نقش ریرنکرها در بهبود کیفیت بازیابی اطلاعات

در یک پایپ‌لاین بازیابی-افزایش-تولید (RAG)، یک بازیابی‌کننده (retriever) با استفاده از فیلتری اولیه و جستجوی شباهت برداری، مجموعه‌ای از اسناد کاندید را بازیابی می‌کند. مشکلی که در این مرحله وجود دارد این است که اسناد بازیابی‌شده ترتیب مشخصی ندارند؛ بنابراین، ممکن است یک سند که ارتباط معنایی کمتری با پرسش کاربر دارد، زودتر از یک سند مرتبط‌تر مورد استفاده قرار گیرد. اینجاست که مدل‌های ریرنکینگ (reranking) وارد عمل می‌شوند. ریرنکرها یک مرحلهٔ دوم را در فرآیند بازیابی ارائه می‌دهند تا متون بازیابی‌شده را بر اساس ارتباط معنایی آنها با پرسش کاربر مرتب کنند. برای درک بصری‌تر، موتورهای جستجو را در نظر بگیرید؛ وقتی چیزی را در گوگل جستجو می‌کنیم، انتظار داریم مرتبط‌ترین نتایج در صفحه اول نمایش داده شوند و با رفتن به صفحات بعدی، ارتباط نتایج با پرسش کاهش یابد. این اصل در بهبود کیفیت بازیابی اطلاعات در اکوسیستم‌های داده‌ای بزرگ و پیچیده مانند پلتفرم‌های *بلاکچین* و پروژه‌های *وب۳*، که حجم عظیمی از داده‌ها را پردازش می‌کنند، بسیار حیاتی است.

چرا ریرنکرها کیفیت بازیابی را افزایش می‌دهند؟

یک ریرنکر می‌تواند کیفیت جستجو را به طور قابل‌توجهی بهبود بخشد، زیرا در سطح زیر-سند (sub-document) و زیر-پرسش (sub-query) عمل می‌کند. این مدل از یک مدل دقیق‌تر، مانند ترنسفورمر، بهره می‌برد که پرسش و سند را به طور مشترک می‌خواند تا متون کاندید را با دقت و موشکافی بیشتری بررسی کند. این فرآیند، استخراج اطلاعات دقیق و مرتبط را از مجموعه داده‌های بزرگ، که برای تصمیم‌گیری‌های هوشمندانه در حوزهٔ *کریپتوکارنسی* و مدیریت داده‌های *دفاتر کل توزیع‌شده* اهمیت دارد، تسهیل می‌کند. فرآیند ریرنکینگ شامل مراحل زیر است:

1. بازیابی (Retrieve): ابتدا، یک سیستم جستجو از تعبیه‌های برداری (vector embeddings) برای یافتن مجموعه‌ای گسترده از اسناد بالقوه مرتبط بر اساس پرسش کاربر استفاده می‌کند.

2. تحلیل (Analyze): سپس، ریرنکر این نتایج را دریافت کرده و محتوای معنایی آنها را با در نظر گرفتن ظرایف تعامل اصطلاحات پرسش با محتوای سند، تجزیه و تحلیل می‌کند.

3. مرتب‌سازی مجدد (Reorder): در نهایت، مدل بر اساس این تحلیل عمیق‌تر، نتایج جستجو را مجدداً مرتب می‌کند و مرتبط‌ترین موارد را در بالای لیست قرار می‌دهد.

رویکردهای پیاده‌سازی و ابزارهای ریرنکینگ

ریرنکرها مدل‌های مستقلی هستند که باید به طور مستقل اجرا شوند. برای پیاده‌سازی آنها، سه گزینه اصلی وجود دارد که انعطاف‌پذیری لازم را برای پروژه‌های مختلف، از جمله در اکوسیستم نوآورانهٔ *وب۳*، فراهم می‌آورد:

• ارائه به صورت سرویس (aaS) از طریق API

• گزینه میزبانی ابری

• گزینه میزبانی شخصی برای استقرار محلی

مدل **ارائه به صورت سرویس (aaS) از طریق API** شاید ساده‌ترین رویکرد برای پیاده‌سازی ریرنکرها باشد. این خدمات از طریق راه‌حل‌های تجاری مانند Cohere و Jina در دسترس هستند. این روش به توسعه‌دهندگان امکان می‌دهد تا قابلیت‌های ریرنکینگ را با حداقل سربار زیرساختی در پایپ‌لاین‌های RAG خود ادغام کنند. در این حالت، کاربران یک پرسش را به همراه لیستی از اسناد بازیابی‌شده به سرویس ارسال می‌کنند و سرویس، این اسناد را به ترتیب ارتباط معنایی از بیشترین به کمترین، بازگردانی می‌کند.

**استقرار میزبانی ابری** شامل پیاده‌سازی مدل‌های ریرنکر از طریق پلتفرم‌های هوش مصنوعی ارائه‌دهندگان اصلی ابری است. این روش، پایداری و مقیاس‌پذیری زیرساخت ابری را با عملکرد مدل‌های ریرنکینگ تجاری ترکیب می‌کند. این روش به ویژه برای سازمان‌هایی که در حوزهٔ *فناوری بلاکچین* فعالیت می‌کنند و به عملکرد ثابت، مقیاس‌گذاری خودکار و ادغام با پایپ‌لاین‌های داده ابری موجود نیاز دارند، سودمند است. همچنین می‌تواند الزامات امنیتی و گواهینامه‌های انطباق را برآورده کند.

**استقرار میزبانی شخصی (Self-hosted)** به شرکت‌ها اجازه می‌دهد مدل‌های ریرنکر را در زیرساخت خود اجرا کنند، به طوری که هیچ داده‌ای توسط شخص ثالث پردازش نشود. این گزینه انعطاف‌پذیری برای سفارشی‌سازی پیکربندی‌ها، بهینه‌سازی برای سخت‌افزار خاص و ادغام با سیستم‌های سازمانی موجود را فراهم می‌آورد. با اینکه این رویکرد به تخصص فنی و مدیریت زیرساخت بیشتری نیاز دارد، مزایای ریرنکینگ بلادرنگ با حداقل تأخیر را به همراه حفظ کامل کنترل بر حریم خصوصی داده‌ها و پروتکل‌های امنیتی ارائه می‌دهد که در محیط‌های حساس *کریپتو* و *وب۳* بسیار حیاتی است.

اکوسیستم هوش مصنوعی طیف وسیعی از ابزارهای متن‌باز و تجاری را برای بهبود پایپ‌لاین‌های RAG با استفاده از ریرنکرها ارائه می‌دهد. از جمله ابزارهای متن‌باز برجسته می‌توان به ColBERT (مدل بازیابی سریع و دقیق BERT-محور)، FlashRank (کتابخانه پایتون برای ریرنکینگ Pairwise یا Listwise) و RankZephyr (مدل زبان بزرگ (LLM) متن‌باز برای ریرنکینگ zero-shot لیست‌محور) اشاره کرد. در میان ارائه‌دهندگان تجاری نیز Cohere (با مکانیزم‌های توجه متقاطع، قابلیت چندزبانه و توانایی مدیریت داده‌های پیچیده سازمانی) و Jina Reranker (با قابلیت‌های بازیابی چندزبانه جامع، پشتیبانی تخصصی از فراخوانی توابع، جستجوی کد پیشرفته و پشتیبانی از داده‌های ساختاریافته) راهکارهای قدرتمندی را ارائه می‌دهند. این ابزارها به استخراج دانش دقیق و مرتبط از حجم عظیم اطلاعات در دنیای دیجیتال، از جمله داده‌های توزیع‌شده و متغیر در *بلاکچین*، کمک شایانی می‌کنند.

نحوه عملکرد فنی و ریرنکینگ مبتنی بر LLM

در پردازش زبان طبیعی (NLP)، دو معماری اصلی برای ریرنکینگ استفاده می‌شود: Bi-encoders و Cross-encoders. Cross-Encoders عملکرد بالاتری نسبت به Bi-Encoders ارائه می‌دهند، اما برای مجموعه داده‌های بزرگ به خوبی مقیاس‌پذیر نیستند. آنها زمانی کاربرد دارند که نیاز به امتیازدهی به مجموعه‌ای از جفت جملات از پیش تعریف‌شده باشد. در مقابل، Bi-Encoders زمانی مورد استفاده قرار می‌گیرند که به تعبیه یک جمله در فضای برداری برای مقایسه کارآمد نیاز باشد و برای کاربردهایی مانند بازیابی اطلاعات یا جستجوی معنایی بسیار مقیاس‌پذیرتر هستند.

برای دستیابی به بهترین نتیجه، می‌توان Cross-Encoders و Bi-Encoders را ترکیب کرد. به عنوان مثال، می‌توان از یک Bi-Encoder کارآمد برای بازیابی ۱۰۰ جمله مرتبط برتر برای یک پرسش استفاده کرد، سپس یک Cross-Encoder را برای ریرنکینگ این ۱۰۰ نتیجه با محاسبه امتیاز برای هر ترکیب (پرسش، نتیجه) به کار برد. این رویکرد دو مرحله‌ای به ویژه در محیط‌هایی با حجم داده بالا، مانند پلتفرم‌های *بلاکچین* که نیاز به تجزیه و تحلیل کارآمد تراکنش‌ها، قراردادهای هوشمند یا پروپوزال‌های حاکمیتی دارند، می‌تواند بسیار موثر باشد.

علاوه بر این، می‌توان از مدل‌های زبان بزرگ (LLM) برای ریرنکینگ اسناد بازیابی‌شده استفاده کرد. بازیابی مبتنی بر LLM می‌تواند اسناد مرتبط‌تری را نسبت به بازیابی مبتنی بر تعبیه برگرداند، اما این رویکرد معمولاً با تأخیر (latency) و هزینهٔ بالاتری همراه است. در این شیوه، LLM تصمیم می‌گیرد کدام اسناد و بخش‌ها (chunks) به پرسش داده‌شده مرتبط هستند و ارتباط آنها را با یک معیار داخلی امتیاز می‌دهد. برای مثال، در LlamaIndex، ماژول LLMRerank به عنوان بخشی از انتزاع NodePostprocessor ارائه شده است. همچنین، در پلتفرم‌هایی مانند n8n، می‌توان به راحتی ریرنکینگ را با استفاده از گره Reranker Cohere پیاده‌سازی کرد. این امکان به کاربران اجازه می‌دهد تا تکه‌های نتیجه را از یک Vector Store ریرنک کنند و اطمینان حاصل شود که مرتبط‌ترین اطلاعات در سیستم‌های هوش مصنوعی، از جمله چت‌بات‌های پیشرفته در حوزه *وب۳*، به درستی اولویت‌بندی می‌شوند.

گزینه‌های مختلف استقرار و پیاده‌سازی ریرنکرها

در معماری‌های پیشرفته هوش مصنوعی، به‌ویژه در پایپ‌لاین‌های تولید تقویت‌شده با بازیابی (RAG)، پس از مرحله اولیه بازیابی اسناد کاندیدا، ممکن است ترتیب آن‌ها بر اساس میزان ارتباط معنایی با درخواست کاربر بهینه نباشد. اینجاست که ریرنکرها وارد عمل می‌شوند. ریرنکرها با ارائه یک مرحله دوم از پردازش، متون بازیابی‌شده را بر اساس ارتباط معنایی دقیق با کوئری کاربر مرتب می‌کنند و از این طریق، کیفیت و دقت پاسخ‌های سیستم را به طور چشمگیری افزایش می‌دهند. این مدل‌ها به عنوان اجزای مستقل عمل می‌کنند و روش‌های مختلفی برای استقرار آن‌ها وجود دارد که هر یک مزایا و ملاحظات خاص خود را دارند. انتخاب روش مناسب، بسته به نیازهای پروژه، مقیاس عملیات و الزامات امنیتی، به‌ویژه در حوزه حساس بلاکچین و وب۳، از اهمیت بالایی برخوردار است.

مروری بر روش‌های استقرار ریرنکر

ریrnkerها، مدل‌های مستقلی هستند که باید به صورت جداگانه اجرا شوند. این ویژگی به معنای انعطاف‌پذیری در نحوه پیاده‌سازی و مصرف آن‌ها در یک پایپ‌لاین RAG است. اساساً، شما می‌توانید مدل را مستقیماً مستقر و اجرا کنید، یا آن را به صورت سرویس‌محور (as-a-Service) مصرف نمایید. در مجموع، سه گزینه اصلی برای پیاده‌سازی ریرنکرها در دسترس است:

• استفاده از مدل سرویس‌محور (aaS) از طریق API.
• استقرار در فضای ابری (Cloud-hosted option).
• استقرار محلی یا خودمیزبانی (Self-hosted option) برای محیط‌های داخلی.

این گزینه‌ها به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهند تا بر اساس نیازهای خاص خود، بهترین راهکار را برای افزایش کیفیت جستجو و بازیابی اطلاعات در پروژه‌های کریپتو و بلاکچین انتخاب کنند.

مدل سرویس‌محور (aaS): سادگی از طریق API

مدل سرویس‌محور (aaS) که از طریق API ارائه می‌شود، شاید ساده‌ترین و سریع‌ترین رویکرد برای پیاده‌سازی ریرنکرها باشد. این مدل به ویژه برای استارتاپ‌ها، توسعه‌دهندگان dApp و پروژه‌هایی که به دنبال یکپارچه‌سازی سریع و با حداقل سربار زیرساختی در اکوسیستم کریپتو هستند، جذاب است. راهکارهای تجاری معتبری مانند Cohere و Jina API‌هایی را ارائه می‌دهند که قابلیت‌های ریرنکینگ را به سادگی در پایپ‌لاین‌های RAG شما ادغام می‌کنند.

نحوه کار این مدل بدین صورت است که کاربران یک کوئری به همراه لیستی از اسناد بازیابی‌شده را به نقاط پایانی (API Endpoints) این سرویس‌ها ارسال می‌کنند. سرویس مربوطه، این اسناد را بر اساس ارتباط معنایی، از مرتبط‌ترین به کم‌ارتباط‌ترین، مرتب‌سازی و بازگردانی می‌کند. معماری زیرین این سرویس‌ها معمولاً شامل تقسیم اسناد به قطعات کوچک‌تر (chunking) و محاسبه امتیاز ارتباط برای هر قطعه است، که در نهایت امتیاز نهایی سند بر اساس بالاترین امتیاز قطعه تعیین می‌شود. این رویکرد به تیم‌ها اجازه می‌دهد تا بدون نیاز به مدیریت پیچیدگی‌های فنی مدل، از مزایای آن بهره‌مند شوند و بر توسعه محصول اصلی خود در فضای بلاکچین تمرکز کنند.

استقرار ابری: قدرت و مقیاس‌پذیری

گزینه استقرار ابری شامل پیاده‌سازی مدل‌های ریرنکر از طریق پلتفرم‌های هوش مصنوعی ارائه‌دهندگان بزرگ ابری است. این روش، استحکام و مقیاس‌پذیری زیرساخت‌های ابری را با عملکرد مدل‌های ریرنکینگ تجاری ترکیب می‌کند و برای سازمان‌هایی که نیاز به عملکرد ثابت، مقیاس‌پذیری خودکار و یکپارچگی با پایپ‌لاین‌های داده ابری موجود دارند، بسیار سودمند است. پروژه‌های بزرگ بلاکچین، پلتفرم‌های تحلیل داده کریپتو و صرافی‌های غیرمتمرکز که حجم عظیمی از داده‌ها را پردازش می‌کنند و نیازمند پاسخگویی سریع هستند، می‌توانند از این روش بهره ببرند.

هرچند این گزینه به اندازه استفاده از API ساده نیست، اما مزایای قابل توجهی دارد. میزبانی مدل در فضای ابری اختصاصی شما، وابستگی به فروشنده شخص ثالث را به حداقل می‌رساند و امکان رعایت دقیق‌تر الزامات امنیتی، گواهینامه‌های انطباق و توافق‌نامه‌های سطح خدمات (SLA) را فراهم می‌آورد. این سطح از کنترل و مقیاس‌پذیری، برای پروژه‌های وب۳ که در حال رشد هستند و به زیرساختی انعطاف‌پذیر نیاز دارند، یک مزیت کلیدی محسوب می‌شود.

استقرار محلی (Self-hosted): کنترل کامل و حریم خصوصی داده

استقرار محلی یا خودمیزبانی، به شرکت‌ها امکان می‌دهد تا مدل‌های ریرنکر را در زیرساخت خودشان اجرا کنند. مزیت اصلی این رویکرد این است که هیچ داده‌ای توسط شخص ثالث پردازش نمی‌شود. این مسئله به‌ویژه برای پروژه‌های حساس در حوزه DeFi (مالی غیرمتمرکز) یا سایر کاربردهای بلاکچین که با اطلاعات فوق‌العاده حساس سروکار دارند و حفظ حریم خصوصی داده‌ها (data privacy) و حاکمیت داده (data sovereignty) برایشان اولویت اصلی است، بسیار حیاتی است. این روش به سازمان‌ها انعطاف‌پذیری لازم برای سفارشی‌سازی تنظیمات استقرار، بهینه‌سازی برای سخت‌افزار خاص و یکپارچه‌سازی با سیستم‌های سازمانی موجود را می‌دهد.

اگرچه این رویکرد به تخصص فنی و مدیریت زیرساخت بیشتری نیاز دارد، اما مزایای منحصر به فردی را ارائه می‌دهد: ریرنکینگ بلادرنگ با حداقل تاخیر، و حفظ کنترل کامل بر پروتکل‌های حریم خصوصی و امنیتی داده‌ها. این سطح از کنترل برای جلوگیری از خطرات امنیتی مانند فیشینگ یا افشای ناخواسته اطلاعات در پروژه‌های وب۳ حیاتی است و به حفظ اعتماد کاربران در این فضای پویا کمک می‌کند. برای سازمان‌هایی که رعایت استانداردهای امنیتی سختگیرانه و حفظ مالکیت کامل داده‌ها در اولویت است، استقرار محلی بهترین گزینه محسوب می‌شود.

معرفی ابزارهای محبوب متن‌باز و تجاری

در فضای پیچیده و پویا مانند اکوسیستم کریپتو و بلاکچین، که حجم داده‌ها به سرعت رو به افزایش است، اهمیت دستیابی به اطلاعات دقیق و مرتبط بیش از پیش نمایان می‌شود. سیستم‌های تولید متن افزوده با بازیابی (RAG)، ابزاری قدرتمند برای پردازش و ارائه این اطلاعات هستند. با این حال، در مرحله اولیه بازیابی، اسناد کاندید ممکن است به ترتیب ارتباط معنایی با پرس‌وجوی کاربر، مرتب نشده باشند. اینجاست که مدل‌های بازرتبه‌بندی (Reranking) وارد عمل می‌شوند؛ آن‌ها یک گذر ثانویه ایجاد می‌کنند تا با ارزیابی دقیق‌تر، مرتبط‌ترین اسناد را در اولویت قرار دهند.

برای بهبود کیفیت بازیابی در پایپ‌لاین‌های RAG، اکوسیستم هوش مصنوعی مجموعه‌ای گسترده از ابزارهای بازرتبه‌بندی متن‌باز و تجاری را ارائه می‌دهد. این ابزارها با تجزیه و تحلیل دقیق‌تر محتوای معنایی اسناد نسبت به پرس‌وجوی کاربر، نتایج جستجو را به طور چشمگیری بهبود می‌بخشند و اطمینان حاصل می‌کنند که مهم‌ترین اطلاعات بلاکچینی یا Web3 به سرعت و با دقت بالا در اختیار کاربران قرار گیرد.

ابزارهای متن‌باز (Open Source) برای بازرتبه‌بندی

ابزارهای بازرتبه‌بندی متن‌باز، انعطاف‌پذیری بالایی را برای توسعه‌دهندگان در حوزه کریپتو و بلاکچین فراهم می‌کنند تا بتوانند راهکارهای سفارشی‌سازی‌شده را پیاده‌سازی کنند. این ابزارها امکان ادغام آسان با سیستم‌های موجود و کنترل کامل بر فرآیند بازرتبه‌بندی را فراهم می‌آورند:

• ColBERT: این مدل بازیابی سریع و دقیق، جستجوی مقیاس‌پذیر مبتنی بر BERT را در مجموعه‌های متنی بزرگ در عرض میلی‌ثانیه‌ها امکان‌پذیر می‌سازد. ColBERT هر قطعه متن را به یک ماتریس از بردارهای توکن-سطح تبدیل کرده و با استفاده از عملگرهای مقایسه برداری (MaxSim)، قطعات متنی مرتبط با پرس‌وجو را پیدا می‌کند. این قابلیت برای تحلیل سریع و دقیق اطلاعات قراردادهای هوشمند و داده‌های زنجیره‌ای بسیار کاربردی است.

• FlashRank: یک کتابخانه پایتون است که قابلیت بازرتبه‌بندی را با استفاده از مدل‌های Pairwise یا Listwise به پایپ‌لاین‌های بازیابی موجود اضافه می‌کند. FlashRank ادغام قابلیت بازرتبه‌بندی را در سیستم‌های جستجوی فعلی Web3 ساده کرده و کارایی آن‌ها را افزایش می‌دهد.

• RankZephyr: این مدل زبان بزرگ (LLM) متن‌باز برای بازرتبه‌بندی zero-shot از نوع listwise طراحی شده است. RankZephyr بر پایه مدل ۷ میلیارد پارامتری Zephyr-β (مبتنی بر Mistral) بنا شده و از fine-tuning مبتنی بر دستورالعمل برای استخراج قابلیت‌های بازرتبه‌بندی از RankGPT-3.5 و RankGPT-4 بهره می‌برد. این مدل قدرت LLM‌ها را در بازرتبه‌بندی دقیق‌تر اسناد مرتبط با داده‌های پیچیده کریپتو نشان می‌دهد.

ارائه‌دهندگان تجاری (Commercial) راهکارهای بازرتبه‌بندی

برای شرکت‌ها و پروژه‌های بزرگ در حوزه Web3 که به دنبال مقیاس‌پذیری، پایداری و پشتیبانی حرفه‌ای هستند، راه‌حل‌های تجاری بازرتبه‌بندی گزینه‌ای ایده‌آل محسوب می‌شوند. این سرویس‌ها معمولاً از طریق API در دسترس هستند و نیاز به نگهداری زیرساخت را به حداقل می‌رسانند و امنیت داده‌ها را تضمین می‌کنند:

• Cohere Reranker: مدل بازرتبه‌کننده Cohere با استفاده از مکانیزم‌های cross-attention، رتبه‌بندی دقیق را امکان‌پذیر می‌سازد و کیفیت نتایج را برای پرس‌وجوهای پیچیده به طور قابل توجهی بهبود می‌بخشد. این مدل از بیش از ۱۰۰ زبان پشتیبانی می‌کند که برای پلتفرم‌های بین‌المللی کریپتو ضروری است. Cohere می‌تواند فرمت‌های داده پیچیده سازمانی از جمله ایمیل‌ها، جداول، JSON و کد را با دقت بالا رتبه‌بندی کند. همچنین، گزینه‌های استقرار خصوصی در ابرهای مجازی یا محیط‌های محلی را برای حداکثر کنترل بر حریم خصوصی و امنیت داده‌های حساس بلاکچین ارائه می‌دهد.

• Jina Reranker: این مدل نیز قابلیت‌های بازیابی چندزبانه جامع را در بیش از ۱۰۰ زبان ارائه می‌دهد. Jina Reranker v2 از پشتیبانی تخصصی فراخوانی توابع و قابلیت‌های پیشرفته جستجوی کد برخوردار است که آن را برای رتبه‌بندی قطعه کدها و امضاهای توابع بر اساس پرس‌وجوهای زبان طبیعی مناسب می‌سازد؛ این ویژگی برای کاربردهای Agentic RAG در Web3 بسیار مهم است. علاوه بر این، Jina از داده‌های جدولی و ساختاریافته به خوبی پشتیبانی می‌کند و می‌تواند مرتبط‌ترین جداول را بر اساس پرس‌وجوهای زبان طبیعی رتبه‌بندی کند، که آن را به راه‌حلی همه‌کاره برای محیط‌های سازمانی با فرمت‌های داده متنوع تبدیل می‌کند.

ادغام و رویکردهای پیشرفته در بازرتبه‌بندی

در انتخاب ابزار بازرتبه‌بندی، درک معماری‌های زیربنایی مهم است. برای مثال، ترکیب بی‌انکدرها (Bi-encoders) برای بازیابی اولیه و کراس‌انکدرها (Cross-encoders) برای بازرتبه‌بندی دقیق‌تر، یک استراتژی کارآمد است. بی‌انکدرها برای ایجاد بردارهای جاسازی‌شده (embeddings) و مقایسه کارآمد در مقیاس بزرگ مناسب هستند، در حالی که کراس‌انکدرها با تحلیل عمیق‌تر ارتباط بین پرس‌وجو و سند، دقت بالاتری را در مجموعه کوچکتری از نتایج بازیابی‌شده اولیه فراهم می‌کنند.

علاوه بر این، مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) نیز می‌توانند برای بازرتبه‌بندی اسناد استفاده شوند. رویکرد مبتنی بر LLM می‌تواند اسناد مرتبط‌تری را نسبت به روش‌های مبتنی بر Embedding بازگرداند، هرچند با هزینه و تأخیر بیشتری همراه است. پلتفرم‌هایی مانند n8n امکان ادغام آسان ابزارهای بازرتبه‌بندی را فراهم می‌کنند. برای مثال، با استفاده از گره Reranker Cohere در n8n، می‌توان خروجی‌های یک ذخیره‌ساز برداری را بازرتبه‌بندی کرد. این قابلیت به ساخت دستیاران هوش مصنوعی و چت‌بات‌های مبتنی بر RAG کمک می‌کند که قادرند در محیط‌های پیچیده و حساس بلاکچین، اطلاعات دقیق و قابل اعتمادی را ارائه دهند و به این ترتیب، امنیت داده‌ها و اعتماد کاربران را ارتقا بخشند.

مقایسه معماری Bi-Encoder و Cross-Encoder

در دنیای پیشرفته هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی (NLP)، به‌ویژه در سیستم‌هایی مانند تولید افزوده با بازیابی (RAG) که در حوزه بلاکچین و کریپتو نیز کاربردهای فراوانی دارد، کیفیت بازیابی و رتبه‌بندی اطلاعات از اهمیت بالایی برخوردار است. برای تضمین اینکه مرتبط‌ترین نتایج به کاربران نمایش داده شوند، از مدل‌های بازرتبه‌بندی (Reranking) استفاده می‌شود. این مدل‌ها به نوبه خود بر پایه معماری‌های مختلفی بنا شده‌اند که از جمله مهم‌ترین آن‌ها می‌توان به Bi-Encoder و Cross-Encoder اشاره کرد. درک تفاوت‌ها و کاربردهای هر یک از این معماری‌ها برای بهینه‌سازی عملکرد سیستم‌های بازیابی و افزایش دقت جستجوی معنایی حیاتی است. این بخش به بررسی جامع این دو رویکرد کلیدی می‌پردازد.

معماری Bi-Encoder: کارایی در مقیاس وسیع

مدل‌های Bi-Encoder از جمله معماری‌هایی هستند که برای تولید بردارهای معنایی (embeddings) از متن‌ها استفاده می‌شوند. در این رویکرد، هر سند یا عبارت به صورت مستقل به یک بردار عددی در یک فضای برداری تبدیل می‌شود. این فرآیند به این معناست که پرس‌وجوی کاربر و اسناد کاندید، هر کدام توسط یک Encoder جداگانه پردازش شده و به بردارهای مجزا نگاشت می‌شوند. سپس، تشابه بین بردار پرس‌وجو و بردارهای اسناد با استفاده از معیارهای فاصله برداری (مانند تشابه کسینوسی) محاسبه می‌شود.

کاربرد اصلی Bi-Encoderها زمانی است که نیاز به جاسازی یک جمله در یک فضای برداری برای مقایسه کارآمد داریم. این ویژگی آن‌ها را برای کاربردهایی نظیر بازیابی اطلاعات گسترده، جستجوی معنایی و خوشه‌بندی (Clustering) بسیار مناسب می‌سازد. به عنوان مثال، در یک پایگاه داده بزرگ از اسناد مربوط به تراکنش‌های بلاکچین یا پروژه‌های دیفای (DeFi)، یک Bi-Encoder می‌تواند با سرعت بسیار بالا، میلیاردها سند را به بردارهای معنایی تبدیل کرده و سپس با دریافت یک پرس‌وجوی کاربر، مرتبط‌ترین اسناد را از طریق مقایسه برداری شناسایی کند. مزیت کلیدی آن‌ها در سرعت پردازش و قابلیت مقیاس‌پذیری بالا برای مجموعه داده‌های عظیم نهفته است.

معماری Cross-Encoder: دقت بالا برای مقایسه‌های جزئی

در مقابل Bi-Encoderها، مدل‌های Cross-Encoder رویکرد متفاوتی برای ارزیابی ارتباط بین پرس‌وجو و سند اتخاذ می‌کنند. به جای تولید بردارهای مستقل، Cross-Encoderها پرس‌وجو و سند را به صورت یک جفت ورودی واحد دریافت کرده و آن‌ها را به صورت همزمان پردازش می‌کنند. این مدل‌ها از مکانیسم‌های پیچیده‌تری مانند ترنسفورمرها (Transformers) استفاده می‌کنند که امکان تعامل عمیق‌تر بین توکن‌های پرس‌وجو و سند را فراهم می‌آورند.

کاربرد Cross-Encoderها معمولاً برای مجموعه‌های از پیش تعریف شده‌ای از جفت جملات است که می‌خواهیم امتیاز تشابه برای آن‌ها محاسبه شود. برای مثال، اگر ۱۰۰ جفت جمله داشته باشیم و بخواهیم امتیازات تشابه برای این ۱۰۰ جفت را به دست آوریم، Cross-Encoder بهترین عملکرد را ارائه می‌دهد. این معماری به دلیل توانایی خود در درک دقیق‌تر تعاملات معنایی بین پرس‌وجو و سند، به دقت بالاتری نسبت به Bi-Encoderها دست می‌یابد. این دقت بالا می‌تواند در سناریوهای حساس مانند تحلیل قراردادهای هوشمند یا شناسایی دقیق کلاهبرداری‌های فیشینگ در حوزه کریپتو، که نیاز به درک جزئیات و ظرایف زبانی دارد، بسیار ارزشمند باشد.

مصالحه بین کارایی و دقت: ترکیب معماری‌ها

یکی از مهم‌ترین تفاوت‌ها بین این دو معماری، در عملکرد و مقیاس‌پذیری آن‌ها نهفته است. همانطور که اشاره شد، Cross-Encoderها به دقت بالاتری دست پیدا می‌کنند، اما برای مجموعه داده‌های بزرگ به خوبی مقیاس‌پذیر نیستند. به عنوان مثال، خوشه‌بندی ۱۰,۰۰۰ جمله با استفاده از Cross-Encoderها نیاز به محاسبه امتیاز تشابه برای حدود ۵۰ میلیون ترکیب جمله دارد که ممکن است ۶۵ ساعت به طول انجامد. در مقابل، یک Bi-Encoder با محاسبه بردار معنایی برای هر جمله، این کار را تنها در حدود ۵ ثانیه انجام می‌دهد. این اختلاف زمانی و محاسباتی، نشان‌دهنده چالش‌های مقیاس‌پذیری Cross-Encoder در برابر حجم بالای اطلاعات است.

با این حال، می‌توان از نقاط قوت هر دو معماری بهره برد و آن‌ها را با یکدیگر ترکیب کرد تا به بهترین نتیجه ممکن دست یافت. یک رویکرد مؤثر این است که ابتدا از یک Bi-Encoder کارآمد برای بازیابی ۱۰۰ جمله مرتبط‌تر با یک پرس‌وجو استفاده شود. این مرحله به سرعت مجموعه اولیه نتایج را فیلتر می‌کند. سپس، از یک Cross-Encoder برای بازرتبه‌بندی این ۱۰۰ نتیجه برتر استفاده می‌شود. با محاسبه امتیاز برای هر ترکیب (پرس‌وجو، سند)، Cross-Encoder می‌تواند این ۱۰۰ نتیجه را بر اساس مرتبط‌ترین آن‌ها به پرس‌وجو، با دقتی بسیار بالا مرتب کند. این استراتژی ترکیبی، بهترین‌ها را از هر دو جهان فراهم می‌آورد: کارایی Bi-Encoder برای فیلتر اولیه و دقت Cross-Encoder برای رتبه‌بندی نهایی، که منجر به بهبود چشمگیر در سیستم‌های RAG و جستجوی اطلاعات در اکوسیستم‌های وب۳ می‌شود.

کاربرد LLMها و نمونه پیاده‌سازی ریرنکینگ

در خطوط لوله نسل بازیابی-افزوده (RAG)، پس از مرحله بازیابی اولیه اسناد مرتبط با یک پرسش، ترتیب این اسناد غالباً بهینه نیست. این وضعیت می‌تواند منجر به اولویت یافتن اسناد کم‌ارتباط‌تر شود. ریرنکینگ (Reranking) راه حلی برای این مشکل است؛ با ارائه یک مرحله ثانویه، مدل‌های ریرنکینگ متون بازیابی شده را بر اساس ارتباط معنایی دقیق‌تر با پرسش کاربر مرتب می‌کنند و دقت نتایج را به طور چشمگیری افزایش می‌دهند. این مدل‌ها، از جمله ترنسفورمرها، قادرند پرسش و سند را به صورت مشترک تحلیل کرده و ارتباطات ظریف‌تر را شناسایی کنند.

مدل‌های زبان بزرگ (LLM) و ارتقاء ریرنکینگ

مدل‌های زبان بزرگ (LLM) پتانسیل زیادی در ریرنکینگ اسناد بازیابی شده دارند. بازیابی مبتنی بر LLM می‌تواند نتایج مرتبط‌تری نسبت به روش‌های صرفاً مبتنی بر امبدینگ ارائه دهد، هرچند با تأخیر و هزینه بالاتری همراه است. این رویکرد از LLM برای انتخاب و امتیازدهی به اسناد مرتبط با یک پرسش استفاده می‌کند. LLM اسناد کاندید را تحلیل کرده و مجموعه‌ای از اسناد مرتبط را با امتیازدهی داخلی بازمی‌گرداند. فریم‌ورک‌هایی مانند LlamaIndex ماژول LLMRerank را به عنوان بخشی از ابزارهای خود برای تسهیل این فرآیند ارائه می‌دهند.

مکانیسم ریرنکینگ: مقایسه Bi-encoder و Cross-encoder

در پردازش زبان طبیعی، Bi-encoderها و Cross-encoderها دو معماری مهم در ریرنکینگ هستند. Bi-encoderها برای تولید امبدینگ‌های کارآمد و کاربردهایی چون بازیابی اطلاعات مناسب‌اند. Cross-encoderها دقت بالاتری در امتیازدهی به جفت‌جملات دارند، اما برای مجموعه‌داده‌های بزرگ مقیاس‌پذیری ضعیفی از خود نشان می‌دهند؛ مثلاً خوشه‌بندی تعداد زیادی جمله با Cross-encoder زمان‌بر است، در حالی که Bi-encoderها این کار را سریع‌تر انجام می‌دهند. برای بهره‌گیری بهینه، می‌توان این دو را ترکیب کرد: ابتدا Bi-encoder برای بازیابی اولیه و سپس Cross-encoder برای ریرنکینگ دقیق‌تر.

روش‌های استقرار ریرنکرها

استقرار ریرنکرها در سیستم‌های هوش مصنوعی از طریق سه روش اصلی صورت می‌گیرد: سرویس API (as-a-Service)، میزبانی ابری و خودمیزبانی. مدل API، که توسط Cohere و Jina ارائه می‌شود، ساده‌ترین راه برای ادغام ریرنکینگ با حداقل سربار زیرساختی است. میزبانی ابری، از پلتفرم‌های ابری بزرگ استفاده کرده و مزایای مقیاس‌پذیری و عملکرد ثابت را به همراه کاهش وابستگی به فروشنده شخص ثالث و برآورده ساختن الزامات امنیتی فراهم می‌کند. خودمیزبانی نیز انعطاف‌پذیری کامل در سفارشی‌سازی، بهینه‌سازی سخت‌افزاری و کنترل بی‌نظیر بر حریم خصوصی و امنیت داده‌ها را ارائه می‌دهد، اما به تخصص فنی و مدیریت زیرساخت بیشتری نیاز دارد.

ابزارهای متن‌باز و تجاری ریرنکینگ

اکوسیستم هوش مصنوعی، ابزارهای متنوعی برای ریرنکینگ ارائه می‌دهد. ColBERT (مدل بازیابی سریع مبتنی بر BERT)، FlashRank (کتابخانه پایتون برای ریرنکینگ) و RankZephyr (مدل زبان بزرگ متن‌باز برای ریرنکینگ لیست‌محور که از RankGPT-3.5 و RankGPT-4 الهام گرفته) از جمله ابزارهای متن‌باز برجسته هستند. در بخش تجاری، Cohere و Jina پیشرو هستند. مدل Cohere با مکانیزم‌های توجه متقابل، قابلیت‌های چندزبانه (بیش از ۱۰۰ زبان) و پشتیبانی از فرمت‌های پیچیده داده را ارائه می‌دهد. Jina Reranker نیز قابلیت‌های بازیابی چندزبانه جامع، پشتیبانی از تماس تابع و جستجوی کد پیشرفته، و همچنین پشتیبانی قوی از داده‌های جدولی و ساختاریافته را داراست که آن را برای محیط‌های سازمانی چندزبانه و متنوع مناسب می‌سازد.

پیاده‌سازی ریرنکینگ در n8n

ابزارهای اتوماسیون مانند n8n امکان پیاده‌سازی آسان ریرنکینگ را فراهم می‌کنند. نود Cohere Reranker در n8n به کاربران اجازه می‌دهد تا بخش‌های بازیابی شده از یک مخزن برداری را دوباره مرتب کنند. با اتصال این نود، اسناد برای یک پرسش معین بر اساس ارتباط معنایی نزولی مرتب می‌شوند. الگوهای جریان کاری مانند "ربات چت هوشمند مبتنی بر AI با RAG و Cohere Reranker" موجود است که RAG را با فناوری ریرنکینگ Cohere ترکیب می‌کند تا مرتبط‌ترین اطلاعات در اولویت قرار گیرند و به بهبود کارایی و دقت سیستم‌های هوش مصنوعی کمک شایانی می‌کند.

جمع‌بندی و توصیه نهایی: ارتقاء RAG برای نتایج هوشمندتر

ریرنکرها برای ارتقاء دقت و کارایی سیستم‌های هوش مصنوعی، به‌ویژه در RAG، حیاتی هستند. با بازآرایی اسناد بر اساس ارتباط معنایی عمیق‌تر، این مدل‌ها تضمین می‌کنند که مرتبط‌ترین پاسخ‌ها به سرعت و دقت به کاربر ارائه شوند. کاربرد LLMها در ریرنکینگ، با وجود چالش‌های تأخیر و هزینه، پتانسیل بالایی برای بهبود کیفیت بازیابی دارد. انتخاب استراتژی استقرار مناسب (API، ابری یا محلی) و استفاده از ابزارهای متن‌باز یا تجاری متناسب با نیازها، کلید دستیابی به یک گردش‌کار RAG هوشمندتر و کارآمدتر است. با بهینه‌سازی فرآیند ارائه اطلاعات، می‌توان به سیستم‌های هوش مصنوعی قدرتمندتری دست یافت.