فرق Adaptive RAG و Branched RAG و RAG

در دنیای هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی، مدل‌های مختلفی برای بهبود تعاملات و پاسخ‌گویی به اطلاعات وجود دارد. سه مدل معروف که در این زمینه به کار می‌روند شامل RAG، Branched RAG و Adaptive RAG هستند. هر یک از این مدل‌ها ویژگی‌ها و کاربردهای خاص خود را دارند که استفاده از آن‌ها بسته به نیاز کاربران متفاوت است.

مدل RAG (Retrieval-Augmented Generation)، با ترکیب توانمندی‌های زبانی و بازیابی اطلاعات از منابع خارجی، به جواب‌های دقیق و به‌روز در پاسخ به سوالات تخصصی کمک می‌کند. این مدل مخصوصاً در زمینه‌هایی مانند پزشکی و فن‌آوری که به اطلاعات دقیق و به‌روز نیاز است، بسیار کارآمد است. ساختار این مدل نسبتاً ساده است و می‌تواند برای تولید محتوا و پاسخ به سوالات خاص مؤثر واقع شود.

از سوی دیگر، Branched RAG با امکان هدایت مدل به سمت مسیرهای مختلف پاسخ‌دهی، به سناریوهایی که در آن‌ها چندین مسیر پاسخ وجود دارد، اختصاص یافته است. این قابلیت به‌خصوص برای چت‌بات‌ها و سیستم‌های تصمیم‌گیری مفید است که نیاز به ارائه پاسخ‌های متنوع بر اساس ورودی‌های کاربر دارند. در این مدل، پاسخ‌ها می‌توانند بر اساس اطلاعات قبلی و انتخاب‌های کاربر تغییر کنند و این امر تجربه کاربری را بهبود می‌بخشد.

مدل Adaptive RAG از نظر کاربردی پیشرفته‌تر است و با توانایی تنظیم پویای اطلاعات بازیابی شده بر اساس بازخورد کاربران، در سیستم‌هایی که نیاز به یادگیری مداوم و بهبود دارند، استفاده می‌شود. این مدل به‌ویژه برای نرم‌افزارهایی طراحی شده که باید با توجه به تعاملات و اطلاعات جدید که به‌طور مداوم دریافت می‌کنند، بهبود یابند.

در نهایت، هر سه مدل به نوعی به بهبود کیفیت پاسخ‌ها و ارتباطات در تعاملات هوش مصنوعی کمک می‌کنند، اما انتخاب مدل مناسب بستگی به نیاز خاص کاربر و پیچیدگی مورد نظر در پاسخ‌دهی دارد.

در مهندسی پرامپت (Prompt Engineering)، RAG (Retrieval-Augmented Generation) یک روش است که برای ترکیب جستجوی اطلاعات از منابع خارجی با مدل‌های تولیدی (مثل GPT) استفاده می‌شود. در این رویکرد، مدل ابتدا اطلاعات مورد نیاز را از یک پایگاه داده یا سیستم جستجو بازیابی می‌کند و سپس آن اطلاعات را برای تولید پاسخ استفاده می‌کند.

حالا، تفاوت‌های اصلی بین RAG، Adaptive RAG، و Branched RAG به این صورت است:

1. RAG (Retrieval-Augmented Generation)

• ویژگی‌ها:
  • در این روش، مدل به‌طور مستقیم از منابع خارجی (مثل پایگاه داده یا وب‌سایت‌ها) اطلاعات می‌گیرد و سپس با استفاده از این اطلاعات، پاسخ تولید می‌کند.
  • معمولا این اطلاعات به‌صورت مستقیم و بدون تغییر در فرآیند تولید پاسخ استفاده می‌شوند.
  • هدف اصلی این است که مدل به اطلاعات بیرونی دسترسی پیدا کند تا بتواند پاسخ‌های دقیق‌تری بدهد.
• کاربردها:
  • در مواردی که نیاز به اطلاعات دقیق و به‌روز وجود دارد.
  • برای پاسخ به سوالات خاص یا درخواست‌هایی که به‌روزرسانی اطلاعات مهم است (مثل پرسش‌های مرتبط با اخبار یا تغییرات جاری).

2. Adaptive RAG

• ویژگی‌ها:
  • در این روش، فرآیند بازیابی و تولید پاسخ به‌صورت پویا و تطبیقی تنظیم می‌شود. به این معنی که مدل می‌تواند با توجه به نوع سوالات و نیازهای خاص، نحوه جستجو و بازیابی اطلاعات را تغییر دهد.
  • از یادگیری و تنظیمات پویا برای بهینه‌سازی فرآیند جستجو و تولید استفاده می‌کند، به‌طور مثال، ممکن است بسته به موضوع یا سوالات خاص، از منابع مختلف اطلاعاتی استفاده کند یا روش‌های جستجو متفاوتی را اعمال کند.
• کاربردها:
  • در شرایطی که سوالات پیچیده یا چندگانه مطرح می‌شود.
  • برای سیستم‌هایی که نیاز دارند تا به‌طور مداوم بهینه‌سازی شوند و رفتارشان بسته به نوع سوال یا اطلاعات تغییر کند.

3. Branched RAG

• ویژگی‌ها:
  • در این روش، مدل بازیابی اطلاعات را به‌صورت شاخه‌ای (branched) انجام می‌دهد. یعنی، از چندین منبع مختلف برای جستجو و بازیابی اطلاعات استفاده می‌شود و سپس اطلاعات بازیابی‌شده از هر شاخه برای تولید پاسخ ترکیب می‌شوند.
  • این فرآیند باعث می‌شود که مدل بتواند از چندین منبع مختلف برای به دست آوردن پاسخ دقیق‌تر و جامع‌تر بهره ببرد.
• کاربردها:
  • در مواقعی که نیاز به بررسی چندین منبع و ادغام اطلاعات از چندین بخش مختلف است.
  • برای سوالاتی که نیاز به پاسخ‌های جامع دارند و باید از اطلاعات متنوع به‌طور همزمان استفاده شود.

به صورت خلاصه:

• RAG: ترکیب بازیابی و تولید برای پاسخ‌دهی به سوالات با استفاده از اطلاعات خارجی.
• Adaptive RAG: نوعی روش پویا که فرآیند بازیابی و تولید پاسخ را بر اساس نیازها و نوع سوالات به‌طور تطبیقی تنظیم می‌کند.
• Branched RAG: روشی که در آن اطلاعات از چندین منبع به‌طور هم‌زمان بازیابی می‌شود و سپس برای تولید پاسخ‌ها ترکیب می‌شود.

هر کدام از این روش‌ها به‌تناسب نیاز به بازیابی اطلاعات، پیچیدگی سوالات و منابع مورد استفاده می‌توانند در سناریوهای مختلف مفید باشند.

در مهندسی پرامپت و توسعه‌ی سیستم‌های RAG (Retrieval-Augmented Generation)، سه رویکرد RAG ساده، Adaptive RAG، و Branched RAG وجود دارند که هرکدام ویژگی‌ها و کاربردهای خاص خود را دارند. در ادامه، این سه مدل را بررسی می‌کنیم:

1. RAG (ساده) – بازیابی و تولید پایه
✅ مفهوم:
مدل RAG (Retrieval-Augmented Generation) به این شکل کار می‌کند که ابتدا اطلاعات مرتبط را از یک پایگاه دانش یا منبع خارجی (مانند ویکی‌پدیا، پایگاه داده شرکت، یا اسناد داخلی) بازیابی کرده و سپس از یک مدل زبانی مانند GPT یا LLM دیگر برای تولید پاسخ استفاده می‌کند.

🎯 کاربردها:
چت‌بات‌های هوشمند که نیاز به اطلاعات به‌روز دارند.
سیستم‌های پرسش و پاسخ مبتنی بر دانش.
کمک به تحقیقات و تحلیل داده‌ها با ترکیب دانش از منابع مختلف.
2. Adaptive RAG – RAG تطبیقی
✅ مفهوم:
در Adaptive RAG، سیستم می‌تواند استراتژی بازیابی و تولید محتوا را بر اساس زمینه‌ی درخواست تطبیق دهد. برخلاف RAG ساده که همیشه یک روش ثابت برای بازیابی داده‌ها دارد، این مدل ممکن است بر اساس معیارهایی مثل کیفیت بازیابی، اطمینان مدل، یا نوع پرسش، تصمیم بگیرد که:

از یک منبع داده خاص استفاده کند.
عمق جستجو را افزایش یا کاهش دهد.
از چندین مدل زبانی یا تنظیمات مختلف برای تولید استفاده کند.
🎯 کاربردها:
چت‌بات‌هایی که نیاز به استدلال پیچیده‌تر و تصمیم‌گیری هوشمندتر دارند.
سیستم‌هایی که باید دقت و کیفیت پاسخ را بسته به شرایط و پرسش‌های کاربر تنظیم کنند.
کاربردهای مالی یا حقوقی که نیاز به سطح اطمینان بالا دارند (مثلاً استفاده از منابع رسمی‌تر در برخی سؤالات).
3. Branched RAG – RAG شاخه‌ای
✅ مفهوم:
در Branched RAG، مدل می‌تواند بسته به نوع پرسش، شاخه‌های مختلفی را برای بازیابی اطلاعات و تولید پاسخ دنبال کند. این روش می‌تواند:

چندین مسیر مختلف برای بازیابی اطلاعات را هم‌زمان دنبال کند (مثلاً بازیابی از چندین پایگاه داده با استراتژی‌های مختلف).
چندین مدل تولید متن را تست کند و بر اساس امتیاز اطمینان، بهترین نتیجه را انتخاب کند.
به صورت چندمرحله‌ای عمل کند؛ یعنی ابتدا اطلاعات کلی را بازیابی کند و سپس اگر نیاز به جزئیات بیشتر بود، مراحل اضافی را انجام دهد.
🎯 کاربردها:
دستیارهای هوشمند پیشرفته که بسته به نوع سؤال، مسیرهای مختلف را بررسی کرده و تصمیم‌گیری بهینه انجام می‌دهند.
تحلیل داده‌های چندبعدی که نیاز به بررسی اطلاعات از منابع مختلف دارد.
بهینه‌سازی عملکرد RAG در پروژه‌های پیچیده مثل سیستم‌های تحقیقاتی، هوش تجاری، یا تحلیل مالی.
مقایسه‌ی کلی
مدل    ویژگی اصلی    مزایا    معایب
RAG (ساده)    بازیابی و تولید مستقیم    ساده، سریع، کم‌هزینه    دقت پایین در برخی موارد
Adaptive RAG    تغییر استراتژی بازیابی و تولید    انعطاف‌پذیر، بهینه‌تر    پیچیدگی بیشتر
Branched RAG    مسیرهای چندگانه برای پاسخ    دقیق‌تر، مناسب مسائل پیچیده    هزینه پردازشی بالاتر
📌 نتیجه‌گیری
اگر به یک سیستم ساده برای بازیابی و تولید نیاز دارید، RAG استاندارد کافی است.
اگر نیاز به سیستم تطبیقی و هوشمندتر دارید، Adaptive RAG گزینه‌ی بهتری است.
اگر پروژه‌ی شما پیچیده است و نیاز به تحلیل چندگانه دارد، Branched RAG بهترین انتخاب است.

RAG (Retrieval-Augmented Generation) یک چارچوب هوش مصنوعی است که با ترکیب مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و سیستم‌های بازیابی اطلاعات، پاسخ‌های دقیق‌تری را تولید می‌کند. در زیر به تفاوت بین Adaptive RAG, Branched RAG, و RAG در مهندسی پرامپت اشاره می‌کنیم:

RAG

• تعریف: RAG یک الگوی معماری است که از هر دو مدل AI مولد و مدل بازیابی اطلاعات استفاده می‌کند تا پاسخ‌های دقیق‌تری را برای کاربران تولید کند.
• کاربرد: مناسب برای اپلیکیشن‌هایی که نیاز به پاسخ‌های به‌روز و دقیق دارند، مانند سیستم‌های پرسش و پاسخ یا دستیارهای مجازی.
• مراحل کار:
  1. دریافت پرامپت کاربر
  2. بازیابی اطلاعات مرتبط از پایگاه داده
  3. تقویت پرامپت با اطلاعات بازیابی شده
  4. تولید پاسخ توسط مدل زبانی بزرگ

Branched RAG

• تعریف: در این رویکرد، بر اساس درخواست کاربر، منبع یا منابع لازم برای جستجوی داده‌های مرتبط تعیین می‌شوند. این روش برای سیستم‌هایی مناسب است که به اطلاعات از منابع مختلف نیاز دارند.
• کاربرد: برای درخواست‌های پیچیده که نیاز به استدلال‌های مختلف دارند. به عنوان مثال، در سیستم‌هایی که باید از چندین منبع اطلاعات استفاده کنند.
• ویژگی: این روش به سیستم اجازه می‌دهد تا بر اساس نیازهای مختلف، منابع اطلاعاتی را بهینه کند.

Adaptive RAG

• تعریف: این رویکرد استراتژی‌های بازیابی و تولید را بر اساس شرایط و نیازهای خاص تنظیم می‌کند. این روش برای سیستم‌هایی مناسب است که با پایگاه‌های دانش و پرسش‌های متنوع سروکار دارند.
• کاربرد: در شرایطی که نیاز به انعطاف‌پذیری در استراتژی‌های بازیابی و تولید پاسخ‌ها وجود دارد. به عنوان مثال، در سیستم‌هایی که باید به پرسش‌های مختلف و پیچیده پاسخ دهند.
• ویژگی: این روش به سیستم اجازه می‌دهد تا خود را با شرایط مختلف تطبیق دهد و پاسخ‌های بهتری را تولید کند.

خلاصه:

• RAG: برای پاسخ‌های به‌روز و دقیق در سیستم‌های پرسش و پاسخ.
• Branched RAG: برای درخواست‌های پیچیده که نیاز به اطلاعات از منابع مختلف دارند.
• Adaptive RAG: برای سیستم‌هایی که نیاز به انعطاف‌پذیری در استراتژی‌های بازیابی و تولید پاسخ‌ها دارند.

سلام دوست من

مدل‌های RAG (Retrieval-Augmented Generation) به طور کلی برای ترکیب جستجو و تولید متن به کار می‌رن. 

و اما تفاوتشون

1. RAG (Retrieval-Augmented Generation):
  - این مدل به طور پایه‌ای شامل دو بخشه: 

یک موتور جستجو برای استخراج اطلاعات و یک مدل تولید متن (مثل Transformer) که روی اطلاعات استخراج شده کار می‌کن.

 RAG از این ترکیب استفاده می‌کن تا پاسخ‌های دقیق‌تر و غنی‌تری تولید کنه.

2. Adaptive RAG:
  - Adaptive RAG نسخه‌ پیشرفته‌تر از RAG هستش  که توانایی یادگیری و به‌روز رسانی اطلاعات در زمان واقعی رو داره. این مدل می‌توانه با توجه به نیازهای کاربر یا زمینه‌ خاصی که در آن فعالیت می‌کنه، رفتار خودشو تنضیم کنه.

یعنی در واقع Adaptive RAG می‌توانه به‌طور هوشمندانه‌تری به داده‌ها واکنش نشان بده 

3. Branched RAG:
  - Branched RAG به نوعی از RAG اشاره داره  و این مدل می‌تونه برای هر پرسش چندین پاسخ متنوع ارائه بده و به کاربر اجازه نیده  تا بر اساس نیاز خودشون  یکی از آونارو انتخاب کنن.