RAG از کجا شروع می‌شود؟ معماری Pipeline بازیابی داده

سیستم‌های Retrieval-Augmented Generation (RAG) پل پیوند میان دانش ایستا در وزن‌های مدل‌های زبانی بزرگ و داده‌های پویا و ساختارنیافته سازمان‌ها هستند. در این راهنما ساختار عملی یک Pipeline تولید داده را بررسی می‌کنیم.

۱. چرخه سه‌مرحله‌ای بازیابی و تولید#

یک Pipeline RAG کارآمد از سه گام مجزا اما به‌هم‌پیوسته تشکیل شده است: Chunking و Embedding اسناد، جستجوی معنایی و هیبریدی، و بازچیدمان کانتکست جهت تزریق به مدل زبانی.

1. Chunking هوشمند: قطعه‌بندی با حفظ ساختار نحوی و مرزهای معنایی متون.
2. Embedding دقیق: انتخاب مدل بردارساز متناسب با خط و زبان فارسی.
3. Vector Search + BM25: ترکیب جستجوی برداری با جستجوی کلیدواژه‌ای برای حذف خطاهای تطبیق.
4. Re-ranking نهایی: بازرتبه‌بندی نتایج قبل از ارسال به کانتکست Prompt.

۲. نمونه فراخوانی جستجوی ترکیبی#

برای سناریوهای سازمانی، اتکای صرف به شباهت کسینوسی کافی نیست. استفاده از الگوریتم Reciprocal Rank Fusion (RRF) پایداری نتایج را تضمین می‌کند:

def hybrid_retrieve(query: str, top_k: int = 5):
    dense_results = vector_index.search(embed(query), k=top_k * 2)
    sparse_results = bm25_index.search(query, k=top_k * 2)
    fused = reciprocal_rank_fusion(dense_results, sparse_results, rrf_k=60)
    return reranker.rank(query, fused[:top_k])

۳. چالش‌های مقیاس‌پذیری در پروداکشن#

در محیط عملیاتی، نظارت بر توهم مدل (Hallucination Detection)، ارزیابی خودکار بر اساس چارچوب‌های Ragas یا TruLens، و به‌روزرسانی برخط شاخص‌های برداری اهمیت حیاتی پیدا می‌کنند.