مقدمه
مدلهای زبانی بزرگ دانای کلی هستند اما به دادههای شما دسترسی ندارند. RAG (Retrieval Augmented Generation) این شکاف را پر میکند: ابتدا مستندات شما جستجو میشوند و قطعات مرتبط بهعنوان زمینه به مدل داده میشود.
چرا RAG؟
بدون Fine-tuning پرهزینه، مدل شما بهروز میماند، به منابع پاسخ ارجاع میدهد و توهم (Hallucination) بهشدت کاهش مییابد.
جمعبندی
برای هر سازمانی که میخواهد دستیار هوشمند روی دانش داخلی داشته باشد، RAG نقطه شروع درست است. تیم امیر آیتی پیادهسازی کامل RAG فارسی را با هزینه و زمان بهینه انجام میدهد.