تکه‌بندی (Chunking) در مهندسی پرامپت به روش rag

RAG یا Retrieval-Augmented Generation یک تکنیک پیشرفته در پردازش زبان طبیعی (NLP) است که ترکیبی از بازیابی اطلاعات (Retrieval) و تولید متن (Generation) را برای بهبود کیفیت پاسخ‌ها استفاده می‌کند.

در این روش، یکی از مراحل کلیدی "تکه‌بندی (Chunking)" است که داده‌های متنی را به بخش‌های کوچکتر و قابل پردازش تقسیم می‌کند. این کار به مدل کمک می‌کند تا اطلاعات را بهینه بازیابی و تولید کند.

قبل از تکه‌بندی، باید تصمیم بگیریم که داده‌های ورودی را چگونه تقسیم کنیم. روش‌های رایج:

✅ بر اساس تعداد کلمات/توکن‌ها (مثلاً هر 512 توکن یک تکه)
✅ بر اساس پاراگراف یا جملات (تکه‌بندی معنایی)
✅ بر اساس نقاط کلیدی متن (استفاده از الگوریتم‌های NLP برای استخراج بخش‌های مهم)

• در این روش، هر تکه با هم‌پوشانی (Overlap) بین ۲ تکه قبلی و بعدی ایجاد می‌شود.
• به این ترتیب، مدل درک بهتری از متن دارد و اطلاعات از دست نمی‌روند.
• مثال: اگر اندازه تکه 512 توکن است، می‌توان 50 تا 100 توکن هم‌پوشانی در نظر گرفت.

🔹 مزیت: کاهش احتمال از دست دادن اطلاعات کلیدی
🔹 چالش: افزایش حجم داده پردازشی

• تکه‌بندی بر اساس ساختار معنایی متن، مثلاً پاراگراف‌ها، تیترها و بخش‌های مهم انجام می‌شود.
• ابزارهای کمکی: مدل‌های NLP مانند SpaCy یا NLTK برای تشخیص مرز جملات و پاراگراف‌ها.

🔹 مزیت: حفظ انسجام معنایی
🔹 چالش: نیاز به پردازش اضافی برای تشخیص ساختار متن

• متن به قطعات با تعداد توکن‌های مشخص (مثلاً 512 توکن) تقسیم می‌شود، بدون توجه به معنای آن.
• در کاربردهایی مثل جستجوی سریع مناسب است.

🔹 مزیت: سریع و ساده
🔹 چالش: احتمال از دست رفتن ارتباط بین بخش‌ها

پس از تکه‌بندی، هر بخش در یک پایگاه داده برداری (Vector Database) مانند FAISS، Pinecone، Weaviate ذخیره می‌شود تا در مرحله بازیابی استفاده شود.

✅ Chunking در RAG نقش مهمی در بهینه‌سازی بازیابی اطلاعات دارد.
✅ روش‌های Sliding Window، Semantic Chunking و Fixed-Length Chunking بسته به نیاز انتخاب می‌شوند.
✅ استفاده از پایگاه‌های داده برداری برای جستجوی سریع اطلاعات تکه‌بندی‌شده ضروری است.

تکه‌بندی (Chunking) در مهندسی پرامپت به روش RAG (Retrieval-Augmented Generation) یکی از مراحل کلیدی برای بهبود بازیابی اطلاعات و تولید پاسخ‌های دقیق است. این فرآیند شامل تقسیم داده‌های متنی به قطعات کوچکتر و قابل مدیریت است تا هنگام جستجو و بازیابی، مرتبط‌ترین بخش‌ها استخراج شوند. روش‌های مختلفی برای تکه‌بندی وجود دارد که به زمینه، نوع داده، و نیازهای مدل بستگی دارند.

مراحل اصلی تکه‌بندی در RAG

انتخاب استراتژی تکه‌بندی

روش‌های مختلفی برای تکه‌بندی متن وجود دارد، از جمله:

تکه‌بندی مبتنی بر طول کاراکتر/تعداد کلمات: تقسیم متن به قطعاتی با طول ثابت (مثلاً هر 500 کاراکتر).

تکه‌بندی بر اساس پاراگراف یا جملات: حفظ ساختار زبانی با تقسیم متن در مرزهای طبیعی.

تکه‌بندی معنایی (Semantic Chunking): استفاده از مدل‌های پردازش زبان طبیعی (مانند BERT یا SBERT) برای تقسیم متن به بخش‌هایی که از نظر معنایی مستقل هستند.

ایجاد هم‌پوشانی (Overlap) بین تکه‌ها

برای جلوگیری از از دست رفتن اطلاعات مهم در مرزهای تکه‌بندی، معمولاً از Sliding Window استفاده می‌شود. در این روش، هر تکه بخشی از تکه قبلی را نیز شامل می‌شود (مثلاً 20٪ هم‌پوشانی).

تبدیل تکه‌ها به نمایش برداری (Embedding)

پس از تکه‌بندی، هر قطعه به بردار عددی تبدیل می‌شود تا در پایگاه داده برداری ذخیره شود. برای این کار از مدل‌های تبدیل متن به بردار مانند OpenAI Embeddings، Sentence Transformers یا Cohere Embeddings استفاده می‌شود.

ذخیره‌سازی در پایگاه داده برداری (Vector Database)

تکه‌های برداری‌شده در پایگاه داده‌هایی مانند FAISS، Pinecone، Weaviate، یا ChromaDB ذخیره می‌شوند تا در زمان جستجو سریع‌تر بازیابی شوند.

بازیابی تکه‌های مرتبط (Retrieval)

هنگام دریافت پرامپت از کاربر، ابتدا Embedding پرامپت محاسبه شده و در پایگاه داده برداری جستجو می‌شود تا مرتبط‌ترین تکه‌ها بر اساس فاصله کسینوسی یا معیارهای مشابه استخراج شوند.

ترکیب داده‌های بازیابی‌شده در پرامپت (Augmentation)

در نهایت، تکه‌های بازیابی‌شده به پرامپت مدل LLM (مانند GPT) اضافه می‌شوند تا پاسخ دقیق‌تری تولید شود.

ابزارهای مفید برای پیاده‌سازی Chunking در RAG

✅ LangChain (برای پردازش و مدیریت تکه‌ها)

✅ Hugging Face Transformers (برای مدل‌های برداری)

✅ FAISS / Pinecone / ChromaDB (برای ذخیره‌سازی و جستجوی برداری)

تکه‌بندی (Chunking) در مهندسی پرامپت به فرآیند تقسیم یک وظیفه یا پرسش به بخش‌های کوچکتر و قابل مدیریت‌تر اشاره دارد. این روش به مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) کمک می‌کند تا به‌طور موثرتر و با دقت بیشتر به سوالات پاسخ دهند. در روش RAG (Retrieval-Augmented Generation)، تکه‌بندی می‌تواند به بهبود عملکرد مدل در استخراج و ترکیب اطلاعات کمک کند.

RAG یک روش است که از ترکیب توانایی‌های مدل‌های زبانی با سیستم‌های بازیابی اطلاعات استفاده می‌کند. در این روش، مدل نه تنها از دانش از پیش‌آموزش‌شده خود استفاده می‌کند، بلکه می‌تواند از یک پایگاه داده یا حافظه خارجی برای بازیابی اطلاعات مرتبط با پرسش استفاده کند.

1. تعیین وظیفه:
2. ابتدا وظیفه یا پرسش را به‌طور واضح تعریف کنید. برای مثال، اگر می‌خواهید یک متن طولانی را خلاصه کنید، وظیفه را به بخش‌های کوچکتر مانند خلاصه‌سازی پاراگراف‌ها تقسیم کنید.
3. تکه‌بندی وظیفه:
4. وظیفه را به بخش‌های کوچکتر تقسیم کنید. برای مثال، اگر می‌خواهید یک متن را خلاصه کنید، می‌توانید متن را به پاراگراف‌ها تقسیم کنید و از مدل بخواهید که هر پاراگراف را به‌طور جداگانه خلاصه کند.
5. استفاده از RAG:
6. در هر بخش، از سیستم بازیابی اطلاعات برای جمع‌آوری داده‌های مرتبط استفاده کنید. سپس، مدل زبانی را به کار بگیرید تا با استفاده از این داده‌ها، پاسخی دقیق و مرتبط تولید کند.
7. ترکیب پاسخ‌ها:
8. پاسخ‌های تولید شده برای هر بخش را با هم ترکیب کنید تا یک پاسخ کامل و جامع دریافت کنید.

• تکه‌بندی در RAG به مدل کمک می‌کند تا به‌طور موثرتر از داده‌های موجود استفاده کند و پاسخ‌های دقیق‌تری تولید کند.
• این روش می‌تواند به کاهش خطاهای مدل و بهبود دقت پاسخ‌ها کمک کند.

تکه‌بندی (Chunking) در روش **RAG** (Retrieval-Augmented Generation) یکی از مهم‌ترین مراحل پردازش داده است که به مدل کمک می‌کند تا اطلاعات را بهتر مدیریت کند و پاسخ‌های بهتری ارائه دهد. در روش **RAG**، اطلاعات خارجی از یک پایگاه داده (مثل وکتور استور) بازیابی شده و به مدل زبانی داده می‌شود تا در تولید متن از آن استفاده کند. اما برای اینکه اطلاعات به درستی ذخیره و بازیابی شوند، باید **تکه‌بندی (Chunking)** روی داده‌ها انجام شود.

---

### **مراحل تکه‌بندی (Chunking) در RAG**
#### 1. **انتخاب اندازه مناسب تکه‌ها**
  - تکه‌های کوچک: دقت بازیابی بالا اما ارتباط بین بخش‌ها ممکن است از بین برود.
  - تکه‌های بزرگ: ارتباط بهتری بین اطلاعات حفظ می‌شود، اما ممکن است برخی جزئیات بی‌ربط هم بازیابی شوند.
  - معمولاً اندازه بهینه بین **256 تا 1024 توکن** است، اما بسته به نوع داده می‌تواند تغییر کند.

#### 2. **روش‌های تکه‌بندی متن**
  **🔹 روش ۱: تکه‌بندی ساده بر اساس تعداد کاراکتر یا کلمه**
  - متن را بر اساس **تعداد مشخصی از کلمات یا توکن‌ها** تقسیم می‌کنیم.
  - مثال:
    ```python
    def chunk_text(text, chunk_size=500):
        words = text.split()
        return [" ".join(words[i:i+chunk_size]) for i in range(0, len(words), chunk_size)]
    ```
  - مشکل: ممکن است جملات یا مفاهیم نصفه شوند.

  **🔹 روش ۲: تکه‌بندی هوشمند بر اساس جملات**
  - می‌توان از **NLTK یا spaCy** برای تقسیم متن بر اساس جمله‌ها استفاده کرد:
    ```python
    import nltk
    from nltk.tokenize import sent_tokenize
    
    def chunk_sentences(text, max_length=500):
        nltk.download('punkt')
        sentences = sent_tokenize(text)
        chunks, current_chunk = [], []
        current_length = 0
        
        for sentence in sentences:
            if current_length + len(sentence) <= max_length:
                current_chunk.append(sentence)
                current_length += len(sentence)
            else:
                chunks.append(" ".join(current_chunk))
                current_chunk = [sentence]
                current_length = len(sentence)
        
        if current_chunk:
            chunks.append(" ".join(current_chunk))
        
        return chunks
    ```
  - مزیت: جملات ناقص از هم جدا نمی‌شوند و انسجام حفظ می‌شود.

  **🔹 روش ۳: Sliding Window Chunking (پنجره لغزان)**
  - در این روش، هر تکه جدید شامل بخشی از تکه قبلی است تا اطلاعات کلیدی از بین نروند.
  - مثال:
    ```python
    def sliding_window_chunk(text, chunk_size=500, overlap=100):
        words = text.split()
        chunks = []
        for i in range(0, len(words), chunk_size - overlap):
            chunks.append(" ".join(words[i:i+chunk_size]))
        return chunks
    ```
  - مزیت: کاهش احتمال از بین رفتن اطلاعات مهم.

---

### **۳. ذخیره در پایگاه داده وکتوری**
بعد از تکه‌بندی، هر تکه باید به یک بردار عددی تبدیل شود و در پایگاه داده وکتوری مانند **FAISS، Pinecone، Weaviate یا Chroma** ذخیره شود. این کار معمولاً با **مدل‌های تعبیه (Embedding)** مانند OpenAI's `text-embedding-ada-002` یا `BERT` انجام می‌شود.

**نمونه کد ذخیره در FAISS:**
```python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
import faiss
import numpy as np

# مدل تعبیه
model = SentenceTransformer("all-MiniLM-L6-v2")

# داده‌های تکه‌بندی‌شده
chunks = ["متن تکه ۱", "متن تکه ۲", "متن تکه ۳"]

# تبدیل به بردار
embeddings = np.array([model.encode(chunk) for chunk in chunks])

# ساخت پایگاه داده FAISS
index = faiss.IndexFlatL2(embeddings.shape[1])
index.add(embeddings)
```

---

### **۴. بازیابی داده و ترکیب با پرامپت**
زمانی که کاربر یک سؤال مطرح می‌کند، ابتدا:
1. **پرسش کاربر نیز به بردار عددی تبدیل می‌شود**.
2. **مربوط‌ترین تکه‌ها از پایگاه داده وکتوری بازیابی می‌شوند**.
3. **این تکه‌ها همراه با پرامپت به مدل زبانی داده می‌شوند**.

**نمونه کد جستجو در FAISS:**
```python
query = "بهترین روش کاهش ریسک نقدینگی چیست؟"
query_vector = model.encode(query).reshape(1, -1)

# پیدا کردن نزدیک‌ترین تکه‌ها
D, I = index.search(query_vector, k=3)
retrieved_chunks = [chunks[i] for i in I[0]]

# اضافه کردن به پرامپت
prompt = f"متن مرتبط:\n{retrieved_chunks}\n\nپاسخ: "
```

---

### **جمع‌بندی**
- **تکه‌بندی (Chunking) داده‌ها** در RAG ضروری است تا اطلاعات به‌درستی ذخیره و بازیابی شوند.
- **روش‌های مختلف تکه‌بندی** شامل برش ساده، بر اساس جمله، و پنجره لغزان هستند.
- بعد از تکه‌بندی، **بردارهای متن در یک پایگاه داده وکتوری ذخیره می‌شوند** و هنگام درخواست کاربر، تکه‌های مرتبط استخراج شده و به مدل داده می‌شوند.
- این روش به **مدل‌های زبانی مثل ChatGPT یا DeepSeek کمک می‌کند تا پاسخ‌های دقیق‌تر و مرتبط‌تری تولید کنند**.

اگر در پیاده‌سازی این روش نیاز به راهنمایی بیشتری داشتی، بگو 😃