پرش به محتوای اصلی
خانه
دوره‌ها
وبلاگ
ابزارها
سه‌بعدی
خانه/بلاگ/معماری داده/معماری RAG (تولید مبتنی بر بازیابی): اتصال اسناد فارسی به مدل‌های زبانی

اشتراک‌گذاری:

معماری RAG (تولید مبتنی بر بازیابی): اتصال اسناد فارسی به مدل‌های زبانی
معماری دادهزمان تقریبی مطالعه: ۱۷ دقیقه

معماری RAG (تولید مبتنی بر بازیابی): اتصال اسناد فارسی به مدل‌های زبانی

راهنمای گام‌به‌گام RAG فارسی: تکه‌سازی، امبدینگ، پایگاه برداری، بازیابی ترکیبی و ارزیابی با LangChain.

دکتر ابوطالب مرادی
مدرس دوره و پژوهشگر هوش مصنوعی
انتشار: 2026-04-15بروزرسانی: 2026-08-22

نکات کلیدی و خلاصه اجرایی برای مدیران و متخصصان

  • RAG توهم را با اتصال مدل به اسناد واقعی سازمان مهار می‌کند.
  • تکه‌سازی معنایی و همپوشانی ۱۰-۲۰٪، بازیابی را در متون فارسی بهبود می‌دهد.
  • بازیابی ترکیبی (برداری + کلیدواژه‌ای) + بازرتبه‌بندی دقت را افزایش می‌دهد.
  • ارزیابی با معیارهای Faithfulness و Answer Relevance کیفیت را قابل سنجش می‌کند.

فهرست مطالب این مقاله

  • RAG چیست؟
  • پایپ‌لاین ۶ مرحله‌ای
  • ارزیابی

RAG چیست؟

RAG مدل را مجبور می‌کند قبل از پاسخ، اسناد مرتبط را بازیابی کند و پاسخ را مستند به آن‌ها بنویسد. این «زمین‌سازی» توهم را کاهش می‌دهد.

پایپ‌لاین ۶ مرحله‌ای

  1. تکه‌سازی: ۴۰۰-۸۰۰ توکن با همپوشانی ۱۰-۲۰٪ و حفظ مرز پاراگراف.
  2. امبدینگ: تبدیل تکه‌ها به بردار معنایی.
  3. ذخیره‌سازی: درج در Vector DB (مثلاً pgvector/Qdrant) با متادیتا.
  4. بازیابی: جستجوی ترکیبی برداری + BM25 و بازرتبه‌بندی.
  5. زمین‌سازی: تزریق تکه‌های برتر داخل کانتکست با ارجاع.
  6. تولید: پاسخ با ذکر منبع و «اگر سند کافی نیست بگو نمی‌دانم».

الگوی پرامپت RAG

<context>{{retrieved_chunks}}</context>
Question: {{user_question}}
Answer only from context. Cite chunk ids. If insufficient, say: "INSUFFICIENT_CONTEXT".

ارزیابی

دو معیار کلیدی: وفاداری به منبع و مرتبط‌بودن پاسخ. هر هفته یک مجموعه طلایی ۵۰ سوالی را اجرا و رگرسیون را پایش کنید.

پرسش‌های متداول (FAQ)

RAG با Fine-Tuning چه تفاوتی دارد؟

RAG دانش را بیرون مدل نگه می‌دارد و به‌روز می‌کند؛ Fine-Tuning دانش را در وزن‌ها می‌نویسد. برای اسناد متغیر، RAG کم‌هزینه و به‌روزتر است.

برای فارسی چه امبدینگی بهتر است؟

امبدینگ‌های چندزبانه با پشتیبانی قوی فارسی و نرمال‌سازی نیم‌فاصله/اعراب. روی داده خود بنچمارک کنید و تکه‌ها را با همپوشانی بسازید.

تسلط عملی و گام به گام

علاقه‌مند به یادگیری عمیق‌تر این مباحث هستید؟

در دوره جامع هوش مصنوعی AI-1، تمام الگوهای پرامپت، ایجنت‌های سازمانی و کدهای واقعی را به صورت کاملاً پروژه‌محور یاد بگیرید.

مشاهده سرفصل‌های دوره تخصصی

درباره مدرس و نویسنده: دکتر ابوطالب مرادی

پژوهشگر سیستم‌های هوش مصنوعی، مدرس دانشگاه و طراح دوره‌های پیشرفته مهندسی پرامپت و سیستم‌های ایجنتیک در ایران. جهت مشاوره و همکاری با شماره تلگرام زیر در ارتباط باشید.

ارتباط مستقیم در تلگرام (۰۹۳۹۸۷۷۰۳۲۶)
اشتراک‌گذاری این مقاله:

اشتراک‌گذاری:

فهرست مطالب مقاله

  • RAG چیست؟
  • پایپ‌لاین ۶ مرحله‌ای
  • ارزیابی

سایر مقالات پیشنهادی

معماری پیشرفته پرامپت

تزریق پرسونای روان‌شناختی در مهندسی پرامپت: چرا «تو یک متخصصی» منسوخ شد؟

کالبدشکافی متدولوژی Attention Steering و استفاده از ۵ پرسونای بالینی (OCD, ASD Level 1, Hypomania, Paranoia, ADHD) برای هدایت شناختی مدل‌های زبانی فرانتیر بدون توهم.

۱۵ دقیقهمطالعه ←
مهندسی زمینه و معماری داده

از مهندسی پرامپت تا مهندسی کانتکست (Context Engineering): کالبدشکافی ۷ مؤلفه زمینه

چرا اندازه پنجره زمینه به تنهایی کافی نیست؟ کالبدشکافی ساختار ۷ جزئی کانتکست سازمانی، حل سندرم Lost in the Middle و بهینه‌سازی جریان داده برای سیستم‌های هوش مصنوعی.

۱۶ دقیقهمطالعه ←
استانداردهای مهندسی

راهنمای جامع معماری ۶ لایه‌ای پرامپت سازمانی (CRAFT-C)

استانداردسازی فرآیند ارتباط با هوش مصنوعی در سازمان‌ها با چارچوب ۶ لایه‌ای CRAFT-C برای اطمینان از خروجی‌های قطعی، بدون خطا و قابل اتکا.

۱۳ دقیقهمطالعه ←
آکادمی هوش مصنوعی MrGPT

مرجع تخصصی آموزش کاربردی و صنعتی هوش مصنوعی، سیستم‌های ایجنتیک، مهندسی پرامپت و ابزارهای نوین کسب‌وکار در ایران. تحت هدایت و تدریس دکتر ابوطالب مرادی.

درسنامه‌ها و دوره‌ها

  • دوره ایجنت‌های هوش مصنوعی ۲۰۲۶
  • جلسه ۱: مدل ذهنی و معماری پرامپت
  • جلسه ۲: تزریق پرسونای روان‌شناختی
  • جلسه ۳: مهندسی زمینه (Context)
  • تمرین ۳: حل‌المسائل مهندسی زمینه
  • جلسه ۴: مهارت‌ها، ابزارها و اتوماسیون
  • جلسه ۵: گردش‌کارهای تولیدی و چندمدلی
  • جلسه ۶: سیستم‌های ایجنتیک و سوارم‌ها
  • جلسه ۷: سئو هوش مصنوعی (GEO و AEO)

نمونه‌کارها

  • آزمایشگاه ۳بعدی BMW
  • آزمایشگاه ۳بعدی رُخ
  • آزمایشگاه ۳بعدی طلا و جواهر لوتوس

دسترسی سریع

  • آرشیو کامل مقالات بلاگ
  • بانک پرامپت‌های سازمانی
  • درباره دکتر ابوطالب مرادی
  • فایل راهنمای هوش مصنوعی (llms.txt)
  • نقشه سایت (Sitemap)
  • ورود به پورتال دانشجویان

© ۲۰۲۶ آکادمی جامع هوش مصنوعی MrGPT. تمامی حقوق مادی و معنوی محفوظ است.

مدرس و توسعه‌دهنده: دکتر ابوطالب مرادی•تلگرام: ۰۹۳۹۸۷۷۰۳۲۶
MrGPTآکادمی
دکتر ابوطالب مرادی
آزمایشگاه سه‌بعدیبانک پرامپترسمیوبلاگابزارهادرباره مدرس
EN
ورودثبت‌نام رایگان
ورود به حسابثبت‌نام رایگان
بانک پرامپت‌های سازمانیرسمیوبلاگ و مقالاتتحلیلیابزارهای هوش مصنوعیکاربردیدرباره مدرس
تنظیمات زبان:
EN