جستجوی پایگاه دانش، پاسخهای مستدل را از اسناد گردآوریشده بازیابی میکند، در حالی که تولید زبان خالص، پاسخهای روان را صرفاً از الگوهای آموختهشده تولید میکند. هر رویکرد، دقت را فدای انعطافپذیری میکند و آنها را برای موارد استفاده بسیار متفاوت سازمانی و مصرفی مناسب میسازد.
یک رویکرد هوش مصنوعی که پاسخها را از مخزنی از اسنادِ گردآوریشده بازیابی میکند و پاسخهای مبتنی بر منبع و معتبر را برمیگرداند.
یک رویکرد صرفاً مدل که متن را از الگوهای آماری آموختهشده تولید میکند، بدون اینکه اسناد خارجی را در زمان استنتاج بازیابی کند.
| ویژگی | جستجوی پایگاه دانش | تولید زبان خالص |
|---|---|---|
| مکانیسم اولیه | بخشهای مرتبط را از یک پایگاه دانش فهرستبندیشده بازیابی میکند. | متن را از پارامترهای مدل آموخته شده تولید میکند |
| منبع دانش | اسناد خارجی، پایگاههای داده یا فروشگاههای وکتور | وزنهای مدل داخلی از دادههای آموزشی |
| خطر توهم | کم، زیرا پاسخها مبتنی بر منابع بازیابی شده هستند | بالاتر، زیرا مدل میتواند حقایقی با ظاهری قابل قبول بسازد |
| روش بهروزرسانی | اسناد را در پایگاه دانش اضافه یا ویرایش کنید | مدل را دوباره آموزش دهید یا تنظیم دقیق کنید |
| بهترین موارد استفاده | پشتیبانی مشتری، جستجوی سازمانی، پرسش و پاسخ حقوقی و پزشکی | نویسندگی خلاق، طوفان فکری، چت آزاد، تولید کد |
| مشخصات تأخیر | به دلیل مرحله بازیابی کمی بالاتر، معمولاً ۲۰۰ تا ۸۰۰ میلیثانیه اضافی | معمولاً برای پاسخهای کوتاه سریعتر است زیرا نیازی به بازیابی نیست |
| ساختار هزینه | میزبانی پایگاه داده برداری به علاوه هزینههای استنتاج | هزینههای محاسبه استنتاج در درجه اول |
| شفافیت | بالا، زیرا منابع را میتوان در کنار پاسخها ذکر کرد | کم، زیرا مسیر استدلال درون مدل پنهان است |
| مقیاسپذیری دانش | به صورت خطی با اندازه مجموعه اسناد مقیاسبندی میشود | مقیاسها با اندازه مدل و حجم دادههای آموزشی |
جستجوی پایگاه دانش در دو مرحله انجام میشود: یک بازیابیکننده مرتبطترین بخشها را از یک مجموعه فهرستبندیشده پیدا میکند، سپس یک مدل زبانی آن بخشها را به یک پاسخ منسجم تبدیل میکند. تولید زبان خالص (Pure Language Generation) مرحله بازیابی را به طور کامل نادیده میگیرد و با تکیه بر پارامترهای داخلی مدل، نشانه بعدی را در یک توالی پیشبینی میکند. تفاوت عملی این است که یک رویکرد همیشه یک رد کاغذی به یک منبع دارد، در حالی که رویکرد دیگر اساساً یک تکمیل خودکار بسیار پیچیده است.
قرار دادن پاسخها در اسناد بازیابیشده، جستجوی پایگاه دانش را بسیار کمتر مستعد جعل حقایق میکند، به همین دلیل است که به پیشفرض استقرارهای سازمانی تبدیل شده است که در آنها پاسخهای اشتباه عواقب قانونی یا مالی دارند. مدلهای تولید زبان خالص، با وجود روانیشان، میتوانند با اطمینان چیزهایی را بیان کنند که به سادگی درست نیستند، به خصوص در مورد موضوعات خاص یا جدید خارج از دادههای آموزشیشان. برای حوزههای پرمخاطره مانند پزشکی یا حقوق، سیستمهای مبتنی بر بازیابی تقریباً همیشه ترجیح داده میشوند.
تولید زبان خالص زمانی میدرخشد که کار نیاز به خلاقیت، ظرافت یا استدلال باز داشته باشد، مانند تهیه پیشنویس متن بازاریابی، نوشتن شعر یا توضیح یک مفهوم به روشهای مختلف. جستجوی پایگاه دانش محدودتر است زیرا باید به آنچه اسناد واقعاً میگویند وفادار بماند، که میتواند پاسخها را خشک یا تکراری جلوه دهد. اگر به مدلی برای اختراع، ترغیب یا تکرار نیاز دارید، تولید زبان برنده است. اگر به آن برای جستجوی چیزی و گزارش آن نیاز دارید، بازیابی برنده است.
بهروز نگهداشتن سیستم جستجوی پایگاه دانش به سادگی آپلود اسناد جدید یا بهروزرسانی اسناد موجود است و تغییرات بلافاصله اعمال میشوند. مدلهای تولید زبان خالص فقط میتوانند اطلاعات جدید را از طریق آموزش مجدد یا تنظیم دقیق پرهزینه که میتواند هفتهها طول بکشد و میلیونها دلار هزینه داشته باشد، یاد بگیرند. به همین دلیل است که بازیابی به الگوی استاندارد برای هر برنامهای تبدیل شده است که نیاز به انعکاس اطلاعات با تغییر سریع مانند کاتالوگ محصولات، سیاستهای داخلی یا اخبار فوری دارد.
تولید زبان خالص معماری سادهتری دارد، فقط یک نقطه پایانی برای ارائه مدل، اما هزینههای استنتاج با اندازه مدل و حجم استفاده افزایش مییابد. جستجوی پایگاه دانش، سربار یک پایگاه داده برداری، خط لوله جاسازی و زیرساخت بازیابی را اضافه میکند، اگرچه هزینههای جاسازی با مدلهای کوچکتر به شدت کاهش یافته است. برای برنامههای با حجم بالا، سربار بازیابی اغلب با توانایی استفاده از مدلهای تولید کوچکتر و ارزانتر جبران میشود، زیرا بار سنگین توسط بازیابی کننده انجام میشود.
یکی از مزایای دست کم گرفته شدهی جستجوی پایگاه دانش، قابلیت توضیح آن است: هر پاسخی را میتوان با سند و متن دقیقی که از آن آمده است، جفت کرد و به کاربران اجازه داد تا خودشان ادعاها را تأیید کنند. Pure Language Generation چنین مسیر حسابرسی ارائه نمیدهد، که یک مشکل جدی در صنایع تحت نظارت است که در آنها باید توجیه کنید که چرا یک سیستم آنچه را که گفته است، بیان کرده است. این قابلیت ردیابی اغلب عامل تعیینکننده برای تیمهای انطباق است که فروشندگان هوش مصنوعی را ارزیابی میکنند.
مدلهای تولید زبان خالص اگر با دادههای کافی آموزش داده شده باشند، همیشه جواب را میدانند.
حتی مدلهایی که بر روی تریلیونها توکن آموزش دیدهاند، نقاط کوری دارند، به خصوص برای رویدادهای اخیر، اطلاعات اختصاصی یا حوزههای تخصصی. آنها همچنین حقایق حفظ شده را به روشهای غیرقابل پیشبینی ترکیب میکنند، به همین دلیل بازیابی حتی برای مدلهای آموزش دیده نیز ارزشمند است.
جستجوی پایگاه دانش، توهمات را به طور کامل از بین میبرد.
بازیابی، توهمات را کاهش میدهد اما از بین نمیبرد. مدل همچنان میتواند یک متن بازیابی شده را اشتباه تفسیر کند، اطلاعات را از بخشهای نامرتبط ترکیب کند، یا جزئیاتی را اختراع کند که فراتر از آنچه منبع واقعاً میگوید، باشد. قطعهبندی خوب و طراحی سریع ضروری هستند.
RAG فقط یک موتور جستجوی شیک است.
سیستمهای جستجوی پایگاه دانش مدرن از جاسازیهای معنایی، رتبهبندی مجدد، بازنویسی پرسوجو و گاهی اوقات استدلال چندگامی برای ترکیب پاسخها در اسناد متعدد استفاده میکنند. آنها بسیار توانمندتر از جستجوی کلمات کلیدی هستند، اگرچه بر پایههای مشابهی بنا شدهاند.
مدلهای زبانی بزرگتر در نهایت جایگزین نیاز به بازیابی خواهند شد.
مدلهای بزرگتر برخی از توهمات را کاهش میدهند، اما مشکلات جدیدی مانند هزینه بالاتر، استنتاج کندتر و همان مشکلات قطع دانش را ایجاد میکنند. بازیابی به جای رقابت با مقیاس، آن را تکمیل میکند، به همین دلیل است که آزمایشگاههای پیشرو اکنون معیارهای RAG را در کنار نسخههای مدل خود منتشر میکنند.
تولید زبان خالص همیشه ارزانتر از سیستمهای مبتنی بر بازیابی است.
در مقیاس بزرگ، بازیابی به شما امکان میدهد از مدلهای تولید کوچکتر و ارزانتر استفاده کنید زیرا بازیابیکننده بخش زیادی از کار دقت را انجام میدهد. هزینه زیرساخت یک پایگاه داده برداری اغلب بسیار کمتر از تفاوت هزینه استنتاج بین یک مدل زبانی بزرگ و کوچک است.
وقتی دقت، استناد به منبع و اطلاعات بهروز، بهویژه در زمینههای سازمانی، حقوقی یا پشتیبانی مشتری، مهمتر از انعطافپذیری خلاقانه است، جستجوی پایگاه دانش را انتخاب کنید. وقتی به خروجی روان، خلاقانه یا محاورهای نیاز دارید و میتوانید توهمات گاهبهگاه را تحمل کنید، تولید زبان خالص را انتخاب کنید. بسیاری از سیستمهای تولید اکنون هر دو را با هم ترکیب میکنند و از بازیابی برای تولید زمینهای برای بهترینهای هر دو جهان استفاده میکنند.
LLM های مبتنی بر ابزار، مدلهای زبانی مستقل را با اتصال آنها به APIهای خارجی، ماشینحسابها و پایگاههای داده گسترش میدهند و بازیابی اطلاعات و اجرای وظایف را در زمان واقعی امکانپذیر میسازند. LLM های مستقل صرفاً به پارامترهای آموزشدیده خود متکی هستند و آنها را مستقل اما محدود به دانش حاصل از دادههای آموزشی میکنند.
LLM های متن باز، مدلهای هوش مصنوعی قابل تنظیم و خود-میزبان با دسترسی کامل به کد ارائه میدهند، در حالی که API های اختصاصی LLM، خدمات مدیریت شده و بهبود یافته را از طریق نقاط پایانی مبتنی بر ابر با قیمت گذاری مبتنی بر میزان استفاده ارائه میدهند.
RAG و LLM های تنظیمشده دقیق، هر دو کیفیت خروجی هوش مصنوعی را بهبود میبخشند، اما به روشهای اساساً متفاوتی عمل میکنند. RAG اطلاعات خارجی را در زمان پرسوجو دریافت میکند، در حالی که تنظیم دقیق، دانش جدید را مستقیماً در وزنهای مدل قرار میدهد. انتخاب بین آنها بستگی به این دارد که دادههای شما چند وقت یکبار تغییر میکنند و به چه نوع دقتی نیاز دارید.
RAG با زمینه بصری، مدلهای زبانی را با بازیابی تصاویر، نمودارها و دیاگرامها در کنار متن غنی میکند، در حالی که RAG فقط متنی صرفاً به متون نوشتاری متکی است. RAG بصری در وظایف چندوجهی مانند درک اسناد و پاسخ به سؤالات بصری برتری دارد، در حالی که RAG فقط متنی سادهتر، سریعتر و ارزانتر برای استقرار باقی میماند.
RAG چندوجهی متن، تصاویر، صدا و ویدیو را برای بازیابی غنیتر با هم پردازش میکند، در حالی که RAG فقط متنی منحصراً بر محتوای نوشتاری تمرکز دارد. انتخاب بستگی به این دارد که آیا دادهها و موارد استفاده شما فراتر از اسناد متنی ساده است یا خیر.
