فناوری های کلیدی که به تکامل چت بات ها دامن می زنند


بسیاری از ما با چت بات ها در پورتال های خدمات مشتری، ادارات دولتی و از طریق سرویس هایی مانند Google Bard و ChatGPT OpenAI آشنا هستیم. آنها راحت، آسان برای استفاده، و همیشه در دسترس هستند، که منجر به افزایش استفاده از آنها برای انواع برنامه های کاربردی وب می شود.

متأسفانه، بیشتر چت بات‌های فعلی به دلیل اتکا به داده‌های آموزشی ثابت محدود شده‌اند. ممکن است داده های خروجی از این سیستم ها قدیمی باشد و توانایی ما را برای دریافت اطلاعات بلادرنگ درباره درخواست هایمان محدود کند. آنها همچنین با درک متنی، عدم دقت، پردازش پرس و جو پیچیده و سازگاری محدود با نیازهای در حال تکامل ما مبارزه می کنند.

برای غلبه بر این مشکلات، تکنیک های پیشرفته ای مانند Retrieval-Augmented Generation (RAG) پدید آمده اند. با استفاده از انواع منابع اطلاعات خارجی، از جمله داده‌های بی‌درنگ جمع‌آوری‌شده از وب باز، سیستم‌های RAG می‌توانند پایگاه دانش بی‌درنگ خود را افزایش دهند و پاسخ‌های دقیق‌تر و مرتبط‌تری به درخواست‌های کاربر برای بهبود عملکرد و سازگاری کلی ارائه دهند.

چت بات ها: چالش ها و محدودیت ها

چت بات‌های فعلی از فناوری‌های مختلفی برای انجام وظایف یادگیری و استنتاج استفاده می‌کنند، از جمله تکنیک‌های پردازش زبان طبیعی (NLP)، الگوریتم‌های یادگیری ماشین، شبکه‌های عصبی و چارچوب‌هایی مانند TensorFlow یا PyTorch. آنها برای تفسیر ورودی کاربر، تولید پاسخ‌های مناسب و حفظ جریان مکالمه بر سیستم‌های مبتنی بر قانون، تحلیل احساسات و ماژول‌های مدیریت گفتگو تکیه می‌کنند.

کنفرانس TNW – آیا شما یک سرمایه گذار هستید؟ این پیام برای شماست!

با داغ ترین استارت آپ ها آشنا شوید و سرمایه گذاری بعدی خود را در 20 تا 21 ژوئن کشف کنید. عجله کن! افزایش قیمت 17 اردیبهشت.

با این حال، همانطور که قبلا ذکر شد، این چت بات ها با چالش های متعددی روبرو هستند. درک متنی محدود اغلب منجر به پاسخ‌های عمومی یا نامربوط می‌شود، زیرا مجموعه داده‌های آموزشی ثابت ممکن است نتوانند تنوع مکالمات دنیای واقعی را به تصویر بکشند.

مطلب پیشنهادی  فراخوان جدید برای ممنوعیت پرداخت‌های باج‌افزار صنعت امنیت سایبری را از هم جدا کرده است

همچنین، بدون ادغام داده های بلادرنگ، چت بات ها می توانند “توهمات” و نادرستی را تجربه کنند. آنها همچنین با پردازش پرس‌و‌جوهای پیچیده‌ای که نیاز به درک عمیق‌تری از زمینه و عدم سازگاری با دانش باز، روندهای در حال تحول و ترجیحات کاربر دارند، دست و پنجه نرم می‌کنند.

بهبود تجربه چت بات با RAG

RAG هوش مصنوعی مولد را با استخراج اطلاعات از منابع خارجی در وب باز ترکیب می کند. این رویکرد درک زمینه‌ای، دقت و ارتباط در مدل‌های هوش مصنوعی را تا حد زیادی بهبود می‌بخشد. علاوه بر این، اطلاعات موجود در پایگاه دانش سیستم RAG را می توان به صورت پویا به روز کرد و آنها را بسیار سازگار و مقیاس پذیر می کند.

RAG از فناوری‌های مختلفی استفاده می‌کند که می‌توان آن‌ها را به گروه‌های متمایز طبقه‌بندی کرد: چارچوب‌ها و ابزارها، تحلیل معنایی، پایگاه‌های داده برداری، جستجوی شباهت، و برنامه‌های حریم خصوصی/امنیت. هر یک از این مؤلفه‌ها نقش مهمی در توانمندسازی سیستم‌های RAG برای بازیابی و تولید اطلاعات مرتبط با متن و در عین حال حفظ حریم خصوصی و اقدامات امنیتی دارند.

با استفاده از ترکیبی از این فناوری‌ها، سیستم‌های RAG می‌توانند توانایی خود را در درک و پاسخگویی به پرسش‌های کاربر با دقت و کارایی بهبود بخشند و در نتیجه تعاملات جذاب و آموزنده‌تری را تسهیل کنند.

چارچوب ها و ابزار

چارچوب‌ها و ابزارهای مرتبط، محیطی ساختاریافته برای توسعه و اجرای کارآمد مدل‌های مولد با استخراج پیشرفته فراهم می‌کنند. آنها ماژول ها و ابزارهای از پیش ساخته شده ای را برای داده کاوی، آموزش مدل و استنتاج، ساده سازی فرآیند توسعه و کاهش پیچیدگی استقرار ارائه می دهند.

علاوه بر این، چارچوب‌ها همکاری و استانداردسازی را در جامعه تحقیقاتی تسهیل می‌کنند و به محققان اجازه می‌دهند مدل‌ها را به اشتراک بگذارند، نتایج را تکرار کنند و در زمینه RAG سریع‌تر پیشرفت کنند.

برخی از فریمورک های مورد استفاده در حال حاضر عبارتند از:

  • LangChain: چارچوبی که به‌طور خاص برای برنامه‌های Retrieval Enhanced Generative (RAG) طراحی شده است که هوش مصنوعی مولد را با تکنیک‌های داده کاوی ادغام می‌کند.
  • LlamaIndex: یک ابزار تخصصی ساخته شده برای برنامه های RAG که نمایه سازی کارآمد و بازیابی اطلاعات از تعداد زیادی از منابع دانش را تسهیل می کند.
  • Weaviate: یکی از محبوب ترین پایه های برداری. دارای یک برنامه RAG ماژولار به نام Verba است که می تواند پایگاه داده را با مدل های هوش مصنوعی تولیدی یکپارچه کند.
  • Chroma: ابزاری که ویژگی هایی مانند مقداردهی اولیه مشتری، ذخیره سازی داده ها، پرس و جو و دستکاری را ارائه می دهد.
مطلب پیشنهادی  اولین پهپاد باری مجاز اروپا به مرحله عمل نزدیک می شود

پایگاه داده برداری برای بازیابی سریع داده ها

پایگاه داده های برداری به طور کارآمد نمایش های برداری با ابعاد بالا از داده های وب عمومی را ذخیره می کند و امکان بازیابی سریع و مقیاس پذیر اطلاعات مربوطه را فراهم می کند. با سازماندهی داده های متنی به عنوان بردارها در یک فضای برداری پیوسته، پایگاه های داده برداری، جستجوی معنایی و مقایسه تشابه را تسهیل می کند و دقت و ارتباط پاسخ های تولید شده در سیستم های RAG را افزایش می دهد.

علاوه بر این، پایگاه‌های داده برداری از به‌روزرسانی‌های پویا و سازگاری پشتیبانی می‌کنند و به مدل‌های RAG اجازه می‌دهند تا به طور مداوم اطلاعات جدید را از شبکه یکپارچه کنند و پایگاه دانش خود را در طول زمان بهبود بخشند.

برخی از پایگاه های داده برداری محبوب Pinecone، Weaviate، Milvus، Neo4j و Qdrant هستند. آنها می توانند داده های با ابعاد بالا را برای سیستم های RAG که به عملیات برداری پیچیده نیاز دارند، مدیریت کنند.

تحلیل معنایی، جستجوی شباهت و امنیتآقای

تجزیه و تحلیل معنایی و شباهت سیستم‌های RAG را قادر می‌سازد تا زمینه پرسش‌های کاربر را درک کرده و اطلاعات مرتبط را از مجموعه‌های داده عظیم استخراج کند. با تجزیه و تحلیل معنا و روابط بین کلمات و عبارات، ابزارهای تحلیل معنایی تضمین می‌کنند که برنامه‌های RAG پاسخ‌های مناسب متنی را تولید می‌کنند. به طور مشابه، الگوریتم‌های جستجوی شباهت برای شناسایی اسناد یا تکه‌هایی از داده‌ها استفاده می‌شوند که به LLM کمک می‌کنند تا با دادن زمینه‌ای گسترده‌تر به پرس و جو پاسخ دقیق‌تری بدهد.

مطلب پیشنهادی  اتحادیه اروپا از فناوری های بزرگ ترغیب می کند محتوای تولید شده توسط هوش مصنوعی را "فوری" برچسب گذاری کنید

تحلیل معنایی و ابزارهای جستجوی تشابه مورد استفاده در سیستم‌های RAG عبارتند از:

  • Semantic Core: قابلیت های پیشرفته تحلیل معنایی را ارائه می دهد و به درک و پردازش ساختارهای پیچیده زبان کمک می کند.
  • FAISS (جستجوی شباهت هوش مصنوعی فیسبوک): کتابخانه ای که توسط فیس بوک AI Research برای جستجوی کارآمد شباهت و خوشه بندی بردارهای با ابعاد بالا ایجاد شده است.

آخرین اما نه کم اهمیت، حریم خصوصی و ابزارهای امنیتی برای RAG برای محافظت از داده های حساس کاربر و اطمینان از اعتماد به سیستم های هوش مصنوعی ضروری هستند. سیستم‌های RAG با ترکیب فناوری‌های تقویت‌کننده حریم خصوصی مانند رمزگذاری و کنترل دسترسی، می‌توانند از اطلاعات کاربر در حین بازیابی و پردازش داده‌ها محافظت کنند.

علاوه بر این، اقدامات امنیتی قوی از دسترسی یا دستکاری غیرمجاز مدل‌های RAG و داده‌هایی که با آن‌ها کار می‌کنند جلوگیری می‌کند و خطر نقض داده‌ها یا سوء استفاده را کاهش می‌دهد.

  • Skyflow GPT Privacy Vault: ابزارها و مکانیسم هایی را برای تضمین حریم خصوصی و امنیت در برنامه های RAG ارائه می دهد.
  • Javelin LLM Gateway: یک LLM درجه سازمانی که شرکت ها را قادر می سازد تا کنترل های سیاستی را اجرا کنند، به اقدامات حاکمیتی پایبند باشند و پادمان های امنیتی جامع را اعمال کنند. اینها شامل جلوگیری از نشت داده برای اطمینان از استفاده ایمن و سازگار از مدل است.

پذیرش فناوری های نوظهور در چت ربات های آینده

فناوری های نوظهور مورد استفاده توسط RAG Systems جهشی قابل توجه در استفاده از هوش مصنوعی مسئول با هدف بهبود قابل توجه عملکرد چت بات را نشان می دهد. RAG با یکپارچه‌سازی یکپارچه قابلیت‌های جمع‌آوری و تولید داده‌های وب، درک متنی برتر، دسترسی بلادرنگ به داده‌های وب و سازگاری در پاسخ‌ها را تسهیل می‌کند.

این ادغام نوید انقلابی در تعاملات با سیستم‌های مجهز به هوش مصنوعی را می‌دهد و نویدبخش تجارب هوشمندتر، آگاه‌تر از زمینه و قابل اعتمادتر است زیرا RAG به تکامل و اصلاح قابلیت‌های خود ادامه می‌دهد.

آموزش وردپرس

دیدگاه‌ خود را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *