کاهش هزینه‌های استنتاج RAG با معماری آبشاری: راهکاری برای پایداری و کارایی در سامانه‌های هوش مصنوعی سازمانی

در دنیای سریع و پیچیده هوش مصنوعی سازمانی، استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) برای تصمیم‌گیری در همه موارد به ظاهر جذاب است. این روش به سرعت پاسخ می‌دهد و توانایی پردازش موارد غیرمنتظره را دارد. اما در عمل، چالش‌هایی نظیر هزینه‌های سنگین، ناپایداری و مشکل در پیگیری تصمیمات را به همراه دارد.

چالش‌های استفاده گسترده از LLM

استفاده از LLM در همه موارد می‌تواند به سه چالش اصلی منجر شود: ابتدا، مسئله پیگیری و بازرسی تصمیمات. دوم، افزایش هزینه‌ها با افزایش حجم پردازش و در نهایت، مشکل در تصمیم‌گیری بر اساس موارد ساده که باید به صورت قطعی پاسخ داده شوند.

معماری آبشاری: راهکاری نوین

راه‌حل پیشنهادی، استفاده از معماری آبشاری است که شامل سه مرحله می‌باشد. مرحله اول، تصمیم‌گیری قطعی و براساس قواعد مشخص بدون نیاز به مدل است. مرحله دوم، استفاده از لایه بازیابی اطلاعات برای موارد مبهم و در نهایت مرحله سوم، استفاده از LLM تنها برای مواردی که مراحل قبلی نتوانسته‌اند حل کنند.

طراحی پرسش‌ها برای مدیریت ریسک

در مرحله سوم، طراحی پرسش‌ها باید به گونه‌ای باشد که مدل به درستی ریسک‌های نامتقارن را درک کند و مواردی که نیاز به توجه بیشتری دارند را به درستی تشخیص دهد. این کار با ارائه مثال‌های واضح و درخواست امتیاز اعتماد به جای پاسخ باینری امکان‌پذیر است.

ارزیابی و بهبود مداوم سامانه

برای ارزیابی صحیح سامانه، باید کیفیت بازیابی و دقت نهایی به صورت جداگانه سنجیده شود و از بازخوردهای انسانی برای بهبود مداوم استفاده گردد. این رویکرد باعث می‌شود که سامانه در مواجهه با موارد مبهم بهبود یابد و از تکرار اشتباهات جلوگیری کند.

درس‌های کلی

استفاده از معماری آبشاری نه تنها هزینه‌ها را به شدت کاهش می‌دهد بلکه عملکرد سامانه را نیز بهبود می‌بخشد. این رویکرد نشان‌دهنده بلوغ سامانه‌های RAG است و برای حوزه‌های حساس و مقرراتی ضروری است.

اگر به دنبال بهبود کارایی و کاهش هزینه‌های سامانه هوش مصنوعی خود هستید، پیشنهاد می‌کنیم دموی رایگان پویا ایجنت را درخواست کنید تا از قابلیت‌های منحصر به فرد این دستیار هوش مصنوعی بهره‌مند شوید.