‫ساخت یک سیستم RAG (تولید افزوده شده با بازیابی) در ASP.NET Core

تکنیک RAG با ترکیب مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) با منابع دانش داخلی، عملکرد آن‌ها را بهبود می‌بخشد. این روش به LLMها امکان می‌دهد تا بر اساس داده‌های به‌روز و مرتبط پاسخ دهند و نیاز به آموزش مجدد را کاهش دهند. در این مقاله، نحوه استفاده از مفهوم RAG در پروژه‌های ASP.NET Core برای ایجاد یک سیستم بازگشت کالا خودکار بررسی می‌شود. RAG با ترکیب بازیابی اطلاعات و تولید متن، به LLMها کمک می‌کند تا پاسخ‌های دقیق‌تری ارائه دهند. عملکرد RAG شامل ترکیب مدل‌های بازیابی اطلاعات با مدل‌های هوش مصنوعی مولد است. این سیستم‌ها معمولاً یک فرآیند پنج مرحله‌ای را دنبال می‌کنند: دریافت ورودی کاربر، بازیابی اطلاعات مرتبط از یک پایگاه دانش خارجی، ادغام اطلاعات بازیابی شده، تولید پاسخ توسط مدل زبانی، و ارائه پاسخ به کاربر. RAG به جای تکیه صرف بر داده‌های آموزشی، به مدل اجازه می‌دهد تا اطلاعات خاص دامنه یا به‌روز را برای تولید پاسخ دقیق‌تر بازیابی کند. این تکنیک برای مواردی که نیاز به دسترسی به اطلاعات پویا یا اختصاصی وجود دارد، بسیار مفید است. استفاده از هوش مصنوعی در برنامه‌های وب به طور فزاینده‌ای رایج شده است، بنابراین بهینه‌سازی استفاده از هوش مصنوعی از طریق LLMها برای افزایش کارایی و کاهش هزینه‌ها ضروری است.