ایجاد خطوط لوله تأیید قوی برای سیستم‌های RAG: تضمین پاسخ‌های دقیق و مرتبط LLM

در چشم‌انداز به سرعت در حال تحول برنامه‌های هوش مصنوعی، تولید تقویت‌شده با بازیابی (RAG) به عنوان یک رویکرد مورد استفاده برای بهبود مدل‌های زبان بزرگ (LLM) با دانش خارجی ظهور کرده است. با بازیابی اسناد مرتبط و استفاده از آنها برای اطلاع‌رسانی به فرآیند تولید، سیستم‌های RAG می‌توانند پاسخ‌هایی را تولید کنند که دقیق‌تر، به‌روزتر و مبتنی بر منابع دانش خاص باشند.

با این حال، علی‌رغم وعده RAG، این سیستم‌ها هنوز با یک چالش مهم روبرو هستند:

. حتی با دسترسی به نتایج بازیابی با کیفیت بالا، LLMها همچنان می‌توانند محتوایی را تولید کنند که:

• اطلاعات توهمی که در اسناد بازیابی شده وجود ندارد
• اطلاعات بازیابی شده را به اشتباه تفسیر یا تحریف می‌کند
• به طور کافی به پرسش اصلی پاسخ نمی‌دهد
• حقایق را از زمینه‌های مختلف به روش‌های گمراه‌کننده ترکیب می‌کند
• گمانه‌زنی را به عنوان واقعیت بدون صلاحیت مناسب ارائه می‌دهد