📚🤖 RAG؛ نسل ترکیبی از بازیابی و تولید متن

یکی از قدرتمندترین روش‌های ترکیبی در حوزه NLP روش RAG (Retrieval-Augmented Generation)است که از دو دنیای متفاوت استفاده می‌کند:

🔹 🔍 بازیابی اطلاعات (Retrieval):
مدل ابتدا از یک پایگاه داده یا اسناد بیرونی، مرتبط‌ترین متون را پیدا می‌کند.

🔹 🧠 تولید متن (Generation):
سپس با کمک یک مدل زبان (مثل T5 یا BART)، براساس متن‌های بازیابی‌شده، پاسخ دقیق و طبیعی تولید می‌شود.

---

✅ ویژگی‌ها و مزایا:

* اتصال مدل زبان به حافظه خارجی (external knowledge)
* کاهش hallucination در مدل‌های بزرگ
* پاسخ‌دهی دقیق‌تر در سیستم‌های پرسش‌وپاسخ (QA)
* کاربردی در چت‌بات‌ها، جستجو، و تولید گزارش‌های تخصصی

---

📌 ساختار کلی RAG:

پرسش → جستجوی متون مرتبط → ترکیب → تولید پاسخ نهایی

📎 پروژه‌های متن‌باز معروف:
🟢 [Haystack (by deepset)](https://github.com/deepset-ai/haystack)
🟢 [Facebook RAG (Hugging Face)](https://huggingface.co/facebook/rag-token-base)

---

\#RAG #RetrievalAugmentedGeneration #NLP #هوش\_مصنوعی #مدل\_زبان #LLM #پرسش\_و\_پاسخ

📍 @rss_ai_ir