مزایای استفاده از فناوری RAG در سرورهای HPE

وحید فراهانیآخرین به روز رسانی: 1403/08/02

0 13 خواندن این مطلب 7 دقیقه زمان میبرد

تصور کنید یک دستیار مجازی که نه تنها به سوالات شما پاسخ می‌دهد، بلکه می‌تواند با جستجو در منابع معتبر، اطلاعات دقیق و به‌روزی را در اختیار شما قرار دهد. این همان رویایی است که با فناوری RAG ممکن شده‌است. با استفاده از RAG، چت‌بات‌ها و سیستم‌های پاسخگویی خودکار می‌توانند پیچیده‌ترین سوالات را با دقت و سرعت بالایی پاسخ دهند. با ما همراه باشید تا به‌طور کامل با این فناوری پیشرفته هوش مصنوعی، مزایا و نحوه کار آن آشنا شوید. برای بهره‌مندی حداکثری از فناوری RAG، به زیرساخت‌های سخت‌افزاری قدرتمندی نیاز است. سرورهای HP با قابلیت‌های پردازشی بالا، انتخابی ایده‌آل برای اجرای مدل‌های بزرگ زبانی هستند. برای خرید سرور HPبا قابلیت فناوری RAG، با ما ارتباط برقرار کنید.

خرید سرور hp در فروشگاه فالنیک

فروش سرور hp در فالنیک با گارانتی معتبر و مشاوره رایگان تخصصی انجام می‌شود. برای اطلاع از قیمت سرور hp و خرید سرور hp از فروشگاه فالنیک دیدن کنید.

خرید سرور hp تماس تلفنی

فناوری RAG چیست؟

فناوری RAG (Retrieval-Augmented Generation) یا «تولید محتوا با تقویت بازیابی» روشی نوین است که به مدل‌های زبانی اجازه می‌دهد تا با جستجو در پایگاه‌های داده بزرگ، اطلاعات مرتبط را پیدا کرده و از آن‌ها در تولید پاسخ‌ها استفاده کنند. این کار باعث می‌شود پاسخ‌های مدل دقیق‌تر، کامل‌تر و به‌روزتر باشند. به عبارت ساده، RAG به مدل‌های زبانی کمک می‌کند تا با استفاده از دانش موجود در دنیای واقعی، پاسخ‌های بهتری به سوالات کاربران بدهد. برای درک بهتر این فناوری یک مثال می‌زنیم؛

فرض کنید شما یک ربات چت هوشمند هستید که وظیفه پاسخگویی به سوالات کاربران را برعهده دارد. یکی از کاربران از شما می‌پرسد: «پایتخت ایران کجاست؟»

پاسخ بدون RAG

ربات تنها به اطلاعاتی که هنگام آموزش به آن داده شده‌است، دسترسی دارد. اگر در داده‌های آموزشی به این سوال پاسخ داده نشده باشد، ربات ممکن است پاسخ نادرستی بدهد یا اصلاً پاسخی ندهد.

پاسخ همراه با RAG

ربات علاوه بر اطلاعات داخلی خود، می‌تواند به یک پایگاه داده بزرگ از اطلاعات متصل شود. در این مثال، پایگاه داده می‌تواند شامل اطلاعاتی درباره تمام کشورها و پایتخت‌های آن‌ها باشد.
وقتی کاربر سوال خود را می‌پرسد، ربات ابتدا در پایگاه داده جستجو می‌کند تا اطلاعات مرتبط با پایتخت ایران را بیابد.
سپس، ربات از اطلاعات یافت شده برای ساختن یک پاسخ کامل و دقیق استفاده می‌کند. در این حالت، ربات می‌تواند پاسخ دهد: «پایتخت ایران، تهران است».

بیشتر بدانید: آشنایی با سرور هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

فناوری RAG چگونه کار می‌کند؟

فناوری RAG (تولید محتوا با تقویت بازیابی) به زبان ساده ترکیبی از دو قابلیت بازیابی اطلاعات و تولید متن است.

این فناوری به این صورت کار می‌کند که وقتی سؤالی مطرح می‌شود، مدل هوش مصنوعی اطلاعات مرتبط از منابع مختلف (مانند پایگاه‌های داده، اخبار یا مقالات) را جستجو و سپس با استفاده از این داده‌ها پاسخ مورد نظر را تولید می‌کند. RAGبه جای اینکه فقط به داده‌های قدیمی تکیه کند، اطلاعات تازه و مرتبط را به‌کار می‌گیرد تا پاسخ‌های دقیق‌تر و به‌روزتری ارائه دهد. این فرایند شامل موارد زیر است:

داده‌های خارجی

به مدل‌های زبانی کمک می‌کنند تا به سوالات پیچیده با استفاده از اطلاعات خارج از مجموعه داده‌های آموزشی اصلی پاسخ دهند.

بازیابی اطلاعات مرتبط

مدل‌های زبانی با استفاده از تکنیک‌های جاسازی، اطلاعات مرتبط را از پایگاه‌های داده بازیابی می‌کنند.

تقویت پرامپت LLM

مدل RAG با افزودن اطلاعات مرتبط به پرسش کاربر (پرامپت)، آن را بهبود می‌بخشد و به مدل زبانی بزرگ اجازه می‌دهد تا پاسخ دقیق‌تری تولید کند.

به‌‎روزرسانی داده‌های خارجی

برای حفظ دقت اطلاعات، به‌روزرسانی مداوم داده‌های خارجی ضروری است. این کار با به‌روزرسانی اسناد و نمایش جاسازی آن‌ها، به‌صورت خودکار یا دوره‌ای، انجام می‌شود.

برای شناخت بهتر طرز کار فناوری RAG در ادامه با ذکر مثالی آن را توضیح می‌دهیم؛

فرض کنید کتابخانه‌ای بزرگ پر از کتاب‌های مختلف دارید؛ هر کتاب در مورد موضوع خاصی نوشته شده‌است. حالا فرض کنید می‌خواهید جواب سوالی رو پیدا کنید. به جای اینکه همه کتاب‌ها را از اول تا آخر بخوانید، می‌توانید از یک کتابدار سوال بپرسید. کتابدار می‌داند که هر کتاب در مورد چه موضوعی است و می‌تواند فوری آن کتاب‌هایی را که به سوال شما مربوط می‌شود را در اختیارتان قرار دهد.

تکنولوژی RAG هم همین کار را انجام می‌دهد؛ به جای کتاب، از داده‌هایی استفاده می‌کند که می‌تواند از هر جایی مانند پایگاه داده، فایل‌های متنی یا حتی اینترنت باشد. RAGاین داده‌ها را به زبانی تبدیل می‌کند که کامپیوترها می‌فهمند و بعد آن‌ها را در جایی مشخص ذخیره می‌کند. حالا وقتی شما سوالی می‌پرسید، این فناوری به سراغ این داده‌ها می‌رود و آن‌هایی که به سوالتان مرتبط است را پیدا می‌کند. سپس این اطلاعات را به مدل هوش مصنوعی می‌دهد و مدل هم از این طریق جواب درست را در اختیارتان می‌گذارد.

نحوه کار فناوری RAG — فناوری RAG برای پاسخ‌گویی دقیق به سوالات ما از داده‌های از پیش‌آموخته و داده‌های به‌روز استفاده می‌کند.

پیشنهاد مطالعه

Intelligent provisioning چیست

فناوری RAG در سرورهای HP

در دنیای سرورها، به‌ویژه در شرکت‌هایی مانند HP، فناوری RAG می‌تواند به عنوان یک دستیار هوشمند عمل کند. با استفاده از RAG، سرورهای HP می‌توانند به پرسش‌های کاربران در مورد پیکربندی، عیب‌یابی، عملکرد و سایر مسائل مربوط به سرورها پاسخ دهند. این فناوری به سرورها اجازه می‌دهد تا اطلاعات مورد نیاز را از پایگاه داده‌های داخلی، مستندات فنی و حتی اینترنت جستجو کرده و سپس پاسخ‌های مناسبی را ارائه دهند. به این ترتیب، RAG می‌تواند به‌طور قابل توجهی فرآیند پشتیبانی فنی را بهبود بخشیده و به کاربران کمک کند تا مشکلات خود را سریع‌تر و آسان‌تر حل کنند. برای نمونه به دو مدل از سرورهای HP که از فناوری RAG بهره می‌برند، اشاره می‌کنیم؛

سرور HPE ProLiant DL384 Gen12

سرور HPE ProLiant DL380 Gen12 انتخابی هوشمندانه برای سازمان‌هایی است که به دنبال کاربری‌های پیچیده هوش مصنوعی و یادگیری ماشین هستند. این سرور با بهره‌گیری از فناوری RAG و تجهیز به سوپر تراشه‌های NVIDIA، امکان پردازش حجم عظیمی از داده‌ها و اجرای مدل‌های پیچیده را با سرعت و کارایی بسیار بالا فراهم می‌کند.

سرور HPE ProLiant DL380 Gen12

سرور HPE ProLiant DL384 Gen12 یک سرور فوق‌العاده قدرتمند است که به‌طور ویژه برای پاسخگویی به نیازهای رو به رشد محاسبات هوش مصنوعی طراحی شده است. این سرور با بهره‌گیری از آخرین فناوری‌های پردازشی، امکان انجام محاسبات پیچیده و پردازش حجم عظیمی از داده‌ها را با سرعت و کارایی بسیار بالا فراهم می‌کند.

در مقاله فناوری های سرور hp می‌توانید با تمام فناوری‌های این سرورهای قدرتمند آشنا شوید.

مزایای استفاده از فناوری RAG در سرورهای HP

فناوری RAG چندین مزیت را برای تلاش‌های هوش مصنوعی مولد سازمان به ارمغان می آورد. از جمله این مزایا عبارتند از:

فناوری مقرون‌به‌صرفه

ساختن یک مدل زبانی بزرگ از ابتدا بسیار پرهزینه است. RAG به ما اجازه می‌دهد از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده استفاده و فقط اطلاعات مورد نیاز خود را به آن اضافه کنیم. این کار هزینه‌ها را به شدت کاهش می‌دهد.

دسترسی به اطلاعات به‌روز

دنیای اطراف ما همیشه در حال تغییر است. RAGبه مدل‌های زبانی اجازه می‌دهد تا همیشه به‌روز باشند و به سوالات ما با استفاده از جدیدترین اطلاعات پاسخ دهند.

افزایش اعتماد کاربران

وقتی از یک چت‌بات سؤالی می‌پرسیم، می‌خواهیم مطمئن باشیم که پاسخ آن درست است. RAG به ما کمک می‌کند تا با ذکر منبع، از صحت اطلاعات مطمئن شویم.

کنترل‌ بیشتر توسط توسعه‌دهندگان

با RAG، توسعه‌دهندگان می‌توانند به‌راحتی اطلاعاتی که مدل زبانی به آن دسترسی دارد را کنترل کنند و از این طریق اطمینان حاصل کنند که پاسخ‌های آن مناسب و مرتبط است. همچنین می‌توانند سطوح دسترسی به اطلاعات حساس را مدیریت و خطاهای احتمالی در منابع را سریع‌تر رفع کنند.

گستردگی طیف کاربردی مدل یادگیری زبانی

به دلیل سازگاری بالا و دسترسی آسان به منابع مختلف، امکان استفاده از مدل‌های مولد در صنایع مختلف از جمله پزشکی، آموزش، تجارت، هنر، مشاوره و… را فراهم می‌کند.

کاهش ریسک اطلاعات اشتباه

با دسترسی به منابع زنده، احتمال ارائه اطلاعات نادرست کاهش می‌یابد، زیرا مدل همواره به داده‌های جدید دسترسی دارد.

پشتیبانی از چند زبان

پیچیدگی RAG، به مدل‌ها اجازه می‌دهد تا بتوانند اطلاعات به‌روز و مرتبط را در زبان‌های مختلف بازیابی کنند و تجربه کاربری چندزبانه بهتری فراهم سازند.

پیشنهاد مطالعه

آشنایی با کاربردی ترین ابزارهای هوش مصنوعی

چرا فناوری RAG مهم است و چه تفاوتی با LLM دارد؟

مدل زبانی بزرگ (Large Language Model) از جمله فناوری‌های کلیدی هوش مصنوعی (AI) است که چت ربات‌های هوشمند (intelligent chatbots) و دیگر برنامه‌های کاربردی پردازش زبان طبیعی (NLP) را تغذیه می‌کند. هدف آن ایجاد ربات‌هایی است که بتوانند با ارجاع متقابل به منابع دانش معتبر به سؤالات کاربران در زمینه‌های مختلف پاسخ دهند. متأسفانه با اینکه LLM ها ابزارهای قدرتمندی هستند، ممکن است ناسازگار باشند و از طرفی دانش و آگاهیشان توسط داده‌هایی که براساس آن‌ها آموزش دیده‌اند، محدود شود. این بدان معناست که پاسخ‌های آن‌ها احتمال دارد گاهی غیرمنتظره یا نادرست یا به آخرین اطلاعات دسترسی نداشته باشند. چالش‌های شناخته شده LLM عبارتند از:

ارائه اطلاعات نادرست زمانی که پاسخی ندارد.
ارائه اطلاعات منسوخ یا عمومی زمانی که کاربر انتظار یک پاسخ خاص و به‌روز را دارد.
ممکن است برای پاسخ‌گویی از منابع نامعتبر استفاده کند.
ایجاد پاسخ‌های نادرست به دلیل سردرگمی اصطلاحات؛ یعنی زمانی که منابع آموزشی مختلف از اصطلاحات یکسان برای صحبت در مورد چیزهای مختلف استفاده می‌کنند.

تفاوت فناوری RAG و LLM — فناوری RAG اکثر محدودیت‌های LLM را برطرف کرده و با دسترسی به داده‌های به‌روز، پاسخ‌های معتبر و دقیق‌تری ارائه می‌دهد.

شما می توانید مدل LLM را به عنوان یک کارمند جدید بیش‌ازحد مشتاق به پاسخ‌گویی در نظر بگیرید که از مطلع شدن از رویدادهای جاری امتناع می ورزد اما همیشه با اطمینان کامل به هر سوالی پاسخ می‌دهد. متأسفانه، چنین نگرشی می‌تواند بر اعتماد کاربران تأثیر منفی بگذارد و به‌طور قطع این چیزی نیست که کاربران انتظار آن را داشته باشند.

RAG یک رویکرد نو برای حل برخی از چالش‌های گفته شده‌است. در واقع LLM را برای بازیابی اطلاعات مرتبط از منابع معتبر و از پیش تعیین شده دانش هدایت می‌کند. سازمان‌ها کنترل بیشتری بر خروجی متن تولید شده دارند و کاربران بینش‌هایی در مورد نحوه پاسخ‌گویی توسط LLM به دست می‌آورند.

آنچه درباره فناوری RAG در این مقاله خواندید

فناوری (Retrieval-Augmented Generation) RAG روشی نوین در حوزه هوش مصنوعی است که به مدل‌های زبانی بزرگ کمک می‌کند تا به سوالات پیچیده و تخصصی، با دقت و سرعت بیشتری پاسخ دهند. در این روش، مدل‌های زبانی به جای تکیه صرف بر دانش از پیش آموخته، به یک پایگاه داده متصل شده و اطلاعات مرتبط با سوال را از آن بازیابی می‌کنند. سپس با استفاده از این اطلاعات به همراه دانش قبلی خود، پاسخ دقیق و جامعی تولید می‌کنند. مزایای RAG شامل دقت بالاتر، ارتباط بیشتر، خلاقیت و نوآوری و قابلیت شخصی‌سازی است. به عبارت ساده‌تر، RAG به مدل‌های زبانی اجازه می‌دهد تا از اطلاعات دنیای واقعی استفاده کرده و پاسخ‌های بهتری به کاربران ارائه دهند.

تعمیر سرور در اسرع وقت

تعمیرکار سرور فالنیک ایران اچ پی، انواع خدمات تعمیر سرور را در سریع‌ترین زمان ممکن انجام می‌دهد. در صورت نیاز می‌توانید یک سرور امانی از ما دریافت کنید. برای اطلاعات بیشتر کلیک کنید.

تعمیر سرور تماس بگیرید