بایگانی نوشته‌ها

معماری «بازیابی تقویت‌شده توسط تولید» (RAG) راهکاری مؤثر برای رفع محدودیت‌های مدل‌های زبانی بزرگ است و با ترکیب توان زبانی LLMها و جستجوی بلادرنگ در پایگاه‌های داده برداری، مشکل دانش ایستا و توهم‌زایی را کاهش داده است. با این حال، RAG سنتی در محیط‌های سازمانی پیچیده پاسخگو نیست. در این میان، Agentic RAG به‌عنوان نسل دوم ظهور کرده و با افزودن مؤلفه‌هایی همچون حافظه پویا، ارزیابی خودکار، سازمان‌دهی چندعاملی و ماژول‌های هم‌ترازی اخلاقی، RAG را از یک ابزار پرسش و پاسخ به سامانه‌ای تصمیم‌یار، تطبیق‌پذیر و مقیاس‌پذیر ارتقا داده است. این تحول به مدل‌ها توان برنامه‌ریزی چندمرحله‌ای، یادگیری از بازخورد و تعامل فعال با محیط می‌دهد که در صنایعی نظیر زنجیره تأمین، مالی، سلامت و حمل‌ونقل حیاتی است. پشته فناوری Agentic RAG در قالب هشت لایه از استقرار تا هم‌ترازی، علاوه بر دقت و سرعت، الزامات کلیدی حاکمیت داده و امنیت را پوشش می‌دهد و پلی میان هوش مصنوعی آزمایشگاهی و سامانه‌های صنعتی می‌سازد.

مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) به‌عنوان نسل جدیدی از سامانه‌های پردازش زبان طبیعی، توانمندی‌های چشم‌گیری در تولید متن، پاسخ‌گویی و خلاصه‌سازی نشان داده‌اند. با این حال، محدودیت‌هایی نظیر حافظه کوتاه‌مدت، عدم دسترسی به داده‌های به‌روز و ناتوانی در انجام وظایف پیچیده باعث شد رویکردهای مکملی همچون تولید تقویت‌شده با بازیابی (RAG)، عامل‌های هوش مصنوعی (AI Agents) و سیستم‌های عامل‌محور (Agentic AI) توسعه یابند. این مقاله به بررسی تطبیقی این چهار رویکرد پرداخته و آن‌ها را از نظر ساختار معماری، میزان خودمختاری، توان استدلال، تعامل با ابزارها و کاربردهای مناسب تحلیل می‌کند. نتایج پژوهش نشان می‌دهد که انتخاب صحیح معماری وابسته به پیچیدگی وظیفه، نیاز به تعامل با محیط و سطح اتوماسیون مورد انتظار است.