بالا، معمولاً بعد از آموزش فریز (Freeze) می‌شوند و برای به‌روزرسانی اطلاعات نیاز به Fine-tuning سنگین دارند. این مسئله باعث می‌شود که آن‌ها:

• اطلاعات جدید را یاد نگیرند.
• در پاسخ به سؤالات مبتنی بر دانش جدید، دچار اشتباه شوند.
• در صورت نیاز به Fine-tuning، هزینه پردازشی بالایی داشته باشند.

۱.۲. مشکلات رایج در پیاده‌سازی RAG

✅ بازیابی اطلاعات نامرتبط: اگر استراتژی بازیابی بهینه نباشد، مدل ممکن است اطلاعاتی را بازیابی کند که به سؤال کاربر ارتباطی ندارند.
✅ عدم حفظ ارتباط معنایی: اگر اطلاعات در بخش‌های نامرتبط و بدون اتصال معنایی ذخیره شوند، مدل نمی‌تواند از آن‌ها به‌درستی استفاده کند.
✅ سرعت پایین بازیابی: در صورت استفاده از پایگاه‌های داده برداری ناکارآمد، سیستم کند خواهد شد.

💡 برای حل این مشکلات، نیاز به معماری دقیق RAG داریم که در ادامه توضیح می‌دهیم.

۲. بهینه‌سازی RAG: معماری پیشرفته برای افزایش دقت و کارایی

بهینه‌سازی RAG شامل چندین مؤلفه کلیدی است که هر یک از آن‌ها تأثیر مستقیمی بر کیفیت بازیابی اطلاعات و تولید متن دارند.

۲.۱. چانکینگ (Chunking): تقسیم بهینه اطلاعات

📌 چانکینگ یعنی تقسیم داده‌ها به بخش‌های کوچک‌تر (Chunk) که بتوان آن‌ها را بهتر ذخیره و بازیابی کرد. اما انتخاب اندازه‌ی بهینه‌ی چانک‌ها اهمیت زیادی دارد. اگر چانک‌ها خیلی کوچک باشند، ممکن است اطلاعات مهمی از بین برود. اگر خیلی بزرگ باشند، بازیابی کارآمد نخواهد بود.

✅ بهترین استراتژی:

• چانک‌های ۲۵۰ تا ۵۰۰ کلمه‌ای معمولاً بهینه هستند.
• باید چانک‌ها طوری تنظیم شوند که جملات مرتبط از هم جدا نشوند.
• استفاده از الگوریتم Sliding Window برای هم‌پوشانی بین چانک‌ها (Overlapping) می‌تواند ارتباط بین بخش‌های مختلف را حفظ کند.

۲.۲. اورلپینگ (Overlapping): حفظ ارتباط معنایی بین چانک‌ها

📌 Overlapping یعنی هر چانک شامل بخش کوچکی از چانک قبلی باشد تا مدل ارتباط معنایی را حفظ کند. اگر این کار انجام نشود، ممکن است مدل یک چانک را دریافت کند که فاقد اطلاعات کلیدی از چانک قبلی است.

✅ روش بهینه:

• مقدار هم‌پوشانی (Overlap) معمولاً ۳۰٪ از اندازه‌ی چانک انتخاب می‌شود.
• استفاده از مدل‌های پردازش زبان طبیعی (NLP) برای تعیین نقاط کلیدی اتصال بین چانک‌ها می‌تواند کارایی را بهبود دهد.

۲.۳. اضافه کردن کانتکست (Context Enrichment): افزایش دقت مدل

📌 هر چانک باید شامل اطلاعاتی باشد که به مدل کمک کند ارتباط دقیق‌تری بین داده‌ها برقرار کند. این کار باعث افزایش دقت بازیابی اطلاعات و کاهش خطاهای مدل در پردازش اطلاعات جدید می‌شود.

✅ روش‌های بهینه برای افزودن کانتکست:
1️⃣ استفاده از متادیتا (Metadata): اضافه کردن اطلاعاتی مانند منبع، تاریخ، و خلاصه‌ی هر چانک در پایگاه داده برداری.
2️⃣ اضافه کردن برچسب‌های معنایی (Semantic Tags): برای درک بهتر مدل از مفهوم چانک‌ها.

۲.۴. جستجوی هیبریدی: ترکیب چندین روش برای یافتن بهترین پاسخ

📌 در روش RAG، تنها بازیابی اطلاعات از پایگاه داده برداری کافی نیست. برای افزایش دقت پاسخ‌ها، باید از چندین استراتژی جستجو به‌صورت ترکیبی استفاده شود.

✅ بهترین روش‌های جستجوی هیبریدی:

• Vector Search: برای یافتن چانک‌هایی که بیشترین شباهت معنایی را به سؤال دارند.
• Keyword Search: برای بررسی وجود کلیدواژه‌های مهم در چانک‌ها.
• Retrieval Re-Ranking: ارزیابی نتایج و انتخاب مرتبط‌ترین پاسخ .  پس از بازیابی اولیه، یک مدل NLP می‌تواند بهترین چانک‌ها را انتخاب و رتبه‌بندی کند.
• Self-Querying: پردازش پرامپت کاربر برای فهمیدن اینکه آیا اطلاعات بازیابی‌شده کافی است یا نیاز به جستجوی بیشتر دارد.مدل می‌تواند سؤال کاربر را بازنویسی کند تا اطلاعات دقیق‌تری پیدا شود.

۳. نتیجه‌گیری  معماری بهینه‌ی RAG برای افزایش دقت و سرعت

💡 مدل RAG فقط زمانی دقیق و کارآمد خواهد بود که معماری آن بهینه شود.

✅ نکات کلیدی برای بهینه‌سازی RAG:

• چانکینگ مناسب (۲۵۰ تا ۵۰۰ کلمه) برای جلوگیری از از بین رفتن اطلاعات
• Overlapping (هم‌پوشانی ۳۰٪) برای حفظ ارتباط بین چانک‌ها
• اضافه کردن متادیتا و برچسب‌های معنایی برای بهبود بازیابی اطلاعات
• استفاده از جستجوی هیبریدی برای یافتن بهترین پاسخ

🔹 اگر این تکنیک‌ها را در پیاده‌سازی RAG رعایت کنید، می‌توانید یک سیستم بازیابی و تولید متن دقیق، سریع، و انعطاف‌پذیر بسازید که در پاسخ به اطلاعات جدید همواره به‌روز باشد. 🚀