🧩 معماری ۹ لایه سیستم‌های RAG در سال ۲۰۲۶
⚡ برای ساخت اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی که واقعاً در محیط عملیاتی کار می‌کنند، اتکا به روش‌های ساده مانند اتصال مدل به یک دیتابیس برداری کافی نیست. تسلط بر ۹ لایه اصلی در استک فنی RAG برای جلوگیری از شکست سیستم در شرایط واقعی ضروری است.
🧠 این لایه‌ها شامل موارد زیر هستند
لایه ۰ (استقرار) برای مدیریت تاخیر و هزینه، لایه ۱ (ارزیابی) جهت شناسایی پاسخ‌های نادرست پیش از عرضه، لایه ۲ (LLMs) به‌عنوان هسته هوشمند، و لایه ۳ (فریم‌ورک) برای مسیریابی کوئری‌ها. در سطوح بعدی، لایه ۴ (VectorDB) مقیاس‌پذیری بازیابی، لایه ۵ (Embedding) تبدیل داده به اعداد ریاضی، و لایه ۶ (استخراج داده) کیفیت ورودی را تضمین می‌کنند.
🚀 در نهایت، لایه ۷ (حافظه) تعاملات بین جلسات را حفظ کرده و لایه ۸ (Alignment) با استفاده از Guardrails و سیستم‌های رهگیری، از خروجی‌های نامطلوب پیشگیری می‌کند.
🔗 lnkd.in
#RAG_Tech_Stack #Agentic_Layers
⚡ برای ساخت اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی که واقعاً در محیط عملیاتی کار می‌کنند، اتکا به روش‌های ساده مانند اتصال مدل به یک دیتابیس برداری کافی نیست. تسلط بر ۹ لایه اصلی در استک فنی RAG برای جلوگیری از شکست سیستم در شرایط واقعی ضروری است.
🧠 این لایه‌ها شامل موارد زیر هستند
لایه ۰ (استقرار) برای مدیریت تاخیر و هزینه، لایه ۱ (ارزیابی) جهت شناسایی پاسخ‌های نادرست پیش از عرضه، لایه ۲ (LLMs) به‌عنوان هسته هوشمند، و لایه ۳ (فریم‌ورک) برای مسیریابی کوئری‌ها. در سطوح بعدی، لایه ۴ (VectorDB) مقیاس‌پذیری بازیابی، لایه ۵ (Embedding) تبدیل داده به اعداد ریاضی، و لایه ۶ (استخراج داده) کیفیت ورودی را تضمین می‌کنند.
🚀 در نهایت، لایه ۷ (حافظه) تعاملات بین جلسات را حفظ کرده و لایه ۸ (Alignment) با استفاده از Guardrails و سیستم‌های رهگیری، از خروجی‌های نامطلوب پیشگیری می‌کند.
🔗 lnkd.in
📊 Data➕Science 🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
📩 ارتباط با ما
#RAG_Tech_Stack #Agentic_Layers