از MultiHop RAG چه می‌دانید؟

در این مقاله می خواهیم در مورد «Multi-Hop RAG» حرف بزنیم. تکنولوژی‌ای که به نوعی سریع تر از اون چیزی که فکر کنید، جای خودش رو در زندگی روزمره ما پیدا کرده.

هوش مصنوعی (AI) هر روز در حال پیشرفت هست و یکی از زمینه‌های جذاب آن، مدل‌های پرسش و پاسخ (Question Answering) هستند. این مدل‌ها همون طور که از اسمشون معلومه، میتونن به سوالاتی که ازشون پرسیده میشه، به صورت خودکار پاسخ بدهند. ولی آیا تا به حال به این فکر کرده‌اید که چطور این مدل‌ها می‌توانند سوالاتی را که نیاز به درک عمیق‌تری از اطلاعات دارن، پاسخ دهند؟ خب، اینجاست که تکنولوژی Multi-Hop RAG وارد می‌شود. در این بلاگ می‌خواهیم این موضوع را به زبان ساده برای شما توضیح دهیم و این که چرا این تکنولوژی باعث می‌شود هوش مصنوعی در فهم عمیق‌تر اطلاعات بهتر عمل کند.حسابی هیجان‌زده شدم.

اول از همه، RAG چیست؟

قبل از اینکه وارد مفهوم Multi-Hop بشویم، باید بفهمیم که RAG به چه معنی است. RAG مخفف عبارت Retrieval-Augmented Generation است. این یعنی مدل هوش مصنوعی برای جواب دادن به سوالات، علاوه بر اینکه خودش اطلاعاتی رو از پیش یاد گرفته، می‌تواند از منابع خارجی (مثل وب یا دیتابیس‌ها) اطلاعات جدیدی هم بگیرد. اینجوری مدل می‌تواند به طور دقیق‌تر و جامع‌تر پاسخ بدهد.

مثلاً فرض کنید از مدل سؤال می‌کنید: "چه عواملی باعث تغییرات اقلیمی می‌شوند؟" مدل RAG نمی‌خواهد فقط اطلاعاتی که قبلاً آموخته رو بازگو کنه، بلکه می‌تونه از منابع آنلاین یا دیتابیس‌های مختلف اطلاعات جدیدی بگیره و ترکیب‌شون کنه تا پاسخ بهتری بده.

تکنولوژی‌های قدیمی (Old LLMs) جواب سوالات رو یه به یک می‌دادند؛ یعنی شما یه سوال می‌پرسید و سیستم دقیقاً اون رو جواب می‌داد. اما واقعیت اینه که اکثر سوالات ما چند بعدی و چند مرحله‌ای هستند. اینجاست که Multi-Hop RAG وارد می‌شه. این مدل نه تنها به یه سوال پاسخ می‌ده، بلکه مثل یه کارآگاه هوشمند، از منابع مختلف اطلاعات رو جمع‌آوری می‌کنه و مرحله به مرحله به جواب می‌رسه.

حالا چی میشه که Multi-Hop میشه؟

حالا فرض کنید که سوال شما پیچیده‌تر میشه و نیاز به چندین مرحله از جستجو و پردازش داره. مثلاً: "چه عواملی باعث تغییرات اقلیمی می‌شوند و این تغییرات چه تاثیراتی بر کشاورزی می‌گذارند؟"

در اینجا، مدل باید دو مرحله از اطلاعات رو از منابع مختلف جمع‌آوری کنه. اول باید بدونه که تغییرات اقلیمی چی هستن، بعد باید بدونه که این تغییرات چه تأثیراتی روی کشاورزی دارن. این به معنی "چند مرحله‌ای" یا multi-hop بودن پردازش هست.

در Multi-Hop RAG، مدل به طور خودکار به این دو مرحله جستجو و پردازش می‌پردازه. مثلاً ابتدا به دنباله‌ی اطلاعات تغییرات اقلیمی می‌ره و بعدش به سراغ اثرات این تغییرات بر کشاورزی می‌ره. در واقع، این مدل به جای اینکه فقط یک سوال رو جواب بده، می‌تونه چند سوال متوالی رو که به هم مرتبط هستند، با هم پاسخ بده.

از کجا شروع می‌کنیم؟

بیاید یه قدم به عقب بریم و ببینیم چطور این سیستم‌ها کار می‌کنند. فرض کنید شما وارد یه کتابخانه بزرگ می‌شید که پر از کتاب‌های قدیمی و جدید هست. وقتی سوالی دارید، اولین کاری که می‌کنید اینه که به دنبال کتابی بگردید که احتمالا جواب سوالتون رو داشته باشه. این مرحله رو می‌شه «بازیابی اطلاعات» (Retrieval) نامید.

حالا تصور کنید که کتابخانه به صورت هوشمندانه شما رو راهنمایی می‌کنه و فقط کتاب‌هایی که مرتبط با سوال شما هستند رو براتون می‌آره. سیستم‌های قدیمی ممکن بود فقط یه کتاب رو انتخاب کنند و از اون استفاده کنند. اما Multi-Hop RAG مثل یه کتابدار ماهر عمل می‌کنه که اول چند کتاب مختلف رو بر اساس اولویت به شما نشون می‌ده، بعد هر کتاب رو باز می‌کنه و اطلاعات مختلف رو کنار هم می‌گذارد تا جوابی جامع پیدا کند.

بازیابی اطلاعات و مراحل مختلف

وقتی میگم «چند مرحله‌ای»، منظورم اینه که این سیستم‌ها اطلاعات رو به چند بخش تقسیم می‌کنند. مثلاً:

مرحله اول: سیستم به دنبال اطلاعات پایه‌ای درباره تغییرات اقلیمی می‌گرده. مثلاً اینکه تغییرات اقلیمی از کجا شروع شده و چه عواملی در اون دخیل هستند.
مرحله دوم: بعد از اون، سیستم میره سراغ موضوع کشاورزی. این مرحله شامل بررسی اینکه چگونه تغییرات دما، بارش و سایر عوامل آب و هوایی می‌تونن روی محصولات کشاورزی تأثیر بگذارند، هست.
مرحله سوم: حالا که اطلاعات هر دو بخش رو جمع کردیم، وقتشه که این اطلاعات ترکیب بشن و یک پاسخ نهایی ساخته بشه. یعنی مثل این می‌شه که شما داستان دو کتاب مختلف رو با هم ترکیب می‌کنید و یه روایت یکپارچه ایجاد می‌کنید.

این فرایند مرحله به مرحله کمک می‌کنه تا هیچ جزئیاتی از قلم نیفتد. در نتیجه، جوابی که به دست می‌آید نه تنها دقیق است، بلکه تمام ابعاد موضوع رو در بر می‌گیرد.

چطور کار می‌کنه؟

پرسش (Query): شما سوالی از مدل می‌پرسید، مثلاً "تأثیرات تغییرات اقلیمی بر کشاورزی چیست؟"
جستجو در منابع (Retrieval): مدل ابتدا از یک مجموعه بزرگ از منابع (مثل دیتابیس‌ها یا صفحات وب) اطلاعاتی مرتبط با سوال شما پیدا می‌کنه. این منابع می‌تونن شامل مقالات علمی، سایت‌های خبری، یا حتی کتاب‌ها باشن.
گام‌های چندگانه (Multi-Hop): در این مرحله، مدل برای پیدا کردن جواب نهایی به چند مرحله پردازش می‌پردازه. برای مثال، ابتدا اطلاعاتی درباره تغییرات اقلیمی می‌گیره و بعد به سراغ اطلاعات مربوط به کشاورزی می‌ره. این کار رو به صورت متوالی و چندباره انجام می‌ده.
تولید پاسخ (Generation): بعد از جمع‌آوری اطلاعات، مدل با استفاده از تکنیک‌های پردازش زبان طبیعی (NLP) یک پاسخ نهایی تولید می‌کنه که همه‌ی اطلاعات لازم رو دربر می‌گیره.

چرا Multi-Hop RAG انقدر مهمه؟

دلیلش خیلی ساده است؛ دنیای ما پر از اطلاعات و سوالات پیچیده است. وقتی آدم‌ها از سیستم‌های هوشمند استفاده می‌کنند، انتظار دارند که به سوالاتشان به صورت جامع و دقیق پاسخ داده شود. از اونجایی که مسائل امروزی اغلب چند بعدی و پیچیده هستند، نیاز به رویکردهای چندمرحله‌ ای نیز احساس می‌شود.

به عنوان مثال، فرض کنید شما در حال تحقیق برای یه مقاله دانشگاهی یا پروژه کاری هستید. سوالات شما معمولاً خیلی سطحی نیستند و نیازمند بررسی دقیق از منابع مختلف هستند. در این مواقع، Multi-Hop RAG می‌تواند به عنوان یک دستیار هوشمند عمل کند که تمام جوانب موضوع را پوشش می‌دهد و شما رو از تکرار کارهای دستی نجات می‌دهد.

مثال از دنیای واقعی

برای درک بهتر، اجازه بدید یه مثال واقعی بزنم. تصور کنید شما به عنوان یک روزنامه‌ نگار دارید درباره تغییرات اقلیمی تحقیق می‌کنید. اولین قدم شما اینه که ببینید چه عواملی باعث تغییرات اقلیمی شده‌اند. بعد از اون، باید بفهمید این تغییرات چه تأثیری روی کشاورزی، منابع آب و حتی زندگی روزمره مردم داشته است. حالا اگر شما این کار رو دستی انجام بدید، ساعت‌ها، روزها و حتی هفته‌ها وقتتون هدر میره.

اما با استفاده از یه سیستم Multi-Hop RAG، شما می‌تونید به سرعت اطلاعات مربوط به هر دو بخش (تغییرات اقلیمی و تأثیرات آن) رو از منابع مختلف استخراج کنید. سپس سیستم این اطلاعات رو ترکیب می‌کنه و یه گزارش جامع و دقیق آماده می‌کنه. نتیجه اینکه شما می‌تونید به سرعت یک مقاله کامل و دقیق داشته باشید که هم به عمق موضوع پرداخته و هم از دیدگاه‌های مختلف به مسئله نگاه کرده.

از چالش‌های این روش هم باید بگیم!

هیچ تکنولوژی‌ای کامل نیست و Multi-Hop RAG هم از این قاعده مستثنی نیست. یکی از بزرگ‌ ترین چالش‌هاش اینه که برای به دست آوردن اطلاعات دقیق، نیازمند دسترسی به منابع بسیار زیاد و معتبر است. گاهی اوقات اطلاعات موجود ممکنه ناقص یا ناسازگار باشند. مثل وقتی که چند کتاب درباره یه موضوع مطالعه می‌کنید و هر کدوم دیدگاه متفاوتی دارند. ترکیب این دیدگاه‌ها به یک جواب یکپارچه کار آسانی نیست.

یه چالش دیگه، زمان‌ بری این مراحل است. پردازش چند مرحله‌ ای نیاز به قدرت پردازشی بالا دارد و اگر سیستم بهینه نباشد، ممکن است زمان زیادی طول بکشد. این موضوع می‌تواند در مواقعی که به پاسخ‌های سریع نیاز دارید، مشکل‌ساز شود.

اما نکته مثبت اینه که هر چقدر این سیستم‌ها پیشرفت کنند، ما می‌توانیم انتظار داشته باشیم که در آینده نه تنها سریعتر، بلکه دقیق‌تر هم عمل کنند.

نگاهی به آینده

واقعیت این است که ما در آستانه‌ی تحول بزرگی در زمینه هوش مصنوعی قرار داریم. روز به روز سیستم‌ها هوشمند تر می‌شوند و روش‌هایی مثل Multi-Hop RAG هم به عنوان یکی از ابزارهای قدرتمند برای مدیریت اطلاعات پیچیده به کار گرفته می‌شوند.

تصور کنید چند سال دیگر، وقتی که شما سوالی می‌پرسید، نه تنها یک جواب کلی به دست می‌آورید، بلکه سیستم می‌تواند جزئیات مربوط به تاریخچه‌ی موضوع، دیدگاه‌های مختلف و حتی پیش‌بینی‌های آینده را برایتان فراهم کند. این تغییر، مانند این است که به جای دیدن یک تصویر ثابت، فیلمی چند بعدی ببینید که تمامی زوایا را به شما نشان می‌دهد.

در نهایت، مهم نیست که شما یک دانشمند، محقق یا حتی یه علاقه‌مند به فناوری باشید؛ همه ما از این سیستم‌ها بهره‌ مند خواهیم شد. این تکنولوژی‌ها نه تنها به ما در درک بهتر دنیای پیچیده اطلاعات کمک می‌کنند، بلکه راه‌های نوینی برای ارتباط و تعامل با فناوری فراهم می‌کنند.

و اما...

خب، اگر تا الان تا پایان این مقاله باهام بودید، امیدوارم که توانسته باشم تصویر روشنی از تکنولوژی Multi-Hop RAG به شما ارائه دهم. شاید این سیستم‌ها در نگاه اول کمی پیچیده به نظر برسند، ولی وقتی عمیق‌تر به کارشان نگاه کنیم، درمیابیم که دقیقا همون چیزی هستند که برای مدیریت دنیای اطلاعات امروز نیاز داریم.

امیدوارم این مقاله توانسته باشد تا پیچیدگی‌های پشت پرده Multi-Hop RAG را به زبانی ساده و قابل فهم برای شما بازگو کند.

منابع youtube | youtube | arxiv | medium | kaggle

مولف: ریحانه علی‌تبریزی