📚 فهرست 👤 پنل 🔐 ورود
🧠+📚

آموزش تعاملی RAG

به هوش مصنوعی فایل‌های خودتان را بدهید!

شما به عنوان یک سازنده می‌دانید که پرامپت‌نویسی چقدر قدرتمند است. اما مشکل اینجاست: هوش مصنوعی اطلاعات شرکت، اسناد شخصی یا فایل‌های شما را نمی‌داند. سیستم RAG (تولید افزوده شده با بازیابی) راه حلی است که هوش مصنوعی را به بایگانی شخصی شما متصل می‌کند.

استعاره اصلی: امتحان دادن هوش مصنوعی

تفاوت یک مدل زبانی عادی (مثل ChatGPT) با سیستمی که به RAG مجهز شده است چیست؟ روی دکمه‌های زیر کلیک کنید.

زیر کاپوت RAG چه می‌گذرد؟

برای اتصال فایل‌هایتان به هوش مصنوعی با ابزارهای کم‌کد (Low-code)، باید ۳ مفهوم بسیار ساده اما حیاتی را بدانید.

مفهوم اول

خرد کردن داده‌ها (Chunking)

چرا نمی‌توانیم یک کتاب هزار صفحه‌ای را یک‌جا به هوش مصنوعی بدهیم؟
تصور کنید می‌خواهید یک کیک بزرگ را بخورید؛ نمی‌توانید آن را یک‌جا ببلعید! باید آن را به لقمه‌های کوچک تقسیم کنید. هوش مصنوعی هم دارای محدودیت حافظه کوتاه‌مدت (Context Window) است. ما فایل‌های شما را به پاراگراف‌ها یا بخش‌های کوچک (Chunk) تقسیم می‌کنیم تا سیستم بتواند فقط «لقمه‌های» مرتبط با سوال کاربر را پیدا کرده و به هوش مصنوعی بدهد.

📄 یک فایل PDF طولانی و سنگین (مثلاً ۱۰۰ صفحه)

مفاهیم شبیه‌به‌هم در فضا به هم نزدیک می‌شوند.

مفهوم دوم

مختصات معنایی (Embedding & Vector DB)

ماشین چگونه معنی کلمات را می‌فهمد؟
ماشین‌ها زبان انسان را نمی‌فهمند، آنها فقط اعداد را می‌فهمند. سیستم RAG هر «لقمه» از متن شما را به مجموعه‌ای از اعداد (مختصات ریاضی) تبدیل می‌کند و در جایی به نام پایگاه‌داده برداری (Vector DB) ذخیره می‌کند.
در این مختصات، کلماتی که معنی مشابه دارند (مثل پادشاه و ملکه، یا سگ و گربه) در این فضا به هم نزدیک هستند. بنابراین وقتی کاربر می‌پرسد "حیوان خانگی"، سیستم می‌داند که باید در مختصات نزدیک به کلمات "سگ" و "گربه" بگردد، حتی اگر کلمه "حیوان خانگی" در متن شما دقیقاً نوشته نشده باشد!

مفهوم سوم

درمان توهم (Hallucination Reduction)

هوش مصنوعی گاهی برای راضی کردن شما، دروغ‌های قانع‌کننده‌ای می‌گوید (توهم می‌زند). سیستم RAG چگونه جلوی این کار را می‌گیرد؟
ما به هوش مصنوعی این قانون سختگیرانه (Prompt) را می‌دهیم: «تو فقط مجاز هستی بر اساس این لقمه‌های متنی که از جزوه آورده‌ام جواب بدهی. اگر جواب در این متن نیست، بگو نمی‌دانم!»
همچنین سیستم مجبور است ارجاع (Citation) بدهد، یعنی دقیقاً بگوید این جواب را از کدام صفحه و کدام فایل برداشته است.

بدون RAG (توهم)

کاربر: مرخصی زایمان در شرکت ما چقدر است؟

هوش مصنوعی: بر اساس قوانین عمومی، معمولاً مرخصی زایمان ۶ تا ۹ ماه است و حقوق کامل پرداخت می‌شود. (اطلاعات کلی و شاید غلط برای این شرکت)

با سیستم RAG (مستند)

کاربر: مرخصی زایمان در شرکت ما چقدر است؟

هوش مصنوعی: بر اساس فایل «آیین‌نامه منابع انسانی ۱۴۰۳»، مرخصی زایمان در این شرکت ۱۲۰ روز کاری با پرداخت ۷۰٪ حقوق پایه است.
منبع: فایل HR_Rules.pdf - صفحه ۱۲ - پاراگراف ۳

سناریوهای کاربردی در دنیای واقعی

این مفاهیم چگونه به محصولات واقعی تبدیل می‌شوند؟ تب‌های زیر را بررسی کنید.

🛠️

ربات پاسخگوی گارانتی محصولات

داده اختصاصی: فایل‌های PDF طولانی حاوی شرایط پیچیده گارانتی صدها محصول مختلف.

❌ مدل عادی (بدون RAG)

سوال مشتری: آیا سوختگی پیکسل مانیتور مدل X200 شامل گارانتی می‌شود؟

جواب: معمولاً سوختگی بیش از ۳ پیکسل شامل گارانتی است. لطفاً با شرکت تماس بگیرید. (یک حدس کلی بر اساس اینترنت)

✅ دستیار هوشمند (با RAG)

روند کار: سیستم پایگاه‌داده (Vector DB) را می‌گردد، پاراگراف دقیق مربوط به مانیتور X200 را پیدا می‌کند و به هوش مصنوعی می‌دهد.

جواب: خیر کاربر عزیز. طبق صفحه ۴ بند ب دفترچه راهنما، در مدل X200 فقط سوختگی بالای ۵ پیکسل شامل گارانتی تعویض رایگان می‌گردد. (دقیق و مستند)