فراتر از حافظه مدل‌ها: معرفی قابلیت RAG در Fig AI

دنیای هوش مصنوعی مولد (Generative AI) با مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) متحول شد، اما این مدل‌ها یک نقطه ضعف بزرگ دارند: آن‌ها فقط آنچه را که در زمان آموزش دیده‌اند، می‌دانند. اگر داده‌های شما خصوصی، جدید یا بسیار تخصصی باشند، مدل‌های عمومی در پاسخ‌گویی دچار توهم (Hallucination) می‌شوند.

امروز مفتخریم که قابلیت RAG (Retrieval-Augmented Generation) را در پلتفرم Fig AI معرفی کنیم.

RAG چیست و چرا به آن نیاز داریم؟

عبارت RAG مخفف Retrieval-Augmented Generation به معنای «تولید تقویت‌شده با بازیابی» است. به زبان ساده، RAG به هوش مصنوعی اجازه می‌دهد قبل از پاسخ دادن به سوال شما، در منابع اطلاعاتی اختصاصی شما جستجو کند.

تصور کنید از یک دانش‌آموز تیزهوش (مدل هوش مصنوعی) سوالی می‌پرسید، اما او اجازه ندارد کتاب درسی شما را باز کند. این مدل به دانش کلی خود تکیه می‌کند که ممکن است ناقص باشد. RAG همان کتاب درسی است که در اختیار هوش مصنوعی قرار می‌دهیم تا پاسخ‌هایش را مستقیماً از محتوای شما استخراج کند.

قابلیت RAG در Fig AI چگونه کار می‌کند؟

وقتی شما قابلیت RAG را در Fig AI فعال می‌کنید، فرآیند زیر در کسری از ثانیه رخ می‌دهد:

1. ایندکس‌گذاری (Indexing): فایل‌ها، دیتابیس‌ها یا مستندات شما توسط Fig AI به بردارهای عددی (Embeddings) تبدیل و ذخیره می‌شوند.
2. بازیابی (Retrieval): وقتی سوالی می‌پرسید، سیستم ابتدا در میان اسناد شما جستجو می‌کند تا مرتبط‌ترین بخش‌ها را پیدا کند.
3. تولید (Generation): هوش مصنوعی محتوای مرتبط پیدا شده را به عنوان "زمینه" (Context) دریافت می‌کند و پاسخی دقیق، مستند و بدون توهم به شما ارائه می‌دهد.

مزایای کلیدی RAG برای کسب‌وکارها

• دقت فوق‌العاده: پاسخ‌ها مستقیماً بر اساس مستندات شماست، نه حدس و گمان‌های مدل.
• امنیت داده‌ها: داده‌های شما در محیط امن Fig AI باقی می‌مانند و از آن‌ها برای آموزش عمومی مدل‌ها استفاده نمی‌شود.
• به‌روز بودن: نیازی به آموزش مجدد (Fine-tuning) مدل نیست؛ کافیست فایل جدیدی را آپلود کنید تا هوش مصنوعی بلافاصله به آن دسترسی داشته باشد.
• ارجاع به منابع: Fig AI به شما نشان می‌دهد که پاسخ ارائه شده از کدام بخش از اسناد شما استخراج شده است.

از کجا شروع کنیم؟

پیاده‌سازی RAG در Fig AI بسیار ساده است. کافیست در پنل کاربری خود به بخش Notes بروید یا در همان صفحه چت، فایل‌های خود (PDF، Docx، Notion یا لینک‌های وب) را آپلود کنید و سپس از چت‌بات خود بخواهید بر اساس آن منابع پاسخ دهد.

آیا آماده‌اید هوش مصنوعی خود را به سطح بالاتری ببرید؟ همین حالا وارد هوش مصنوعی Fig AI شوید و قابلیت RAG را روی مستندات خود تست کنید.

---

آیا سوالی در مورد نحوه پیاده‌سازی RAG دارید؟ در بخش نظرات با ما در میان بگذارید یا با تیم پشتیبانی فنی ما در ارتباط باشید.