liu673/rag-all-techniques
این پروژه یک پیاده‌سازی ساده و جامع از تمام تکنیک‌های RAG (بازیابی-تولید ترکیبی) است که به توسعه‌دهندگان و محققان کمک می‌کند تا به راحتی این روش‌ها را درک کنند، تست کنند و به کار ببرند.
کاربرد:
این ابزار برای بهبود دقت و کیفیت پاسخ‌های مدل‌های زبانی با ترکیب اطلاعات خارجی (مثل پایگاه دانش) استفاده می‌شه. به‌جای اتکا صرف به دانش داخلی مدل، از اسناد واقعی برای تولید پاسخ استفاده می‌کنه.
در چه شرایطی بهتره استفاده شود؟
وقتی نیاز داری مدل‌هات بر اساس اطلاعات به‌روز یا خاص (مثل اسناد شرکت، مقالات علمی یا دیتابیس داخلی) پاسخ بدن، این تکنیک عالیه! همچنین برای سیستم‌های پرسش و پاسخ، چت‌بات‌های حرفه‌ای و ابزارهای تحلیل سند مناسبه.
چند مثال از موارد استفاده:
پاسخ به سوالات تخصصی پزشکی بر اساس آخرین مقالات
چت‌بات پشتیبانی مشتریان با دسترسی به مستندات فنی
تولید گزارش‌های خودکار از روی داده‌های داخلی شرکت
جستجوی هوشمند در آرشیو اسناد حقوقی
- ##RAG
- ##AI
- ##RetrievalAugmentedGeneration
- ##NLP
- ##Chatbot
- ##KnowledgeRetrieval
- ##LangChain
- ##MachineLearning
- ##DataScience
- ##DocumentRetrieval