خلاصه
RAG 3.0 دو عامل تازه به نام رکس‌رگ و کومو‌رگ دارد؛ یکی شکست می‌خورد و دوباره امتحان می‌کند، دیگری حافظه‌ی بادوام و منطق درستی را حفظ می‌کند. ترکیب‌شان فاصله میان حل مسئله‌ی ماشینی و درک انسانی را کم می‌کند.
مقدمه‌ی کاربردی
هوش مصنوعی همیشه در برابر مسائل پیچیده یا تناقض‌های منطقی گیر می‌کند. RAG 3.0 با دو مدل رکس‌رگ و کومو‌رگ روش تازه‌ای برای یادگیری از اشتباه و حفظ زمینه ارائه می‌دهد تا پاسخ‌ها دقیق‌تر و انسانی‌تر شوند.
RAG 3.0 چه فرقی با نسل قبلی دارد؟
نسخه‌ی سوم سیستم «بازیابی-تقویت‌شده» را از چند جستجوی ساده خارج می‌کند و دو عامل مستقل می‌سازد که یکی تجربه و خطا می‌کند و دیگری حافظه‌ی بلندمدت مدیریت می‌کند. نتیجه‌اش منطق یک‌پارچه و گریز از بن‌بست است.
رکس‌رگ: resilient و سازگار
ویژگی‌های کلیدی
- نمونه‌گیری تطبیقی: وقتی به بن‌بست خورد، مسیر جدید انتخاب می‌کند.
- سیاست wildcard: راه‌حل‌های غیرمعمول را هم تست می‌کند.
- یادگیری تقویتی: پس از هر موفقیت یا شکست، استراتژی را اصلاح می‌کند.
این ترفندها دقت را ۳٫۶ تا ۵ درصد بالا می‌برند و برای محیط‌هایی که آزمون و خطا زیاد است، بهترین گزینه است.
کومو‌رگ: حافظه‌مند و انسان‌وار
ویژگی‌های کلیدی
- فضای حافظه‌ی پویا: اطلاعات را در چندین مرحله نگه می‌دارد.
- حلقه‌ی کنترل فراشناختی: خلأ منطقی را تشخیص و پر می‌کند.
- دلیل‌پردازی stateful: متن بلند یا چندسؤالی را بدون از دست دادن زمینه پردازش می‌کند.
کومو‌رگ در کارهایی مند حفظ زمینه، مثل تحلیل گزارش‌های طولانی یا پرسش زنجیره‌ای، تا ۱۱ درصد بهتر از مدل پایه عمل کرده است.
رکس‌رگ یا کومو‌رگ؟ مقایسه سریع
| معیار | رکس‌رگ | کومو‌رگ |
|---|---|---|
| روش اصلی | خطا کن، یاد بگیر، دوباره امتحان کن | بساز، حافظه‌ات را به‌روز کن، منطق را حفظ کن |
| محیط مناسب | یادگیری تقویتی، بازی، بهینه‌سازی پویا | پرسش‌های چندمرحله‌ای، تحلیل متن بلند، گفتگوی پیچیده |
| برتری عددی | +۳٫۶ تا ۵٪ | تا +۱۱٪ |
کاربردهای امروز و فردا
رکس‌رگ در بازی‌سازی و سیستم‌های پیشنهاد‌دهی خودکار جا باز می‌کند؛ کومو‌رگ در پشتیبانی مشتری، تحلیل حقوقی و خلاصه‌سازی مقالات پزشکی. در آینده، افزودن حافظه‌ی بلندمدت‌تر و بهینه‌سازی دامنه‌ای باعث می‌شود هر دو عامل حتی در برنامه‌های علمی یا مدیریت بحران هم به کار بروند.