نسل تقویتشده بازیابی یک مدل ترکیبی است که رویکردهای مبتنی بر بازیابی و مولد را برای ارائه پاسخهای دقیقتر و غنیتر ترکیب میکند. در Retrieval-Augmented Generation، یک مدل زبان با بازیابی اطلاعات مرتبط از یک پایگاه دانش یا مجموعه اسناد قبل از ایجاد پاسخ، تقویت میشود. این به طور قابل توجهی دقت را بهبود می بخشد، به ویژه برای پرس و جوهای تخصصی یا واقعی، زیرا انعطاف پذیری مولد مدل زبان را با دقت سیستم های بازیابی ترکیب می کند.
پیاده سازی Retrieval-Augmented Generation با داده های چندوجهی لایه دیگری از پیچیدگی و غنا را به ارمغان می آورد. دادههای چندوجهی به اطلاعاتی اطلاق میشود که به شکلهای مختلف مانند متن، تصویر، صدا یا ویدیو در دسترس هستند. با ظهور پردازش های پیچیده زبان طبیعی و مدل های بینایی کامپیوتری، ادغام متن با داده های بصری یا صوتی به طور فزاینده ای امکان پذیر می شود. در یک چارچوب RAG، مؤلفه بازیابی میتواند به پایگاههای داده چندوجهی دسترسی داشته باشد، نه تنها اسناد متنی، بلکه تصاویر یا ویدیوها را واکشی میکند، در حالی که مؤلفه مولد اطلاعات را از این منابع داده متنوع ترکیب میکند تا پاسخی منسجم و آگاه به زمینه ارائه دهد.
پیاده سازی Retrieval-Augmented with multimodal data سیستم هایی را ایجاد می کند که غنی تر و مرتبط تر از مدل های مبتنی بر متن هستند. با دسترسی و ترکیب اطلاعات از منابع داده های مختلف، این سیستم ها پاسخ های بسیار آموزنده ای را ارائه می دهند که به ویژه برای برنامه هایی که نیاز به درک عمیق ترکیبی از اطلاعات دیداری، شنیداری و متنی دارند، مناسب هستند.
مهندس یادگیری ماشین
نمایش نظرات