بازیابی هوشمند اطلاعات برنامه‌های درسی

اگر یک کامپیوتر جدید می سازیم، طرحهای اولیه، ترسیمات طراحی رسمی و نمونه های ... DeepSeek به اتصال پایدار به اینترنت نیاز دارد و در شرایطی که دسترسی به اینترنت قطع یا محدود باشد، کارایی آن کاهش می‌یابد. تکنیک RAG از ۲ بخش بسیار مهم شامل «بازیابی» و «تقویت و تولید» تشکیل شده است که هر یک از این‌ها وظیفه مشخصی را بر عهده دارند. این ماژول یک مؤلفه حافظه به سیستم RAG اضافه می‌کند که در آن LLM می‌تواند نه‌تنها به بخش‌های بازیابی‌شده از وکتور دیتابیس بلکه به کوئری‌های قبلی که در حافظه سیستم ذخیره شدند، نیز مراجعه کند. MTD-F که در واقع خلاصه شده ی (MTD(f,n می‌باشد (درایور تست با حافظه ی اضافی با گره n و مقدار f) الگوریتمی برای جستجوی minimax است که می‌توان به عنوان جایگزینی برای الگوریتم هرس آلفا و بتا از آن استفاده کرد. دوم آنکه الگوریتم می‌تواند یکی از دو روش را فقط وقتی روی ریشه است انتخاب کند.

اما چه اتفاقی می‌افتد اگر یک فاجعه – از یک حمله سایبری تا یک بلای طبیعی – سیستم‌های حیاتی کسب و کار شما را از کار بیاندازد؟ اینجاست که اهمیت یک برنامه بازیابی از بحران (Disaster Recovery Plan - DRP) مشخص می‌شود. داشتن یک DRP مؤثر تنها یک آپشن نیست؛ بلکه یک ضرورت برای تضمین بقا و تداوم کسب و کار است. DeepSeek AI با ارائه نسخه‌ها و مدل‌های گوناگون، امکانات وسیعی را برای کاربران فراهم می‌آورد که بر اساس نیازهای خاص خود بتوانند از قابلیت‌های متنوع این ابزار بهره‌برداری کنند. این تنوع در نسخه‌ها موجب می‌شود که هر کاربر با هر سطح از نیاز بتواند به راحتی از این فناوری پیشرفته استفاده کند و به اهداف خود دست یابد. این ۲ مؤلفه در کنار هم می‌توانند سیستم‌های AI قدرتمندی را شکل دهند که توانایی تولید محتوا و پاسخ‌های منسجم و بسیار مناسبی را داشته باشد. به‌طور کلی، LLM-ها به‌لطف RAG و استفاده از پایگاه داده‌های بیرونی که قابلیت به‌روزرسانی‌های دائمی را دارند،‌ می‌توانند پاسخ‌هایی به مراتب دقیق‌تر و به‌روزتری را ارائه دهند.

در این روش، با استفاده از قواعد و دانش‌های قبلی، سیستم می‌تواند به درک و تفسیر صحیح‌تری از نیاز کاربر برسد و در نتیجه نتایج بهتری ارائه دهد. همچنین، هوش مصنوعی می‌تواند به تجربه قبلی و بازخورد کاربران علاقه‌مندی کمک کند تا سیستم بتواند پیشنهادهای بهتری بدهد. با گسترش فناوری و افزایش حجم اطلاعات موجود در دنیا، بازیابی اطلاعات به یکی از چالش‌های اساسی در عصر اطلاعات تبدیل شده است. امروزه تعداد بسیاری از سازمان‌ها و افراد با مشکل جستجو و بازیابی اطلاعات مواجه هستند. به همین دلیل با ایجاد پلتفرم‌های هوشمند برای بازیابی اطلاعات، می‌توان بهبود قابل توجهی در عملکرد و سرعت بازیابی اطلاعات داشت.

مثلاً جستجوی کتاب بر اساس محتویات آنها و جستجوی کالا بر اساس نظرات کاربران، خلاصه هر جایی که شما می توانید هر چه دلتان خواست بنویسید و دکمه جستجو را بزنید، یک سیستم بازیابی اطلاعات حضور دارد. پس از ورود به حساب کاربری و تأیید ایمیل قادر خواهید بود که یکی از مدل‌های ارائه شده توسط هوش مصنوعی DeepSeek AI را انتخاب کنید. این پلتفرم چندین مدل مختلف نظیر DeepSeek-V3 و DeepSeek-R1 را در اختیار کاربران قرار می‌دهد. هر یک از این مدل‌ها دارای ویژگی‌ها و قابلیت‌های منحصربه‌فردی هستند که می‌توانند بسته به نیازها و الزامات خاص شما، مناسب‌ترین گزینه را پیشنهاد دهند. انتخاب مدل صحیح به دقت و توجه نیاز دارد تا بتوانید به بهترین نحو از امکانات آن بهره‌مند شوید. هوش مصنوعی deepseek به عنوان یک ابزار متن باز به کاربران اجازه دسترسی به کدهای خود را می‌دهد.

متلبی با بیش از یک دهه تجربه و فعالیت در زمینه انجام پروژه های صنعتی, تجاری و آموزشی به صورت تخصصی با کلیه نرم افزارهای مهندسی فعالیت دارد. عمر متوسط آسفالت راه‌ های برون‌ شهری در ایران 3 تا 4 سال است؛ در حالی که متوسط عمر آسفالت راه‌ ها در سایر کشورها، بین 9 تا 10 سال است. همین کوتاهی عمر مفید باعث شده تا آسفالت دوباره جاده‌ها سالانه 1500 میلیارد تومان هزینه به کشور تحمیل کند. در این میان و در شرایطی که هر سال بیش از صدها میلیارد تومان صرف تعمیر و نگهداری رویه‌های آسفالت می‌شود، با تشخیص و ترمیم زودهنگام آنها، ... – مفاهیم کلیدی مانند موتورهای جستجو، صفحات وب، لینک‌ها و رتبه‌بندی صفحات.

پس از مشخص شدن اندازه قطعات متنی، مرحله بعدی قرار دادن این قطعات در فضای معنایی با استفاده از یک مدل embedding (مدل جاسازی) است. در اینجا، ما می‌توانیم مدل‌های جاسازی را که برای تعبیه هر دو کوئری و قطعات متنی بهینه کنیم. طول مدت دوره ویدیویی و به زبان فارسی آموزش ذخیره و بازیابی اطلاعات هشت ساعت و بیست و یک دقیقه و مدرس آن مهندس فرشید شیرافکن است. برای بهره‌برداری بهتر از این فناوری، نیاز است تا رویکردهای اخلاقی، حریم خصوصی و عدالت پایه‌گذاری شوند و استفاده از آن با مسئولیت و دقت صورت گیرد. کاربران برای آغاز این سفر دیجیتال باید ابتدا به وب‌سایت رسمی DeepSeek به آدرس chat.deepseek مراجعه کنند.

«بازیابی اطلاعات» در برخی منابع فارسی به اشتباه به جای ذخیره و بازیابی داده‌ها که به معنای دانش شناخت رسانه‌های ذخیره‌سازی فیزیکی است، به کار رفته است. این مقاله که برگردانی آزاد  از این مقاله لاتین است، به زبانی بسیار ساده، روال اصلی فرآیند بازیابی اطلاعات را توضیح داده است و برای مباحث  پیشرفته تر بازیابی اطلاعات از سایر منابع باید استفاده کنید . چکیده رشد سریع تجارت الکترونیکی، تأثیر بسزایی بر چگونگی تجارت در جهان می‌گذارد. این مقاله، تغییرات فناوری را که باعث تحول در تجارت الکترونیکی خواهد شد بررسی نموده و اثرات اقتصادی آن را مورد بحث قرار داده است، و چشم‌اندازی از اقتصاد کاملاً پویا و هوشمند آینده را در اختیار قرار می‌دهد. هرچند DeepSeek یک ابزار پیشرفته و کاربردی در حوزه هوش مصنوعی است؛ اما مانند هر فناوری دیگری چالش‌ها و محدودیت‌هایی به همراه دارد. بنیانگذار استارتاپ DeepSeek لیانگ ونفنگ است که در عرصه فناوری و نوآوری به عنوان یک شخصیت برجسته شناخته می‌شود.

هدف این مقاله بررسی و معرفی روش تولید متن با افزودن اطلاعات بازیابی شده (RAG) به‌عنوان یک راه‌حل کارآمد برای بهبود عملکرد مدل‌های زبانی بزرگ است. این روش با ترکیب قابلیت‌های تولید متن و بازیابی اطلاعات، توانایی مدل‌های زبانی را در ارائه پاسخ‌های دقیق و به‌روز افزایش می‌دهد. این روش می‌تواند به بهبود اعتمادپذیری و دقت پاسخ‌ها کمک کند و چالش‌های موجود را به حداقل برساند. این مقاله به بررسی روش نوین تولید متن با افزودن اطلاعات بازیابی شده (Retrieval-Augmented Generation-RAG)، می‌پردازد که ترکیبی از مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و تکنیک‌های بازیابی اطلاعات است. RAG به‌طور موثری چالش‌های موجود در مدل‌های زبانی را با ارائه اطلاعات دقیق و به‌روز حل می‌کند.

توسعه ورژن سوم هوش مصنوعی deepseek بر پایه معماری بهینه‌شده‌ای به نام ترکیبی-از-متخصصان (MoE) صورت گرفته است. این امر نیاز مدل به منابع محاسباتی فشرده و سخت‌افزارهای قوی را به‌طور قابل‌توجهی کاهش می‌دهد. در این متد هر متخصص به‌عنوان یک شبکه عصبی عمل می‌کند که وظایف مرتبط با خود را انجام می‌دهد و فقط هنگام نیاز در فرآیند فعال می‌شود. این معماری با پیش‌بینی پیچیدگی وظایف پیش از آغاز پردازش، به انتخاب دقیق‌ترین (متخصصان) برای انجام هر وظیفه کمک می‌کند و این کار محاسبات اضافی را به حداقل رسانده و سرعت عملکرد مدل را افزایش می‌دهد. همچنین، این تعادل در استفاده از منابع باعث می‌شود که DeepSeek V3 بتواند پاسخ‌های سریع و دقیقی به پرسش‌ها و درخواست‌ها ارائه دهد. DeepSeek-R1 به عنوان یک مدل تخصصی، به‌صورت ویژه برای استدلال و تحلیل داده‌ها طراحی شده است.

همچنین، استفاده از تکنیک‌های پیشرفته‌تری مانند شبکه‌های عصبی بازگشتی و ترنسفورمرها نیز می‌تواند به بهبود عملکرد هوش مصنوعی در بازیابی اطلاعات کمک کند. هوش مصنوعی deepseek در پردازش زبان فارسی عملکرد بهتری نسبت به Chat GPT داشته و قابلیت درک دقیق‌تر جملات فارسی و ارائه پاسخ‌های روان و مرتبط را دارد. این ویژگی برای کاربران فارسی‌زبان به خصوص در حوزه تولید محتوا و آموزش بسیار مهم است. راهکار دیگری که هوش مصنوعی در بازیابی اطلاعات می‌تواند به کار برود، استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین است. این الگوریتم‌ها به طور خودکار و با تکرار، بازخورد کاربران را تحلیل می‌کنند و عملکرد سیستم را بهبود می‌بخشند. با تکرار استفاده، الگوریتم‌های یادگیری ماشین توانایی بهبود و تکامل را دارند و می‌توانند پیچیدگی‌های بزرگتر را در جستجو و بازیابی اطلاعات مدیریت کنند.

هوش مصنوعی deepseek می‌تواند به سؤالات عمومی، خصوصی، آموزشی، تحقیقاتی و … کاربران در حوزه‌های مختلف پاسخ دهد. این پلتفرم قابلیت پردازش سؤالات پیچیده و تحلیل اطلاعات برای ارائه پاسخ بهینه و دقیق مبتنی بر منابع معتبر را دارد. با پیشرفت‌های در حوزه هوش مصنوعی، روش‌ها و الگوریتم‌های جدیدی برای بهبود عملکرد سیستم‌های بازیابی اطلاعات معرفی می‌شوند. یکی از ویژگی‌های مهم پلتفرم‌های هوشمند برای بازیابی اطلاعات، قابلیت جستجوی هوشمند است. این قابلیت به کمک الگوریتم‌های هوشمند، بر اساس عبارت‌های کلیدی و مفهومی که کاربر جستجو می‌کند، نتیجه دقیق و حاوی اطلاعات مورد نظر را به او نمایش می‌دهد. هوش مصنوعی deepseek به کاربران کمک می‌کند تا مفاهیم جدید را به سرعت یاد بگیرند؛ چرا که می‌تواند منابع آموزشی مناسب برای نیازهای مختلف را پیشنهاد داده و با تعامل هوشمند، به سؤالات کاربران در طول فرآیند یادگیری پاسخ دهد.

برای مثال در حوزه پزشکی، این پلتفرم‌ها می‌توانند به پزشکان و محققان کمک کنند تا به سرعت و با دقت بیشتری به اطلاعات پزشکی دسترسی پیدا کنند. در بررسی امنیت پلتفرم دیپ سیک و قابلیت‌های آن در مدیریت و حفاظت از اطلاعات شخصی کاربران، باید به نکات متعددی توجه شود. به گزارش واشنگتن پست، این پلتفرم مانند بسیاری از نرم‌افزارهای مشابه، به جمع‌آوری و ذخیره‌سازی حجم قابل‌توجهی از داده‌های شخصی همچون مکالمات انجام‌شده، اطلاعات فنی مربوط به دستگاه و جزئیات اتصال اینترنتی کاربران می‌پردازد. این موضوع به شدت نگرانی‌هایی را در خصوص احتمال دسترسی دولت چین به این اطلاعات ایجاد کرده است؛ به ویژه با توجه به اختیارات وسیع این دولت در اعمال مداخله در امور شرکت‌ها و کنترل اطلاعات. هوش مصنوعی deepseek به دلیل رایگان بودن ظرفیت محدودی برای ارائه خدمات همزمان دارد و در ساعات پرترافیک ممکن است سرعت پاسخ‌دهی کاهش یابد. DeepSeek از مدل‌های به‌روزی مانند DeepSeek-V3 و DeepSeek-R1 استفاده می‌کند.

این تکنیک‌ها امکان شناسایی الگوهای موجود در داده‌های حجیم و تولید محتوا بر مبنای آن‌ها را فراهم می‌کنند. اما با وجود این پیشرفت‌ها نیز مدل‌های زبانی بزرگ همچون مدل‌های جی‌پی‌تی و سایر LLM-ها، با مسائلی نظیر دقت و مرتبط بودن پاسخ‌های تولید شده مواجه بودند. چون برای پاسخ‌دهی، به داده‌هایی وابسته بودند که در فرایند آموزش آ‌ن‌ها مورد استفاده قرار گرفته بود. در این درس پس از پرداختن به مفاهیم پایه بازیابی اطلاعات و موتورهای جستجو، مدل‌های پیشرفته بازیابی اطلاعات که ریشه در مباحث هوش مصنوعی دارند معرفی می‌شوند. از جمله این روش‌ها می‌توان به مدل‌های مبتنی بر مدل زبانی، یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی اشاره نمود. مهم‌ترین مؤلفه در روش RAG را می‌توان ساز و کاری دانست که برای بازیابی اطلاعات از منابع یا پایگاه داده‌های بیرونی و متصل به سیستم مورد استفاده قرار می‌دهد.

کاربرد دیگری که تکنیک RAG می‌تواند داشته باشد، کمک به سیستم‌های پرسش و پاسخ در ارائه پاسخ‌هایی دقیق و با کیفیت است تا دسترسی به اطلاعات برای افراد و سازمان‌ها آسان‌تر شود. این سیستم‌ها می‌توانند در حوزه‌های گوناگون همچون مراکز بهداشت و درمان استفاده شوند. در این حالت سیستم می‌تواند با دسترسی به مقالات و منابع اطلاعاتی معتبر این حوزه و بازیابی اطلاعات مرتبط از آن پاسخ‌های دقیقی را برای سوالات پزشکی تولید کند. یکی از کاربردهای تکنیک RAG، استفاده از مزایای آن در برنامه‌های هوش مصنوعی پشتیبانی از مشتری است. این روش می‌تواند در توسعه و بهبود چت‌بات‌هایی مورد استفاده قرار گیرد که وظیفه پشتیبانی از مشتریان را بر عهده دارند. به‌طور کلی، استفاده از RAG باعث می‌شود تا برنامه‌های پشتیبانی از مشتریان عملکرد مؤثری داشته باشند.

در این نوشتار، با زبانی ساده مفاهیم پایه سیستم های بازیابی اطلاعات (IR) و الگوریتم اصلی یافتن صفحات مرتبط با یک عبارت خاص توضیح داده خواهد شد. البته امتیاز دهی به صفحات یافته شده و ترتیب نمایش، الگوریتم های دیگری دارد که جداگانه توضیح داده خواهد شد. نحوه تصمیم‌گیری DeepSeek مانند بسیاری از مدل‌های هوش مصنوعی، برای کاربران شفاف نیست. این چالش در حوزه‌های حساس مانند تصمیم‌گیری‌های مالی یا علمی قابل توجه است. هوش مصنوعی DeepSeek به دلیل ویژگی‌ها و قابلیت‌های منحصربه‌فرد خود در مقایسه با Chat GPT مزایا و برتری‌های قابل‌توجهی دارد. این مزایا تجربه کاربری بهتری را برای کاربران فارسی‌زبان و دیگر افراد فراهم می‌کند.

DeepSeek-Pro به عنوان نسخه‌ای حرفه‌ای و پیشرفته‌تر از هوش مصنوعی deepseek، امکانات و قابلیت‌های بیشتری را نسبت به دیگر نسخه‌ها ارائه می‌دهد. این مدل به طور خاص برای کسب‌وکارها و سازمان‌ها طراحی شده و شامل ویژگی‌هایی همچون تحلیل عمیق‌تر، قابلیت‌های سفارشی‌سازی و پشتیبانی فنی اختصاصی می‌شود. کاربران با استفاده از DeepSeek-Pro می‌توانند تجربه‌ای بهینه و متناسب با نیازهای خاص فعالیت‌های خود داشته باشند. در کل، هوش مصنوعی در بازیابی اطلاعات با استفاده از تکنیک‌های یادگیری ماشینی و مدل‌های زبانی، اطلاعات را از منابع مختلف جمع‌آوری کرده، آن‌ها را تحلیل کرده و نتایج مورد نظر را تولید می‌کند. با توسعه و پیشرفت تکنولوژی هوش مصنوعی، امیدواریم که عملکرد و دقت در بازیابی اطلاعات بهبود یابد و تجربه کاربری بهتری را برای کاربران فراهم کند. در حوزه بازیابی اطلاعات، استفاده از هوش مصنوعی به منظور جستجوی هوشمندانه و بهینه می‌تواند عملکرد آن را بهبود بخشیده و کارایی را افزایش دهد.

این قابلیت به ویژه در مواقعی که اطلاعات به‌روز و دقیق مورد نیاز است، بسیار ارزشمند است. با افزایش روزافزون اطلاعات، فرآیند ذخیره، بازیابی و استخراج اطلاعات از اهمیت ویژه‌ای برخوردار شده است. فرادرس، با هدف تسهیل دسترسی علاقه‌مندان به یادگیری مباحث حوزه مهندسی و علوم کامپیوتر به متون و کتب تخصصی این حوزه، اقدام به انتشار یک مجموعه کتاب در همین رابطه کرده است. این کتاب‌ها در مجله فرادرس ارائه شده‌اند و به صورت کاملا رایگان برای دانلود در دسترس هستند. در این مطلب به کتاب آموزش‎ ذخیره و بازیابی اطلاعات پرداخته و لینک دانلود رایگان کتاب آموزش ذخیره و بازیابی اطلاعات در آن ارائه شده است. پلتفرم‌های هوشمند برای بازیابی اطلاعات در حوزه‌های مختلف مورد استفاده قرار می‌گیرند.

در (AlphaBeta(root, -INFINITY, +INFINITY, depth)) مقدار خروجی بین آلفا و بتا می‌باشد. در الگوریتم فوق آلفا بتا برای یافتم کران بالا یا کران پایین برای مقدار بیشینه، اشتباه می‌کند. Zero-window برای بیشتر بودن راه‌های میان بر و مقدارهای بازگشتی کمتر، استفاده می‌شود. برای یافتم مقدار بیشینه MTD-F، آلفا بتا را چندین بار صدا میزند تا در نهایت مقدار دقیق و نهایی را پیدا کند. جدول تقدم و تاخر جستجوهای قدیمی را بر می گرداند و همچنین جستجوهای جدید را برای کاهش رجوع مجدد به جستجو ذخیره می‌کند. ثابت شده که پیاده‌سازی این الگوریتم از سایر الگوریتم‌های جستجوی دیگر (مانند نگا اسکات)، مخصوصاً برای بازی‌هایی مانند شطرنج کارآمد تر است.

انجام پروژه متلب تنها یکی از خدمات نرم افزاری سایت متلبی است و تمامی سفارشات برنامه نویسی و شبیه سازی با کلیه نرم افزارها قابل انجام است. ذخیره نام، ایمیل و وبسایت من در مرورگر برای زمانی که دوباره دیدگاهی می‌نویسم. این شامل شناسایی نقاط آسیب‌ پذیر (Vulnerability)، احتمال وقوع فاجعه، و تأثیر احتمالی آن بر کسب‌ و کار است. تکنیک RAG در زمینه‌های گوناگونی مي‌تواند مورد استفاده قرار گیرد و از طریق افزایش بازدهی، ارائه تجربه‌ای سفارشی‌تر و انجام تصمیم‌گیری‌های آگاهانه‌تر مفید واقع شود. آنچه سایت متلبی را از سایرین متمایز می کند انجام پروژه به همراه آموزش و ارائه پشتیبانی قوی آن است.

استفاده از هوش مصنوعی در بازیابی اطلاعات و جستجوی هوشمندانه مزایای فراوانی دارد. با استفاده از تکنیک‌های هوش مصنوعی، سرعت و کارایی بازیابی اطلاعات افزایش می‌یابد و نتایج دقیق‌تر و تطابق‌بیشتری با نیاز کاربران ارائه می‌شود. در این مطلب از مجله فرادرس، مبحث «تولید تقویت شده با بازیابی» یا RAG را مورد بررسی قرار دادیم که در واقع یکی از تکنیک‌های پردازش زبان طبیعی در ساخت LLM-ها محسوب می‌شود و چالش اشاره شده را رفع می‌کند. این روش باعث می‌شود تا LLM-ها بتوانند اطلاعات بازیابی شده از منابع بیرونی و به‌روز را نیز در تولید پاسخ‌های خود دخیل کنند. مدل‌های زبانی بزرگ با استفاده از این تکنیک قادرند محتوای متنی را با دقت بیشتری تولید کنند. به عنوان مثال، در تولید مقالات علمی یا اخبار، این روش می‌تواند اطلاعات به‌روز و معتبر را از منابع مختلف بازیابی کرده و در متن مقاله ادغام کند.

اطلاعات بازیابی شده را دوباره رتبه‌بندی کرده تا اولویت با مرتبط‌ترین محتوا باشد. مدل‌های زبان بزرگ اغلب با اضافه شدن متن بیشتر، افت عملکرد را تجربه می‌کنند. رتبه‌بندی مجدد با مرتب کردن دوباره تکه متن‌های بازیابی شده و شناسایی Top-Kمرتبط‌ترین تکه متنی، این مشکل را حل می‌کند. کتابخانه‌هایی مثل LlamaIndex، Langchain و HayStack امکان استفاده از رتبه‌بندی مجدد را فراهم می‌کنند. به عنوان مثال، در سیستم‌های پرسش و پاسخ در حوزه پزشکی، این تکنیک می‌تواند اطلاعات دقیق و به‌روز را از مقالات علمی و پایگاه‌های داده پزشکی بازیابی کرده و پاسخ‌های معتبر و مستندی را ارائه دهد.

متلب از داده ساختارهای متنوعی مانند بردارها، ماتریس ها، سلول ها، ساختمان ها و جداول پشتیبانی می کند و امکان انجام عملیات های پیچیده را با استفاده از نمادگذاری ساده و روان فراهم می کند. متلب همچنین از ایجاد و اجرای برنامه های گرافیکی کاربر (GUI)، نمودارها و انیمیشن ها پشتیبانی می کند و امکان اتصال به سایر زبان ها و پلتفرم ها مانند C، C++، Java، Python، .NET و وب را می دهد. DeepSeek می‌تواند مقالات، پست‌های وبلاگ، توضیحات محصول و حتی محتوای خلاقانه مانند داستان و شعر تولید کند. این ابزار می‌تواند ساختار و لحن متن را با توجه به نیاز کاربران تنظیم کرده و قابلیت ویرایش و بهینه‌سازی متن‌های موجود را در اختیار آن‌ها قرار دهد. یکی از مهم‌ترین مواردی که در رابطه با تکنیک RAG می‌بایست مورد توجه قرار گیرد، انتخاب منبع اطلاعاتی است. به این دلیل که پایگاه داده انتخابی ما می‌تواند تأثیر زیادی روی کیفیت و دقت اطلاعات بازیابی شده داشته باشد.

این مدل‌ها با استفاده از حجم عظیمی از داده‌ها و میلیاردها پارامتر آموزش دیده‌اند و توانایی تولید متن‌های بسیار پیچیده و دقیق را دارا هستند. اهمیت این مدل‌ها در کاربردهای متنوع از جمله چت‌بات‌ها، سیستم‌های پرسش و پاسخ، و تولید محتوا غیرقابل انکار است. پلتفرم‌های هوشمند برای بازیابی اطلاعات علاوه بر جستجوی هوشمند، قابلیت تحلیل و استخراج داده‌های کاربردی از اطلاعات را نیز دارا هستند. با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین و تکنیک‌های مرتبط، این پلتفرم‌ها می‌توانند الگوها و ارتباطات مختلفی را در اطلاعات تشخیص داده و اطلاعات مورد نیاز را استخراج کنند. مهمترین عامل در عملکرد هوش مصنوعی در بازیابی اطلاعات، داده‌های آموزشی و کیفیت آن‌ها است. برای دستیابی به عملکرد بهتر، داده‌های آموزشی باید به طور کامل و متنوع جمع‌آوری شده و به مدل زبانی منتقل شوند.