مقدمه
در عصر اطلاعات محور امروزی، داده ها یک منبع حیاتی برای کسب و کارها، محققان و افراد هستند. با این حال، این دادهها اغلب در سیلوها وجود دارند – تکه تکهشده در سیستمها، بدون ساختار و غیرقابل دسترس برای تجزیه و تحلیل مؤثر. چالش صرفا داشتن حجم وسیعی از داده ها نیست، بلکه درک آن از راه های معنادار است.
Enter Retrieval-Augmented Generation (RAG)، تکنیکی که نقاط قوت بازیابی اطلاعات و تولید زبان طبیعی را برای استخراج و ترکیب دانش ترکیب می کند. سیستمهای RAG دادههای مرتبط را از منابع خارجی بازیابی میکنند و از هوش مصنوعی برای تولید پاسخهای دقیق و غنی از زمینه استفاده میکنند. هنگامی که سیستمهای RAG با نمودارهای دانش – شبکههای ساختاریافته موجودیتها و روابط آنها – یکپارچه میشوند، پتانسیل بیشتری را باز میکنند و درک عمیقتر، استدلال و دقت را امکانپذیر میسازند.
این مقاله به بررسی هم افزایی بین RAG و نمودارهای دانش میپردازد، نمونههای دنیای واقعی، توضیحات دقیق و تجسمهای واضح را برای نشان دادن قدرت تغییردهنده آنها ارائه میکند.
RAG چیست؟
Retrieval-Augmented Generation (RAG) نشان دهنده پیشرفتی در هوش مصنوعی است که قابلیتهای مدلهای زبان سنتی را افزایش میدهد. در حالی که مدلهای زبان بزرگ (LLM) مانند GPT بر روی مجموعه دادههای وسیع آموزش داده میشوند، اما دارای یک قطع دانش و عدم دسترسی به …