مقایسه RAG و CAG و Fine tuning

خب، بذارید یه گپ بزنیم درباره مدل‌های زبانی بزرگ، همون LLMها. می‌تونن کد بزنن، ایمیل بنویسن، حتی شعر بگن! ولی خب، بیایم یه کم واقع گرا باشیم، اینا کامل نیستن. تا حالا شده ازشون یه چیزی که هفته پیش اتفاق افتاده بپرسی و یه جورایی فقط سکوت تحویلت بدن (البته به صورت استعاری)؟ یا اینکه با کلی اعتماد به نفس یه چیزی بهت بگن که... خب، کاملاً اشتباه باشه؟ آره، این جور چیزا پیش میاد.

داستان اینه که LLMها به داده‌هایی که باهاشون آموزش دیدن محدودن. اگه داده‌ها قدیمی باشن، دانششونم قدیمی می‌مونه (knowledge cut-off). اگه داده‌ها موضوع خاص تو رو خوب پوشش نداده باشن، دیگه نباید انتظار داشته باشی یه جواب تخصصی درست بگیری. و گاهی هم، فقط یه چیزایی از خودشون درمیارن—به اینا می‌گیم "hallucinations"، و باور کن یه دردسر حسابی‌ان.

برای همین، یه سری آدمای باهوش تو دنیای هوش مصنوعی دست به کار شدن تا این LLMها رو بهتر کنن، باهوش‌تر و قابل اعتمادترشون کنن، مخصوصاً برای کارای خاص. سه تا روش اصلی که احتمالاً اسمشون به گوشت می‌خوره اینان: Retrieval-Augmented Generation (RAG)، Cache-Augmented Generation (CAG) و Fine-Tuning قدیمی و دوست‌داشتنی.

هر سه تاشون می‌خوان LLMها رو ارتقا بدن، ولی هر کدوم یه جور خاص کار می‌کنن و تو موقعیت‌های مختلف می‌درخشن. فکر کن مثل اینه که بخوای یه ماشین رو بهتر کنی: یه GPS بهتر می‌خوای (RAG)، یه صندوق بزرگ‌تر که برای یه سفر خاص پر شده (CAG)، یا یه تنظیم کامل موتور برای مسابقه (Fine-Tuning)؟ بیا یه کم اینا رو باز کنیم.

دادن برگه تقلب به LLM درست موقع نیاز = RAG

چیه این RAG که میگن؟
تصور کن LLMت داره امتحان می‌ده، ولی بهش اجازه دادی یه سری برگه تقلب ببره که فقط به سوالایی که ازش می‌پرسن ربط داره. این تقریباً همون RAGه. LLM رو به منابع دانش خارجی (مثل اسناد شرکتت، یه دیتابیس، یا حتی نتایج تازه از وب) وصل می‌کنه، درست همون لحظه که یه سوال می‌پرسی.

چطور کار می‌کنه (به زبون ساده):

1. آماده کردن برگه‌ها (Indexing): همه اسناد دانشت رو می‌گیری، به تیکه‌های کوچیک ("chunks") تقسیمشون می‌کنی و تبدیلشون می‌کنی به یه سری کد عددی خاص (embeddings) که معنیشون رو نگه می‌داره. بعد اینا رو تو یه کتابخونه قابل جستجو (vector database) می‌ذاری.
2. پیدا کردن برگه درست (Retrieval): وقتی سوالی می‌پرسی، سوالت هم به کد عددی تبدیل می‌شه. سیستم تو کتابخونه دنبال تیکه‌هایی می‌گرده که کدشون به کد سوالت نزدیک‌تره.
3. جواب دادن با برگه‌ها (Generation): LLM سوالت رو می‌گیره، به علاوه اون تیکه‌های مرتبطی که پیدا کرده. از دانش عمومی خودش و این برگه‌ها استفاده می‌کنه تا یه جواب بهت بده که امیدواریم درست و حسابی باشه.

چرا RAG باحاله (مزایا):

• اطلاعات تازه: RAG می‌تونه داده‌های به‌روز رو بکشه، دیگه نگران قطع دانش LLM نیستی. برای اخبار روز یا چیزایی که زود به زود عوض می‌شن عالیه.
• توهم یا hallucinations کمتر: چون بهش اطلاعات واقعی می‌دی، کمتر چرت و پرت می‌گه.
• شفافیت: معمولاً می‌تونی ببینی از چه اسنادی استفاده کرده (مثل رفرنس دادن!)، پس می‌تونی چک کنی کارش درسته یا نه. هوش مصنوعی که بشه بهش اعتماد کرد، خیلی خوبه.
• به‌صرفه (بعضی وقتا): از اینکه مدام یه مدل بزرگ رو آموزش بدی ارزون‌تره، مخصوصاً اگه داده‌هات هی تغییر کنه.
• هوش خاص حوزه: می‌تونی راحت بهش بگی از ویکی داخلی شرکتت یا گزارشای صنعتت استفاده کنه.

ولی یه لحظه، مشکلم داره (معایب):

• کند بودن: اون مرحله retrieval یه کم طول می‌کشه. جستجو تو کتابخونه باعث می‌شه جواب دادن طولانی بشه.
• زباله بریزی، زباله می‌گیری: اگه retrieval خراب کنه و چیزای بی‌ربط بیاره، جوابتم خراب می‌شه. کیفیت منبع و جستجو خیلی مهمه.
• پیچیده‌ست: راه انداختن و نگه داشتن سیستم RAG (indexing، دیتابیس، retriever) کار ساده‌ای نیست.

سوال اصلی: RAG is dead ؟
شاید یه جاهایی بشنوی که با اومدن CAG دیگه RAG مرده. ولی نه، اشتباه نکن! RAG هنوز زنده‌ست و برای پایگاه‌های دانش پویا، بزرگ یا چیزایی که مدام عوض می‌شن و نیاز به دقت لحظه آخری دارن، هنوز بهترین گزینه‌ست. یه سری چالش داره، ولی انعطاف‌پذیریش حرف نداره.

پر کردن مغز LLM از قبل (CAG)

چیه این CAG؟
حالا فکر کن به جای اینکه موقع امتحان برگه بدی، کل کتاب درسی رو قبلش به LLM بدی و بذاری بخونتش (دانش رو پیش‌بارگذاری کنه) تو حافظه کوتاه‌مدتش (context window). CAG می‌خواد از context windowهای بزرگ‌تر LLMهای جدید مثل Gemini استفاده کنه.

چطور کار می‌کنه (به زبون ساده):

1. بار کردن کتاب (Preloading): همه اسناد مرتبطی که فکر می‌کنی LLM برای یه کار یا موضوع خاص نیاز داره رو با دقت انتخاب می‌کنی. فقط باید تو context window مدل جا بشه.
2. بذار "بخونه" (KV Cache): LLM این اطلاعات رو یه بار پردازش می‌کنه و "درک" داخلیش (KV cache، یه جور محاسبات میانی) ذخیره می‌شه.
3. جواب سریع (Inference): وقتی سوال می‌پرسی، LLM اون درک ذخیره‌شده رو با سوالت بارگذاری می‌کنه. دیگه لازم نیست جایی رو بگرده؛ دانش تو ذهنشه.

چرا CAG جذاب به نظر میاد (مزایا):

• سریع مثل برق: چون retrieval لحظه‌ای نداره، جوابات سریع‌تر می‌رسه. تأخیرش از RAG خیلی کمتره.
• شاید پایدارتر: چون LLM همه اطلاعات مرتبط رو از قبل می‌بینه (اگه جا بشه!)، ممکنه جوابای منسجم‌تر و دقیق‌تری تو اون حوزه بده.
• راه‌اندازی ساده‌تر (شاید): دیگه خط لوله retrieval جدا نداری، که می‌تونه کار رو راحت‌تر کنه.
• بدون خطای retrieval: اگه چیزی رو نمی‌خواد پیدا کنه، دیگه سند اشتباه نمیاره!

خب، مشکلش چیه؟ (معایب CAG):

• محدودیت context window : این بزرگ‌ترین دردسرشه. CAG فقط وقتی کار می‌کنه که کل دانشت تو context window LLM جا بشه. برای اسناد زیاد یا کتابای بزرگ، روی خیلی از مدلا نمی‌شه.
• دانش ایستا: اطلاعات پیش‌بارگذاری‌شده ثابت می‌مونه. اگه چیزی عوض شه، باید کل پروسه رو از اول بری، که خیلی گرون تموم می‌شه. برای داده‌های پویا خوب نیست.
• عملکرد ممکنه افت کنه: حتی اگه داده‌ها جا بشن، زمینه‌های خیلی طولانی گاهی LLM رو گیج می‌کنن یا باعث می‌شن چیزای اول رو "فراموش" کنه.
• انعطاف کمتر: اگه کاربر چیزی خارج از اطلاعات پیش‌بارگذاری‌شده بپرسه، LLM قفل می‌کنه. RAG می‌تونه برای سوالای غافلگیرکننده چیز پیدا کنه.

ولی CAG برای موقعیتای خاص خوبه: مثلاً پرسیدن از یه دفترچه راهنمای ثابت یا یه سری سوالات متداول که سرعت برات مهمه و حجم داده‌ها قابل کنترله. ولی جایگزین کامل RAG نیست، چون context window محدودش می‌کنه و دانشش ثابته.

و اما Fine-Tuning: فرستادن LLM به دانشگاه تخصصی

چیه ؟
Fine-Tuning مثل اینه که یه LLM باهوش عمومی رو بگیری و بفرستیش یه دوره تخصصی برای یه مهارت خاص، یه حوزه، یا حتی یه سبک و شخصیت خاص. اینجا دیگه وزن‌های داخلی مدل رو با مثالای جدید تغییر می‌دی.

چطور کار می‌کنه (به زبون ساده):

1. ساختن برنامه درسی اختصاصی (Data Prep): یه مجموعه داده از مثالای باکیفیت که برای هدفت مناسبه جمع می‌کنی (مثلاً جوابای خوب خدمات مشتری، سوال و جوابای پزشکی، کد با یه سبک خاص).
2. آموزش دادن متخصص (Training): یه LLM آماده رو می‌گیری و آموزشش رو ادامه می‌دی، ولی فقط با داده‌های خودت. این پارامترای مدل رو تنظیم می‌کنه تا تو اون کار خاص بهتر بشه. (تکنیکایی مثل LoRA این رو از آموزش کامل راحت‌تر می‌کنه).
3. استخدام متخصص: حالا LLMت یه حرفه‌ای شده!

چرا Fine-Tuning باحاله (مزایا):

• عملکرد حرفه‌ای: می‌تونه تو کارایی که براش آموزش دیده بهترین نتیجه رو بده.
• تسلط رو موضوع: LLM رو تو اصطلاحات، سبک‌ها یا دانش خاص یه حوزه استاد می‌کنه.
• سبک شخصی: می‌خوای LLMت مثل برندت حرف بزنه؟ Fine-Tuning این کارو می‌کنه.
• تأخیر کمتر (بعد آموزش): وقتی آموزشش تموم شه، دانش توش پخته شده. دیگه retrieval نمی‌خواد، پس برای کارای تخصصیش سریع جواب می‌ده.
• توهم یا hallucinations کمتر (تو تخصصش): با یادگیری عمیق یه حوزه، تو اون زمینه قابل اعتمادتر می‌شه.

ولی یه بهایی داره (معایب):

• داده‌خور: به یه عالمه داده باکیفیت و خاص نیاز داره، که جمع کردنش سخت و گرونه.
• خطر Overfitting: ممکنه زیادی به داده‌های آموزشی عادت کنه و تو مثالای واقعی یه کم متفاوت کم بیاره.
• فراموشی ("Catastrophic Forgetting"): گاهی تخصصی شدن باعث می‌شه تو کارای عمومی که قبلاً بلد بود ضعیف‌تر بشه.
• هزینه اولیه بالا: خود آموزش به قدرت محاسباتی زیاد (GPUها) و زمان نیاز داره.
• نیاز به آپدیت: اگه حوزه عوض شه، باید با داده‌های جدید دوباره آموزشش بدی.

پس Fine-Tuning وقتی خوبه که تخصص عمیق، یه سبک خاص یا بهترین عملکرد تو یه کار مشخص می‌خوای و داده و منابع لازم رو داری.

نبرد بزرگ: RAG در برابر CAG در برابر Fine-Tuning - کدومو برداریم؟

برنده مطلق نداریم. همه‌چیز بستگی به نیازات داره:

• اطلاعات تازه، دانش بزرگ یا قابل چک کردن می‌خوای؟ RAG بهترین انتخابته. داده‌های در حال تغییر رو خوب مدیریت می‌کنه و می‌تونی منبعشم ببینی، حتی اگه یه کم کندتر باشه.
• سرعت بالا یا کار با دانش محدود و ثابت می‌خوای؟ CAG می‌تونه جواب بده. سریع و ساده‌ست، اگه داده‌هات تو context window جا بشه. ولی محدودیتاشو یادت باشه!
• تخصص عمیق، سبک خاص یا بهترین عملکرد تو یه کار مشخص می‌خوای؟ Fine-Tuning راه درستشه، اگه داده و پول آموزش رو داشته باشی.

به اینا فکر کن:

• دانشت چقدر عوض می‌شه؟ (پویا -> RAG؛ ثابت -> CAG/Fine-Tuning)
• پایگاه دانشت چقدر بزرگه؟ (خیلی زیاد -> RAG؛ کم یا متوسط -> CAG شاید کار کنه؛ Fine-Tuning دانش رو تو خودش جا می‌ده، ولی آماده کردن داده مهمه)
• سرعت برات حیاتیه؟ (CAG/Fine-Tuned > RAG)
• می‌خوای بدونی LLM چرا یه چیزی گفت؟ (RAG > CAG/Fine-Tuning)
• بودجه و منابعت چقدره؟ (راه‌اندازی RAG پیچیده‌ست، آموزش Fine-Tuning گرونه، CAG اگه بشه ساده‌تره)

یه نکته باحال: ترکیبی برو!

لازم نیست همیشه فقط یکی رو انتخاب کنی. آدمای زرنگ گاهی اینا رو قاطی می‌کنن. مثلاً یه LLM رو برای یه حوزه کلی (مثل پزشکی) Fine-Tune کنی، بعد با RAG داده‌های به‌روز بیمار یا مقاله‌های جدید بهش بدی. یا CAG رو برای سوالات متداول ثابت و RAG رو برای بقیه کارا بذاری.

یه مثال واقعی: ساختن امتحان از یه کتاب

فرض کن می‌خوای یه هوش مصنوعی از یه کتاب درسی امتحان درست کنه. هر روش چطور این کارو می‌کنه؟

RAG:

• کتاب رو به تیکه‌ها (chunks) تقسیم می‌کنی، embed می‌کنی و تو یه vector database می‌ذاری.
• برای سوالای فصل سوم، دیتابیس رو برای تیکه‌های مرتبط با فصل سوم جستجو می‌کنی.
• به LLM می‌گی: "با این متنای پیدا شده از فصل سوم، 5 تا سوال چندگزینه‌ای بساز"، به علاوه متنایی که پیدا کرده.
• خوبیا: انعطاف‌پذیره، می‌تونی راحت رو بخشای خاص زوم کنی.
• بدیا: اگه retrieval خوب نباشه، شاید ارتباط بین فصل‌ها رو از دست بده، retrievalم یه کم تأخیر داره.

CAG:

• سعی می‌کنی کل کتاب رو تو context window LLM جا بدی و KV cache رو بسازی. (اگه کتابت "جنگ و صلح" باشه، شانس بیاری!)
• بعد می‌گی: "5 تا سوال چندگزینه‌ای از فصل سوم با محتوای پیش‌بارگذاری‌شده بساز."
• خوبیا: سریع‌تر جواب می‌ده، اگه کل کتاب جا بشه شاید زمینه بزرگ‌تری رو ببینه.
• بدیا: جا شدن کتاب یه چالش بزرگه، ثابته (اگه خطایی تو کتاب باشه نمی‌تونی راحت درستش کنی)، زمینه‌های خیلی طولانی ممکنه اذیتش کنه.

Fine-Tuning:

• باید یه مجموعه داده از سوال و جوابای کتاب بسازی. کار زیادی می‌بره، شاید صدها یا هزارتا مثال.
• بعد LLM رو با این داده‌ها آموزش می‌دی.
• به مدل Fine-Tuned می‌گی: "5 تا سوال چندگزینه‌ای از فصل سوم بساز."
• خوبیا: سوالایی که دقیقاً به سبک و محتوای کتاب می‌خوره می‌ده، بعد آموزش سریع کار می‌کنه.
• بدیا: آماده کردن داده‌ها خیلی زحمت داره، آموزش گرونه، مدل دیگه فقط برای این کتاب و کار تخصصیه.

می‌بینی؟ RAG انعطاف‌پذیره، CAG سریع ولی محدود به اندازه‌ست، Fine-Tuning تخصص می‌ده ولی هزینه اولیه‌ش بالاست.

حرف آخر

پس RAG، CAG و Fine-Tuning همه‌شون ابزارای باحالی تو جعبه ابزار LLMن. هیچ‌کدوم "بهتر" نیستن، فقط برای کارای مختلفن. RAG چیزا رو تازه و قابل اعتماد نگه می‌داره، CAG سرعت رو برای دانش محدود میاره، و Fine-Tuning متخصص می‌سازه. اگه بفهمی قوت و ضعفشون چیه و کجا به کار میان، می‌تونی بهترین روش (یا یه ترکیب) رو برای LLMت انتخاب کنی تا حسابی بدرخشه. پس بگرد ببین LLMت به چی نیاز داره و بهترین ارتقاء رو بهش بده!

منابع

• Retrieval-Augmented Generation for Large Language Models: A Survey. arXiv (2312.10997v5).
• What is Retrieval-Augmented Generation (RAG)?. Google Cloud.
• Don’t Do RAG: When Cache-Augmented Generation is All You Need for Knowledge Tasks. arXiv (2412.15605).
• A Deep Dive into Cache Augmented Generation (CAG). ADaSci.
• A complete guide to retrieval augmented generation vs fine-tuning. Glean Blog.