چرا چت‌بات‌ها در پاسخ به پرسش‌های تخصصی یک حوزه دچار خطا می‌شوند؟

چند وقت پیش به یک مقاله برخوردم که دقیقاً یک درد مشترک رو هدف گرفته بود:
اینکه چرا وقتی حجم داده‌ها زیاد می‌شه، چت‌بات‌ها شروع می‌کنن به جواب‌های کلی، حدسی یا حتی اشتباه دادن.

مقاله توضیح می‌داد مشکل از کجاست؛
مدل‌های زبانی حافظه‌ی محدودی دارن، دیتابیس نیستن، و قرار هم نبوده همه‌چیز رو «بدون منبع» بدونن.
راه‌حل چی بود؟
ترکیب جستجوی معنایی، بردارسازی متن و مدل زبانی؛ یعنی قبل از جواب دادن، اول داده‌ی مرتبط پیدا بشه، بعد مدل روی همون داده فکر کنه.

همین ایده باعث شد یاد پروژه‌هایی بیفتم که این روزها خیلی اسمشون رو می‌شنویم:
Agentهای تحلیل‌گر داده، سیستم‌های RAG، دستیارهایی که به PDF، دیتابیس یا فایل اکسل وصل می‌شن و واقعاً تحلیل می‌کنن، نه فقط حرف بزنن.

نکته‌ی جالب مقاله این بود که تأکید می‌کرد:
لازم نیست مدل رو Fine-Tune کنیم یا هزینه‌های عجیب بدیم؛
با طراحی درست Pipeline داده + Prompt + حافظه معنایی، می‌شه سیستم‌هایی ساخت که هم دقیق باشن، هم مقیاس‌پذیر.

به نظرم اگر کسی دغدغه‌اش اینه که
«چطور از LLMها برای تحلیل واقعی داده استفاده کنیم، نه صرفاً چت»،
این مسیر، همون مسیریه که آینده‌ی ابزارهای هوشمند ازش می‌گذره.