دیتاهاب

چرا سیستم‌های RAG در سازمان‌ها شکست می‌خورند؟

سیستم‌های RAG (Retrieval-Augmented Generation) برای بهبود عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی طراحی شدن، اما در عمل مشکلاتی دارن. این سیستم‌ها برای تولید پاسخ‌ها از اطلاعات بازیابی‌شده استفاده می‌کنند. ولی وقتی این اطلاعات ناقص یا مرتبط نباشه، سیستم نمی‌تونه جواب دقیقی بده.

مشکل اصلی اینه که عدم وجود زمینه کافی برای پاسخ‌دهی صحیح باعث می‌شه که سیستم‌ها دقت لازم رو نداشته باشن و نتایج به‌دست اومده ممکنه اشتباه یا ناقص باشه.

چطور این مشکل رو می‌شه حل کرد؟
اینجا مفهوم «سندیت زمینه‌ای» یا Sufficient Context وارد میشه.

سندیت زمینه‌ای به این معناست که سیستم‌ها فقط زمانی جواب میدن که زمینه کافی و اطلاعات درست برای پاسخ دقیق فراهم باشه. این رویکرد کمک می‌کنه که سیستم‌های RAG از پاسخ‌های نادرست جلوگیری کنن و فقط زمانی که زمینه مناسب وجود داره، اطلاعات رو پردازش کنن.

چطور این کار انجام میشه؟
با استفاده از مدل‌های بزرگ زبان (LLM) و ارزیابی خودکار، سیستم‌ها می‌تونن تشخیص بدن که آیا اطلاعات کافی برای ارائه پاسخ وجود داره یا نه. به عبارت دیگه، سیستم‌ها به‌طور خودکار بررسی می‌کنن که زمینه بازیابی‌شده برای پاسخ‌دهی کافی است یا خیر.

این رویکرد دقت بیشتری به سیستم‌های RAG می‌ده و باعث میشه که اون‌ها در محیط‌های سازمانی که نیاز به دقت بالا دارن، عملکرد بهتری داشته باشن.

چرا این مهمه؟
در محیط‌های سازمانی، دقت اطلاعات و درستی پاسخ‌ها از اهمیت ویژه‌ای برخورداره. این رویکرد باعث میشه سیستم‌های RAG به ابزاری قابل اعتمادتر برای پردازش اطلاعات تبدیل بشن.

📚 برای مطالعه بیشتر، به این لینک یه نگاهی بکنید :
https://arxiv.org/abs/2411.06037


#هوش_مصنوعی
#RAG
#DataHub

arXiv.org

Sufficient Context: A New Lens on Retrieval Augmented Generation Systems

Augmenting LLMs with context leads to improved performance across many applications. Despite much research on Retrieval Augmented Generation (RAG) systems, an open question is whether errors arise...

👍7

www.tgoop.com/data_hub_ir/887

1.32K viewsMay 27 at 14:32

چرا سیستم‌های RAG در سازمان‌ها شکست می‌خورند؟

سیستم‌های RAG (Retrieval-Augmented Generation) برای بهبود عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی طراحی شدن، اما در عمل مشکلاتی دارن. این سیستم‌ها برای تولید پاسخ‌ها از اطلاعات بازیابی‌شده استفاده می‌کنند. ولی وقتی این اطلاعات ناقص یا مرتبط نباشه، سیستم نمی‌تونه جواب دقیقی بده.

مشکل اصلی اینه که عدم وجود زمینه کافی برای پاسخ‌دهی صحیح باعث می‌شه که سیستم‌ها دقت لازم رو نداشته باشن و نتایج به‌دست اومده ممکنه اشتباه یا ناقص باشه.

چطور این مشکل رو می‌شه حل کرد؟
اینجا مفهوم «سندیت زمینه‌ای» یا Sufficient Context وارد میشه.

سندیت زمینه‌ای به این معناست که سیستم‌ها فقط زمانی جواب میدن که زمینه کافی و اطلاعات درست برای پاسخ دقیق فراهم باشه. این رویکرد کمک می‌کنه که سیستم‌های RAG از پاسخ‌های نادرست جلوگیری کنن و فقط زمانی که زمینه مناسب وجود داره، اطلاعات رو پردازش کنن.

چطور این کار انجام میشه؟
با استفاده از مدل‌های بزرگ زبان (LLM) و ارزیابی خودکار، سیستم‌ها می‌تونن تشخیص بدن که آیا اطلاعات کافی برای ارائه پاسخ وجود داره یا نه. به عبارت دیگه، سیستم‌ها به‌طور خودکار بررسی می‌کنن که زمینه بازیابی‌شده برای پاسخ‌دهی کافی است یا خیر.

این رویکرد دقت بیشتری به سیستم‌های RAG می‌ده و باعث میشه که اون‌ها در محیط‌های سازمانی که نیاز به دقت بالا دارن، عملکرد بهتری داشته باشن.

چرا این مهمه؟
در محیط‌های سازمانی، دقت اطلاعات و درستی پاسخ‌ها از اهمیت ویژه‌ای برخورداره. این رویکرد باعث میشه سیستم‌های RAG به ابزاری قابل اعتمادتر برای پردازش اطلاعات تبدیل بشن.

📚 برای مطالعه بیشتر، به این لینک یه نگاهی بکنید :
https://arxiv.org/abs/2411.06037


#هوش_مصنوعی
#RAG
#DataHub

BY دیتاهاب