تکه‌بندی (Chunking) در مهندسی پرامپت به روش rag

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 😃

در مهندسی پرامپت، تکه‌بندی (Chunking) به فرآیند تقسیم اطلاعات بزرگ به بخش‌های کوچک‌تر و قابل مدیریت‌تر اشاره دارد. این فرآیند به خصوص در زمان استفاده از متدهای بازیابی و تولید (Retrieval-Augmented Generation یا RAG) اهمیت زیادی دارد. روش RAG ترکیبی از بازیابی مستندات مرتبط و تولید متن بر اساس آن‌ها است. 
 

a. جمع‌آوری داده‌ها: در ابتدا، باید داده‌های خام (مثل متون یا مستندات) که قرار است تحلیل و پردازش شوند، جمع‌آوری شود.

b. تشخیص واحدهای معنی‌دار: بعد از جمع‌آوری داده‌ها، باید واحدهای معنی‌دار (مثل جمله، پاراگراف یا بخش‌های کوچک‌تر) در متن شناسایی شوند. این کار می‌تواند به صورت دستی یا خودکار و با استفاده از الگوریتم‌های پردازش زبان طبیعی (NLP) انجام شود.

c.تکه‌بندی متن: با استفاده از روش‌هایی مانند تقسیم بر اساس نشانه‌گذاری (Tokenization)، می‌توان متن را به تکه‌های کوچکتر تقسیم کرد. به طور مثال، می‌توان جملات یا پاراگراف‌ها را به تکه‌های کوچکتر تقسیم کرد که هر یک از آن‌ها محتوای مشخص و قابل فهمی دارند.

d. فیلتر کردن و پیش‌پردازش: در این مرحله، ممکن است نیاز باشد تا تکه‌های غیرمرتبط یا اضافی حذف شوند و همچنین بهینه‌سازی‌های لازم (مثل حذف کلمات توقف یا تصحیح املایی) انجام گیرد.

e. دستگاه بازیابی اطلاعات: اکنون که متن به تکه‌های کوچکتر تقسیم شده است، می‌توان از تکنیک‌های بازیابی اطلاعات برای پیدا کردن تکه‌های مرتبط با سوالات یا نیازهای خاص استفاده کرد.

f. تولید متن: بر اساس تکه‌های بازیابی شده، مدل تولید متن (مانند GPT) می‌تواند محتوای جدیدی را بر اساس اطلاعات موجود تولید کند.

با این روش، می‌توان به بهره‌وری بیشتری در تولید پاسخ‌های دقیق و مرتبط دست یافت. تکه‌بندی به محققان و توسعه‌دهندگان کمک می‌کند تا با کنترل بیشتری بر روی داده‌ها و پاسخ‌ها، خروجی‌های بهتری را ارائه دهند.