RAG یا فاین‌تیون؟ انتخاب درست برای داده‌های اختصاصی
RAG معمولاً برای پاسخ مبتنی بر اسناد قابل‌تغییر مناسب است؛ فاین‌تیون برای اصلاح الگوی رفتار مدل بررسی می‌شود. اول خطای واقعی را اندازه بگیرید.
دو مسئله را اشتباه نگیریم
یک دستیار گاهی شرایط جدید بازگشت وجه را نمی‌داند و گاهی هم پاسخ را با قالب نامناسب می‌نویسد. مشکل اول به اطلاعات تازه مربوط است؛ مشکل دوم می‌تواند به دستور، نمونه و رفتار خروجی مربوط باشد. انتخاب راه‌حل پیش از تشخیص این تفاوت، آزمایش‌های پرهزینه ایجاد می‌کند.
در RAG متن مرتبط هنگام پاسخ‌گویی پیدا و در اختیار مدل گذاشته می‌شود. در فاین‌تیون، وزن‌های مدل با دادهٔ آموزشی تغییر می‌کنند. هیچ‌کدام به‌خودی‌خود صحت پاسخ یا رعایت دسترسی را تضمین نمی‌کند.
جدول تصمیم اولیه
| نیاز | نقطهٔ شروع |
|---|---|
| تغییر هفتگی اسناد | بازیابی نسخهٔ معتبر |
| ارجاع به سند | بازیابی همراه محل منبع |
| قالب نامنظم | دستور، نمونه و اعتبارسنجی خروجی |
| رفتار تخصصی پایدار | بررسی فاین‌تیون پس از ساخت معیار |
یک RAG کوچک اما درست
پرسش کاربر
-> تعیین سطح دسترسی
-> جست‌وجوی اسناد مجاز
-> انتخاب قطعه‌های مرتبط و نسخهٔ معتبر
-> پاسخ با ارجاع
-> بررسی پشتیبانی ادعاها توسط منبعمجوز باید پیش از تحویل متن به مدل اعمال شود. اگر سند خصوصی در نتایج آمده باشد، جملهٔ «این را نشان نده» در پرامپت کنترل دسترسی نیست. متن بازیابی‌شده هم داده است و نباید اختیار اجرای ابزار را تغییر دهد.
خطا را در سه لایه پیدا کنید
- بازیابی: سند درست پیدا شد؟
- استفاده از سند: مدل از همان سند نتیجه گرفت؟
- پاسخ: نتیجه واضح و متناسب با پرسش است؟
وقتی جواب اشتباه است، فوراً مدل بزرگ‌تر انتخاب نکنید. شاید سند قدیمی است، قطعه‌بندی عنوان را جدا کرده یا سؤال مبهم مانده است. چند نمونهٔ واقعی را با پاسخ مرجع نگه دارید و تغییرات را روی همان مجموعه مقایسه کنید.
پروژهٔ تمرینی
برای راهنمای محصول خودتان ابتدا جست‌وجوی واژگانی و نمایش سه بخش مرتبط را بسازید. بعد تولید پاسخ را اضافه کنید. حالتی داشته باشید که نبود شواهد را صریح اعلام کند. سپس سند حذف‌شده، سند خصوصی و سؤال خارج از موضوع را آزمایش کنید.
در گزارش آزمون، پاسخ خوش‌بیان و پاسخ مستند را یکی نگیرید. ممکن است پاسخ روان باشد اما ادعای اصلی در هیچ قطعه‌ای وجود نداشته باشد. بررسی منبع را جدا از کیفیت نگارش ثبت کنید. این جداسازی کمک می‌کند برای اصلاح، ابزار درست را انتخاب کنید.
پرسش‌های متداول
RAG توهم را کامل حذف می‌کند؟
دیتابیس برداری همیشه لازم است؟
منابع و مطالعهٔ بیشتر
نوشته و بازبینی تحریریهٔ آکادمی 01 · آخرین بررسی منابع: ۲۵ اکتبر ۲۰۲۶. مثال‌ها آموزشی‌اند و باید با نسخه و شرایط پروژهٔ خودتان آزمایش شوند.