ریاضیات

امبدینگ‌های متنی برای سیستم‌های بازیابی اطلاعات و RAG (Embeddings for Information Retrieval & RAG):

امبدینگ‌های متنی (Text Embeddings) برای سیستم‌های بازیابی اطلاعات (Information Retrieval - IR) و به خصوص در معماری‌های نوین تولید مبتنی بر بازیابی (Retrieval-Augmented Generation - RAG)، نقش محوری و بی‌بدیلی ایفا می‌کنند. در دنیای امروز که با حجم عظیمی از اطلاعات متنی مواجه هستیم، امبدینگ‌ها به ما این امکان را می‌دهند که معنای کلمات، جملات و اسناد را به گونه‌ای عددی نمایش دهیم که کامپیوترها بتوانند آن‌ها را درک و مقایسه کنند.

امبدینگ متنی در بازیابی اطلاعات (Information Retrieval):

سیستم‌های بازیابی اطلاعات سنتی (مانند موتورهای جستجوی اولیه) عمدتاً بر جستجوی مبتنی بر کلمات کلیدی (Keyword-based Search) تکیه داشتند. این روش‌ها به تطابق دقیق کلمات وابسته بودند و نمی‌توانستند معنای پشت کلمات را درک کنند.

نقش امبدینگ‌ها: امبدینگ‌های متنی، با تبدیل متن به بردارهای عددی (که به آن‌ها بردارهای معنایی یا Vector Embeddings هم می‌گویند)، انقلابی در بازیابی اطلاعات ایجاد کرده‌اند. این بردارها به گونه‌ای آموزش می‌بینند که متن‌های با معنای مشابه، در فضای برداری به هم نزدیک باشند.

فرآیند کار:

1. ایندکس‌سازی (Indexing): تمام اسناد موجود در پایگاه دانش شما (مانلاً مقالات، صفحات وب، کتاب‌ها) به "تکه"های کوچکتر و معنادار (chunks) تقسیم می‌شوند. سپس هر تکه توسط یک مدل امبدینگ (Embedding Model) به یک بردار عددی تبدیل شده و در یک پایگاه داده برداری (Vector Database) ذخیره می‌شود.
2. جستجو (Search/Retrieval): هنگامی که کاربر یک پرس‌وجو (query) وارد می‌کند، این پرس‌وجو نیز توسط همان مدل امبدینگ به یک بردار تبدیل می‌شود.
3. محاسبه شباهت (Similarity Calculation): پایگاه داده برداری، بردارهای نزدیک به بردار پرس‌وجوی کاربر را با استفاده از معیارهای شباهت (مانند تشابه کسینوسی - Cosine Similarity) جستجو می‌کند.
4. بازیابی (Retrieval): تکه‌های متنی که بردارهای آن‌ها بیشترین شباهت را به بردار پرس‌وجو دارند، به عنوان نتایج مرتبط بازیابی می‌شوند.

مزایای استفاده از امبدینگ در IR:

• جستجوی معنایی (Semantic Search): مدل می‌تواند معنای پرس‌وجو را درک کند، حتی اگر کلمات کلیدی دقیقی در آن نباشد. به عنوان مثال، اگر کاربر "how to boil water" را جستجو کند، اسنادی با "heating water until it bubbles" نیز بازیابی می‌شوند.
• پاسخ‌های مرتبط‌تر: به دلیل درک معنایی، نتایج بازیابی شده بسیار مرتبط‌تر و دقیق‌تر هستند.
• کاهش مشکل مترادف‌ها و چندمعنایی: مدل می‌تواند کلمات مترادف را به هم مرتبط کند و کلمات با معانی مختلف را در زمینه‌های گوناگون تفکیک کند.

امبدینگ‌ها در تولید مبتنی بر بازیابی (Retrieval-Augmented Generation - RAG):

RAG یک چارچوب نوین در هوش مصنوعی است که قدرت مدل‌های زبان بزرگ (Large Language Models - LLMs) را با قابلیت‌های سیستم‌های بازیابی اطلاعات ترکیب می‌کند. LLMها دانش وسیعی از داده‌های آموزشی خود دارند، اما ممکن است:

• به‌روز نباشند: دانش آن‌ها محدود به داده‌های زمان آموزش است.
• "توهم" (Hallucinate) کنند: اطلاعات نادرست یا ساختگی تولید کنند.
• فاقد دانش خاص دامنه باشند: اطلاعات عمیق در مورد یک حوزه تخصصی یا داده‌های داخلی شرکت را نداشته باشند.

امبدینگ‌ها ستون فقرات RAG هستند. RAG این مشکلات را با افزودن یک مرحله "بازیابی" قبل از "تولید" حل می‌کند.

فرآیند RAG با کمک امبدینگ‌ها:

1. فاز آماده‌سازی/ایندکس‌سازی (Preparation/Indexing Phase):

   • جمع‌آوری دانش: اسناد مربوطه (مستندات شرکت، مقالات علمی، صفحات وب) جمع‌آوری می‌شوند.
   • تقسیم به تکه‌ها (Chunking): اسناد بزرگ به تکه‌های کوچک‌تر و مدیریت‌پذیر تقسیم می‌شوند. این تکه‌ها باید از نظر معنایی منسجم باشند. (اندازه تکه‌ها بهینه شده و بر روی عملکرد RAG تأثیر می‌گذارد).
   • تولید امبدینگ: هر تکه توسط یک مدل امبدینگ متنی (Text Embedding Model) به یک بردار عددی تبدیل می‌شود.
   • ذخیره‌سازی در پایگاه داده برداری (Vector Database): این امبدینگ‌ها به همراه تکه‌های متن اصلی و هرگونه متادیتای مربوطه، در یک پایگاه داده برداری بهینه شده برای جستجوی شباهت ذخیره می‌شوند (مانند Pinecone, Weaviate, Milvus, ChromaDB, Elasticsearch با افزونه Vector Search).

2. فاز اجرا/پرس‌وجو (Execution/Query Phase):

   • پرس‌وجوی کاربر (User Query): کاربر سوال یا درخواست خود را مطرح می‌کند.
   • امبدینگ پرس‌وجو: پرس‌وجوی کاربر توسط همان مدل امبدینگ به یک بردار عددی تبدیل می‌شود.
   • بازیابی اطلاعات مرتبط (Information Retrieval): بردار پرس‌وجو برای جستجوی شباهت در پایگاه داده برداری استفاده می‌شود. نزدیک‌ترین تکه‌های متنی (که حاوی اطلاعات مرتبط هستند) بازیابی می‌شوند.
   • غنی‌سازی پرامپت (Prompt Augmentation): تکه‌های متنی بازیابی شده (معمولاً به صورت متن خام) به پرامپت اصلی کاربر اضافه می‌شوند و به عنوان "زمینه" (context) یا "شواهد" به LLM فرستاده می‌شوند.
   • تولید پاسخ (Response Generation): LLM با استفاده از دانش داخلی خود و اطلاعات بازیابی شده (که به عنوان ورودی اضافی به آن داده شده است)، پاسخی دقیق، مرتبط و مستند تولید می‌کند. LLM می‌تواند از منابع بازیابی شده "استناد" کند.

مزایای RAG با استفاده از امبدینگ‌ها:

• کاهش توهم (Reduced Hallucinations): LLM کمتر احتمال دارد اطلاعات ساختگی تولید کند، زیرا به منابع واقعی برای استناد دسترسی دارد.
• به‌روز بودن اطلاعات: LLM می‌تواند به اطلاعات جدیدی که پس از آموزش اولیه آن منتشر شده‌اند، دسترسی پیدا کند، بدون اینکه نیازی به آموزش مجدد کامل (Fine-tuning) آن باشد.
• دقت و ارتباط (Accuracy and Relevance): پاسخ‌ها بسیار دقیق‌تر و مرتبط‌تر با پرس‌وجوی کاربر و پایگاه دانش مشخص هستند.
• قابلیت استناد (Citations/Attribution): LLM می‌تواند منابع اطلاعات خود را مشخص کند، که اعتمادپذیری پاسخ‌ها را افزایش می‌دهد.
• بهره‌وری هزینه (Cost-Effectiveness): اغلب ارزان‌تر از آموزش مجدد یا Fine-tuning مداوم یک LLM بزرگ است.
• کنترل بر دانش (Control over Knowledge): سازمان‌ها می‌توانند دانش خاص دامنه یا داخلی خود را به LLM تزریق کنند.

انتخاب مدل امبدینگ مناسب برای RAG:

انتخاب مدل امبدینگ تأثیر زیادی بر عملکرد سیستم RAG دارد. پارامترهای مهم برای انتخاب عبارتند از:

• کیفیت/دقت (Quality/Accuracy): مدل باید بتواند شباهت معنایی را به خوبی درک کند (معیارهایی مانند MTEB Leaderboard می‌توانند کمک کنند).
• اندازه پنجره متنی (Context Window): حداکثر تعداد توکن‌هایی که مدل می‌تواند در یک ورودی پردازش کند (برای اسناد طولانی مهم است).
• ابعاد امبدینگ (Dimensionality): بردارهای با ابعاد بالاتر می‌توانند اطلاعات معنایی ظریف‌تری را ثبت کنند اما منابع محاسباتی بیشتری نیاز دارند.
• سرعت و هزینه (Speed and Cost): سرعت تولید امبدینگ و هزینه‌های API (برای مدل‌های ابری).
• زبان (Language): مدل باید برای زبان مورد نظر (مثلاً فارسی) آموزش دیده باشد یا چندزبانه باشد.
• آموزش داده (Training Data): مدل‌هایی که روی داده‌های مرتبط با دامنه شما آموزش دیده‌اند، معمولاً بهتر عمل می‌کنند.
• میزان باز بودن (Open-source vs. Proprietary): مدل‌های متن‌باز (مانند برخی از مدل‌های Hugging Face) در مقابل مدل‌های proprietary (مانند OpenAI's text-embedding-ada-002 یا Gemini text-embedding-004).

در مجموع، امبدینگ‌های متنی به عنوان "پل ارتباطی" بین زبان انسانی و قابلیت‌های محاسباتی ماشین عمل می‌کنند و به سیستم‌های بازیابی اطلاعات و RAG قدرت می‌دهند تا با درک معنایی عمیق، اطلاعات را به شکلی هوشمندانه مدیریت و تولید کنند.

منابع

منابعی که برای توضیح مفهوم "امبدینگ‌های متنی برای سیستم‌های بازیابی اطلاعات و RAG (Embeddings for Information Retrieval & RAG)" استفاده شده‌اند، برگرفته از مجموعه‌ای از مقالات پژوهشی تأثیرگذار، کتاب‌های مرجع، مستندات فنی و منابع آموزشی معتبر در حوزه‌های پردازش زبان طبیعی (NLP)، یادگیری عمیق، و سیستم‌های بازیابی اطلاعات هستند. این حوزه به دلیل ظهور مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) و نیاز به مدیریت دانش پویا، به شدت در حال توسعه است.

در ادامه به برخی از منابع و مفاهیم اصلی که برای تهیه این پاسخ استفاده شده، اشاره می‌شود:

• مقالات علمی و پژوهشی کلیدی:

  • مدل‌های امبدینگ کلمه و جمله (Word and Sentence Embeddings):
    • Word2Vec: مقالات اصلی توماس میکولوف (Tomas Mikolov) و همکارانش از گوگل (مانند "Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space" و "Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality") که پایه و اساس امبدینگ‌های کلمه را بنا نهادند.
    • GloVe: مقاله "GloVe: Global Vectors for Word Representation" از Pennington, Socher, and Manning (2014) از دانشگاه استنفورد.
    • Transformer Models (BERT, GPT, T5 و غیره): مقالات بنیادی این مدل‌ها (مانند "Attention Is All You Need" از Vaswani et al. برای ترانسفورمر، "BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding" از Devlin et al. برای BERT، و "Language Models are Few-Shot Learners" از Brown et al. برای GPT-3) که روش‌های پیشرفته‌ای برای تولید امبدینگ‌های متنی متنی (Contextualized Embeddings) ارائه دادند.
    • مدل‌های امبدینگ اختصاصی: مقالاتی که مدل‌های امبدینگ خاص برای بازیابی اطلاعات را معرفی می‌کنند، مانند Sentence-BERT (SBERT) و مدل‌های دیگر از Hugging Face Transformers.
  • مقالات مربوط به RAG (Retrieval-Augmented Generation):
    • مقاله اصلی RAG: "Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks" از Lewis, Patrick, et al. (2020) از فیسبوک (Meta AI). این مقاله معماری RAG را به عنوان یک رویکرد نوین برای ترکیب بازیابی و تولید معرفی کرد.
    • مقالات بعدی RAG: تحقیقات گسترده‌ای که پس از آن روی بهبود RAG (مانند بهینه‌سازی Chunker، انتخاب مدل بازیابی، ترکیب با Multi-hop Reasoning) انجام شده‌اند.

• کتاب‌های مرجع:

  • "Speech and Language Processing" از Daniel Jurafsky و James H. Martin: این کتاب یک منبع جامع برای پردازش زبان طبیعی است و به مباحث امبدینگ کلمه و بازیابی اطلاعات می‌پردازد.
  • "Information Retrieval: Implementing and Evaluating Search Engines" از Stefan Büttcher, Charles L.A. Clarke, and Gordon V. Cormack: کتابی جامع در مورد اصول بازیابی اطلاعات.
  • "Deep Learning" از Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, and Aaron Courville: برای درک عمیق‌تر شبکه‌های عصبی و یادگیری نمایش‌ها.

• مستندات و وبلاگ‌های فنی:

  • مستندات API و وبلاگ‌های OpenAI: اطلاعات مربوط به مدل‌های امبدینگ آن‌ها (مانند text-embedding-ada-002) و رویکردهای RAG.
  • مستندات و وبلاگ‌های Hugging Face: منبعی غنی از مدل‌های امبدینگ متن‌باز و ابزارهای مرتبط.
  • وبلاگ‌ها و مستندات Vector Databaseها: مستندات فنی و مقالات وبلاگی پلتفرم‌هایی مانند Pinecone, Weaviate, Milvus, ChromaDB, Qdrant که توضیح می‌دهند چگونه امبدینگ‌ها را ذخیره و جستجو کنند.
  • وبلاگ‌های شرکت‌های تحقیقاتی: Google AI Blog, Meta AI Blog که به طور مداوم در مورد پیشرفت‌ها در NLP، LLMs و RAG می‌نویسند.

• دوره‌های آموزشی و تخصصی:

  • دوره‌های دانشگاهی در زمینه پردازش زبان طبیعی پیشرفته، یادگیری عمیق و سیستم‌های بازیابی اطلاعات.
  • کورس‌ها و آموزش‌های آنلاین در پلتفرم‌هایی مانند Coursera, edX, Udacity که به RAG و امبدینگ‌های متنی می‌پردازند (مثلاً دوره‌های مربوط به LangChain یا LlamaIndex).

این توضیحات بر اساس درک و تلفیق اطلاعات از این منابع گسترده و متنوع شکل گرفته‌اند و نمایانگر وضعیت فعلی این حوزه (ژوئن 2025) هستند که به سرعت در حال پیشرفت است.