معرفی RAG و چگونگی پیاده‌سازی آن در n8n

در عصر طلایی هوش مصنوعی مولد، مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) انقلابی در نحوه تعامل ما با اطلاعات و تولید محتوا ایجاد کرده‌اند. این مدل‌ها، که بر روی حجم عظیمی از داده‌های متنی آموزش دیده‌اند، قادر به تولید متون منسجم، خلاقانه و مرتبط با طیف وسیعی از درخواست‌ها هستند. با این حال، استفاده از LLM‌ها در محیط‌های سازمانی و برای کاربردهای تخصصی با چالش‌های خاصی روبروست. مهم‌ترین این چالش‌ها شامل «توهم‌زایی» (Hallucination) – تولید اطلاعات نادرست اما با اطمینان – و عدم دسترسی به دانش زمان واقعی یا اختصاصی سازمان است. LLM‌ها تنها به دانش موجود در داده‌های آموزشی خود محدود هستند که معمولاً تا یک تاریخ مشخص به‌روز شده‌اند و شامل داده‌های داخلی و محرمانه یک شرکت نمی‌شوند.

اینجاست که مفهوم Retrieval Augmented Generation (RAG) یا «تولید تقویت‌شده با بازیابی» وارد می‌شود تا این کاستی‌ها را برطرف کند. RAG یک الگوی قدرتمند است که با ترکیب قابلیت‌های بازیابی اطلاعات (Retrieval) با قدرت تولید زبان (Generation) در LLM‌ها، امکان ارائه پاسخ‌های دقیق‌تر، مستندتر و مبتنی بر دانش اختصاصی را فراهم می‌آورد. به عبارت دیگر، RAG به LLM این قابلیت را می‌دهد که پیش از تولید پاسخ، اطلاعات مرتبط را از یک پایگاه دانش خارجی – که می‌تواند شامل اسناد داخلی، پایگاه داده‌ها، یا منابع آنلاین باشد – بازیابی کند و سپس با استفاده از این اطلاعات بازیابی‌شده، پاسخ نهایی را تولید نماید.

این مقاله به بررسی عمیق RAG، معماری آن، و چرایی اهمیت آن در کاربردهای سازمانی می‌پردازد. سپس، ما به سراغ n8n، یک ابزار قدرتمند اتوماسیون جریان کار بدون کد و با کد اندک (low-code/no-code)، خواهیم رفت و چگونگی پیاده‌سازی یک سیستم RAG کامل را با استفاده از قابلیت‌های انعطاف‌پذیر n8n آموزش خواهیم داد. هدف این راهنما، ارائه یک درک جامع و عملی از RAG و مسلح کردن متخصصان به ابزارهای لازم برای ساختن سیستم‌های LLM هوشمندتر و قابل اعتمادتر است.

ژرف‌نگری در RAG: معماری و اجزای اصلی

برای درک کامل RAG، ضروری است که به اجزای تشکیل‌دهنده و نحوه تعامل آن‌ها با یکدیگر بپردازیم. RAG در هسته خود، شامل دو فاز اصلی است: فاز بازیابی (Retrieval) و فاز تولید (Generation). این دو فاز به صورت متوالی عمل می‌کنند تا یک پاسخ غنی و مبتنی بر شواهد تولید شود.

۱. فاز بازیابی (Retrieval Phase)

این فاز مسئول شناسایی و جمع‌آوری اطلاعات مرتبط با درخواست کاربر از یک منبع خارجی است. اجزای کلیدی این فاز عبارتند از:

• پایگاه دانش (Knowledge Base) / مخزن سند (Document Store): این جزء مجموعه‌ای از اسناد، مقالات، صفحات وب، پایگاه داده‌ها یا هر منبع اطلاعاتی دیگری است که LLM برای استخراج دانش به آن دسترسی ندارد. این داده‌ها می‌توانند ساختاریافته یا غیرساختاریافته باشند و معمولاً شامل اطلاعات اختصاصی سازمان هستند. برای بهره‌برداری مؤثر از این داده‌ها در سیستم RAG، نیاز به پیش‌پردازش آن‌هاست.
• خرد کردن (Chunking) و جاسازی (Embedding): اسناد موجود در پایگاه دانش معمولاً بزرگ هستند. LLM‌ها محدودیت‌هایی در اندازه ورودی (Context Window) دارند و نمی‌توانند کل یک سند بزرگ را به صورت همزمان پردازش کنند. بنابراین، اسناد به قطعات کوچک‌تر و قابل مدیریت (chunks) تقسیم می‌شوند. سپس، هر قطعه با استفاده از یک مدل جاسازی (Embedding Model) به یک بردار عددی (Embedding) تبدیل می‌شود. این بردارهای جاسازی‌شده، نمایشگر معنایی قطعات متن هستند؛ قطعاتی که از نظر معنایی شبیه به هم هستند، بردارهای نزدیک‌تری در فضای برداری خواهند داشت.
• پایگاه داده برداری (Vector Database) / شاخص برداری (Vector Index): بردارهای جاسازی‌شده (Embeddings) قطعات متن در یک پایگاه داده برداری ذخیره می‌شوند. این پایگاه‌های داده برای انجام جستجوی شباهت (Similarity Search) بسیار بهینه شده‌اند. این بدان معناست که می‌توانند به سرعت قطعات متنی را که از نظر معنایی شبیه به یک کوئری هستند، پیدا کنند. نمونه‌هایی از این پایگاه داده‌ها شامل Pinecone، Weaviate، Milvus، Qdrant و ChromaDB هستند.
• بازیابی‌کننده (Retriever): هنگامی که کاربر یک کوئری (پرسش) را مطرح می‌کند، بازیابی‌کننده ابتدا کوئری را به یک بردار جاسازی‌شده تبدیل می‌کند (با استفاده از همان مدل جاسازی که برای قطعات متن استفاده شده است). سپس، این بردار کوئری را در پایگاه داده برداری جستجو می‌کند تا مرتبط‌ترین قطعات متن را بر اساس شباهت معنایی بازیابی کند. خروجی این فاز، مجموعه‌ای از قطعات متن مرتبط (معمولاً ۱۰-۵ قطعه) است که به‌عنوان «شواهد» (evidence) یا «زمینه‌ساز» (context) عمل می‌کنند.

۲. فاز تولید (Generation Phase)

پس از بازیابی اطلاعات مرتبط، این فاز از یک LLM برای تولید پاسخ نهایی استفاده می‌کند.

• مدل زبان بزرگ (Large Language Model – LLM): این مدل هسته مرکزی بخش تولید است. LLM می‌تواند یک مدل متن‌باز (مانند Llama 2، Mixtral) یا یک مدل تجاری (مانند GPT-4 از OpenAI، Claude از Anthropic، Gemini از Google) باشد.
• مهندسی پرامپت (Prompt Engineering): قطعات متن بازیابی‌شده (شواهد) همراه با کوئری اصلی کاربر، در قالب یک پرامپت ساختاریافته به LLM ارسال می‌شوند. پرامپت به LLM دستور می‌دهد که چگونه از اطلاعات بازیابی‌شده برای تولید پاسخ استفاده کند. معمولاً پرامپت شامل دستورالعمل‌هایی مانند “با استفاده از اطلاعات ارائه شده، به سوال زیر پاسخ دهید”، “اگر اطلاعات کافی نبود، اعلام کنید” و “پاسخ را مختصر و مفید بنویسید” است.
• تولید پاسخ (Response Generation): LLM با دریافت پرامپت حاوی کوئری و شواهد، به دانش داخلی خود و همچنین اطلاعات اضافی که به تازگی به آن داده شده است، دسترسی پیدا می‌کند تا یک پاسخ جامع، دقیق و مستند تولید کند. با این روش، LLM کمتر مستعد توهم‌زایی است و می‌تواند به سوالات مربوط به داده‌های اختصاصی یا زمان واقعی پاسخ دهد.

معماری RAG به این ترتیب یک چرخه بسته ایجاد می‌کند که در آن اطلاعات خارجی، دانش LLM را تکمیل کرده و به آن امکان می‌دهد تا از محدودیت‌های آموزشی اولیه خود فراتر رود و پاسخ‌هایی با کیفیت بالاتر و اعتبار بیشتر ارائه دهد. این رویکرد، RAG را به یک ابزار حیاتی برای ساخت سیستم‌های LLM سازمانی تبدیل کرده است.

چرا RAG برای کاربردهای سازمانی LLM ضروری است؟

در حالی که LLM‌ها پتانسیل عظیمی برای دگرگون کردن فرآیندهای کسب‌وکار دارند، پیاده‌سازی مستقیم آن‌ها در محیط‌های سازمانی بدون RAG می‌تواند با چالش‌ها و ریسک‌های جدی همراه باشد. RAG این چالش‌ها را به شکل مؤثری پوشش می‌دهد و مزایای بی‌شماری را برای سازمان‌ها به ارمغان می‌آورد.

۱. کاهش توهم‌زایی و افزایش دقت

یکی از بزرگترین نگرانی‌ها در مورد LLM‌ها، گرایش آن‌ها به «توهم‌زایی» است؛ یعنی تولید اطلاعات نادرست یا ساختگی که به نظر قانع‌کننده می‌آیند. این توهم‌زایی می‌تواند در کاربردهای سازمانی، جایی که دقت و قابلیت اطمینان حیاتی است (مانند پشتیبانی مشتری، امور مالی، یا حقوقی)، بسیار خطرناک باشد. RAG با فراهم آوردن شواهد مستند و معتبر از یک پایگاه دانش قابل اعتماد، به LLM کمک می‌کند تا پاسخ‌های خود را بر اساس حقایق موجود بنا کند و از توهم‌زایی جلوگیری می‌کند. این امر به طور مستقیم دقت و اعتبار پاسخ‌ها را افزایش می‌دهد.

۲. دسترسی به دانش اختصاصی و زمان واقعی

LLM‌ها بر روی مجموعه‌های داده‌های عمومی و تا یک تاریخ مشخص آموزش دیده‌اند. این بدان معناست که آن‌ها به اطلاعات اختصاصی شرکت (مانند سیاست‌های داخلی، اسناد محصول محرمانه، داده‌های مشتری، گزارش‌های داخلی) یا اطلاعات زمان واقعی (مانند آخرین اخبار بازار، قیمت‌های سهام جاری) دسترسی ندارند. RAG با اجازه دادن به LLM برای بازیابی اطلاعات از پایگاه‌های دانش داخلی و به‌روز، این محدودیت را از بین می‌برد. سازمان‌ها می‌توانند اسناد خود را به پایگاه دانش RAG اضافه کنند و اطمینان حاصل کنند که LLM همیشه به آخرین و مرتبط‌ترین اطلاعات دسترسی دارد.

۳. قابلیت ردیابی و شفافیت (Attribution and Transparency)

در بسیاری از کاربردها، به‌ویژه در صنایع تنظیم‌شده، ضروری است که بتوان منبع اطلاعاتی را که LLM برای تولید پاسخ از آن استفاده کرده است، ردیابی کرد. RAG این امکان را فراهم می‌کند. از آنجایی که RAG قطعات متن اصلی را از پایگاه دانش بازیابی می‌کند و آن‌ها را به LLM ارائه می‌دهد، می‌توان این قطعات را به عنوان «منابع» یا «شواهد» همراه با پاسخ نهایی به کاربر نشان داد. این شفافیت، اعتماد را افزایش می‌دهد و به کاربران اجازه می‌دهد تا پاسخ را تأیید کنند یا برای اطلاعات بیشتر به منبع اصلی مراجعه کنند.

۴. کاهش هزینه‌ها و پیچیدگی‌های تنظیم دقیق (Fine-tuning)

راه حل جایگزین برای افزودن دانش اختصاصی به LLM، تنظیم دقیق مدل (Fine-tuning) است. در تنظیم دقیق، یک LLM از قبل آموزش‌دیده، بر روی یک مجموعه داده کوچکتر و اختصاصی‌تر دوباره آموزش داده می‌شود. این فرآیند می‌تواند پرهزینه، زمان‌بر و پیچیده باشد و نیاز به مهارت‌های تخصصی و منابع محاسباتی قابل توجهی دارد. علاوه بر این، هر بار که دانش جدیدی اضافه می‌شود، مدل باید دوباره تنظیم دقیق شود. RAG راهکاری بسیار سبک‌تر و ارزان‌تر است. با RAG، شما فقط نیاز به به‌روزرسانی پایگاه دانش برداری دارید که شامل اضافه کردن اسناد جدید، خرد کردن و جاسازی آن‌هاست، بدون اینکه نیازی به آموزش مجدد مدل زبان بزرگ باشد.

۵. انعطاف‌پذیری و سهولت نگهداری

سیستم‌های RAG به دلیل جداسازی منطق بازیابی از منطق تولید، بسیار انعطاف‌پذیر هستند. می‌توانید مدل جاسازی، پایگاه داده برداری، یا حتی LLM را بدون تأثیر بر سایر اجزا تغییر دهید. به‌روزرسانی دانش نیز ساده است: کافیست اسناد جدید را به پایگاه دانش اضافه کنید و آن‌ها را جاسازی کنید. این انعطاف‌پذیری، نگهداری و تکامل سیستم را در طول زمان بسیار آسان‌تر می‌کند.

۶. مدیریت بهتر پنجره زمینه (Context Window Management)

LLM‌ها دارای یک «پنجره زمینه» (Context Window) محدود هستند که حداکثر حجم متنی را که می‌توانند همزمان پردازش کنند، مشخص می‌کند. اگر کوئری و اطلاعات اضافی بیش از حد بزرگ باشند، LLM قادر به پردازش آن‌ها نخواهد بود. RAG با بازیابی فقط مرتبط‌ترین قطعات اطلاعات، اطمینان حاصل می‌کند که اطلاعات ارسالی به LLM در محدوده پنجره زمینه قرار می‌گیرد و بهینه‌ترین استفاده از فضای موجود را می‌کند.

با توجه به این مزایا، RAG به یک الگوی استاندارد و حیاتی برای پیاده‌سازی LLM‌ها در کاربردهای سازمانی تبدیل شده است. این رویکرد به سازمان‌ها امکان می‌دهد تا از قدرت LLM‌ها به صورت امن‌تر، دقیق‌تر، و با داده‌های مرتبط با کسب‌وکار خود بهره‌برداری کنند.

آشنایی با n8n: ابزاری قدرتمند برای اتوماسیون گردش کار و یکپارچه‌سازی‌های هوش مصنوعی

قبل از اینکه به جزئیات پیاده‌سازی RAG در n8n بپردازیم، لازم است درک روشنی از خود n8n و قابلیت‌های آن داشته باشیم. n8n یک ابزار اتوماسیون جریان کار بدون کد و با کد اندک (low-code/no-code) است که به شما امکان می‌دهد سیستم‌ها، API‌ها و خدمات مختلف را به یکدیگر متصل کرده و فرآیندهای پیچیده را به صورت خودکار انجام دهید.

n8n چیست و چگونه کار می‌کند؟

n8n به شما اجازه می‌دهد تا «گره‌»ها (nodes) را به صورت بصری به یکدیگر متصل کنید تا یک «گردش کار» (workflow) ایجاد کنید. هر گره یک وظیفه خاص را انجام می‌دهد، مانند:

• دریافت داده از یک API
• ارسال ایمیل
• ذخیره داده در یک پایگاه داده
• پردازش منطقی داده‌ها
• فراخوانی توابع سفارشی

این گره‌ها می‌توانند به ترتیب خاصی به یکدیگر متصل شوند تا یک جریان داده و منطق را تشکیل دهند. n8n از یک مدل مبتنی بر رویداد (event-driven) استفاده می‌کند، به این معنی که گردش‌های کار می‌توانند توسط رویدادهای خارجی (مانند دریافت یک ایمیل جدید، یک وب‌هوک، یا یک زمان‌بند) یا به صورت دستی راه‌اندازی شوند.

ویژگی‌های کلیدی n8n:

• متن‌باز (Open-Source): n8n یک پروژه متن‌باز است که به شما امکان می‌دهد آن را روی سرور خود میزبانی کنید و کنترل کاملی بر داده‌ها و زیرساخت خود داشته باشید. همچنین دارای یک نسخه ابری (cloud) نیز هست.
• پشتیبانی گسترده از ادغام‌ها: n8n دارای صدها گره از پیش ساخته‌شده برای اتصال به سرویس‌های محبوب مانند Slack، Google Sheets، Mailchimp، databases، CRMs و بسیاری دیگر است. این مجموعه گره‌ها دائماً در حال گسترش است.
• انعطاف‌پذیری بالا: حتی اگر یک گره برای سرویس خاصی وجود نداشته باشد، می‌توانید از گره‌های عمومی مانند HTTP Request برای اتصال به هر APIی، یا گره Code برای نوشتن کد جاوا اسکریپت سفارشی استفاده کنید. این انعطاف‌پذیری n8n را به ابزاری قدرتمند برای سناریوهای پیچیده تبدیل می‌کند.
• مدل‌های استقرار متنوع: n8n را می‌توان روی سرورهای ابری، داکر (Docker)، یا حتی به صورت محلی (on-premise) مستقر کرد، که آن را برای محیط‌های مختلف سازمانی مناسب می‌سازد.
• رابط کاربری بصری: کشیدن و رها کردن گره‌ها (drag-and-drop) و اتصال آن‌ها به یکدیگر، ساخت گردش کار را آسان می‌کند، حتی برای کسانی که دانش برنامه‌نویسی کمی دارند.

n8n و یکپارچه‌سازی‌های هوش مصنوعی:

n8n به دلیل انعطاف‌پذیری خود، ابزاری ایده‌آل برای ساختن گردش کارهای هوش مصنوعی، از جمله سیستم‌های RAG است. چند دلیل برای این موضوع وجود دارد:

• اتصال به API‌های LLM: با گره HTTP Request می‌توانید به هر API LLM (مانند OpenAI GPT-4، Anthropic Claude، Llama 2 API) متصل شوید. n8n همچنین گره‌های اختصاصی برای برخی از این سرویس‌ها ارائه می‌دهد.
• اتصال به پایگاه داده‌های برداری: می‌توانید با استفاده از گره‌های HTTP Request یا گره‌های اختصاصی (اگر موجود باشند) به پایگاه داده‌های برداری مانند Pinecone، Weaviate یا Qdrant متصل شوید. این امکان را فراهم می‌کند که Embeddings را ذخیره و بازیابی کنید.
• پردازش داده و مهندسی پرامپت: گره Code در n8n بسیار قدرتمند است و به شما امکان می‌دهد تا کدهای جاوا اسکریپت برای پیش‌پردازش متن، خرد کردن اسناد، تولید Embeddings (با فراخوانی API مدل‌های جاسازی)، ساخت پرامپت‌های پیچیده برای LLM، و پردازش خروجی‌های LLM بنویسید.
• اتوماسیون کامل: RAG فقط مربوط به بازیابی و تولید نیست؛ بلکه شامل فرآیندهای آپلود سند، به‌روزرسانی شاخص برداری، و اتصال به سیستم‌های کاربر نهایی (مانند ربات‌های چت، سیستم‌های CRM) نیز می‌شود. n8n می‌تواند کل این چرخه را به صورت خودکار انجام دهد.

با درک این قابلیت‌ها، می‌توانیم ببینیم که n8n چگونه به عنوان ستون فقراتی انعطاف‌پذیر برای ساخت یک سیستم RAG عمل می‌کند، که قادر است تمام اجزای معماری RAG را به هم متصل کرده و یک گردش کار پایان به پایان (end-to-end) را مدیریت کند.

پیش‌نیازها برای پیاده‌سازی RAG در n8n

قبل از اینکه شروع به ساختن سیستم RAG خود در n8n کنید، باید چند ابزار و حساب کاربری را آماده کنید. این پیش‌نیازها اطمینان حاصل می‌کنند که شما تمام مؤلفه‌های لازم برای راه‌اندازی موفقیت‌آمیز را در اختیار دارید.

۱. نصب و راه‌اندازی n8n

ابتدا باید n8n را نصب و راه‌اندازی کنید. چندین روش برای انجام این کار وجود دارد:

• نسخه ابری (Cloud Version): ساده‌ترین راه، استفاده از نسخه ابری n8n است که نیاز به هیچ نصب محلی ندارد. می‌توانید در وب‌سایت n8n ثبت نام کنید.
• Docker: روش توصیه شده برای استقرار خودمیزبان (self-hosted) استفاده از Docker است.

  <p>docker run -it --rm --name n8n -p 5678:5678 -v ~/.n8n:/home/node/.n8n n8n/n8n</p>

  این دستور n8n را در پورت 5678 سیستم شما اجرا می‌کند. می‌توانید سپس از طریق مرورگر به آدرس http://localhost:5678 به آن دسترسی پیدا کنید.

• npm: اگر Node.js نصب دارید، می‌توانید n8n را از طریق npm نصب کنید:

  <p>npm install -g n8n</p><p>n8n start</p>

پس از نصب، وارد محیط n8n شوید و آماده ساخت گردش کار باشید.

۲. دسترسی به یک مدل جاسازی (Embedding Model)

برای تبدیل متن به بردارهای عددی (Embeddings)، به یک مدل جاسازی نیاز دارید. گزینه‌های محبوب شامل:

• OpenAI Embeddings API (text-embedding-ada-002 یا text-embedding-3-small/large): این یکی از محبوب‌ترین و با کیفیت‌ترین گزینه‌هاست. نیاز به یک حساب OpenAI و یک API Key دارید.
• Hugging Face Inference API: می‌توانید از مدل‌های جاسازی موجود در Hugging Face (مانند all-MiniLM-L6-v2) استفاده کنید. نیاز به یک حساب Hugging Face و یک API Token دارید.
• خدمات جاسازی ابری (Azure AI, Google Cloud Vertex AI): اگر در حال حاضر از این پلتفرم‌ها استفاده می‌کنید، می‌توانید از مدل‌های جاسازی آن‌ها استفاده کنید.

برای این راهنما، ما فرض می‌کنیم که شما به یک API Key برای OpenAI Embeddings API دسترسی دارید، زیرا استفاده از آن در n8n نسبتاً ساده است.

۳. دسترسی به یک پایگاه داده برداری (Vector Database)

برای ذخیره و جستجوی Embeddings، به یک پایگاه داده برداری نیاز دارید. گزینه‌های محبوب شامل:

• Pinecone: یک پایگاه داده برداری مدیریت‌شده و مقیاس‌پذیر در فضای ابری. نیاز به یک حساب Pinecone و یک API Key و Environment دارید.
• Weaviate: یک پایگاه داده برداری متن‌باز که می‌توانید آن را به صورت خودمیزبان یا در فضای ابری استفاده کنید.
• Qdrant: یکی دیگر از پایگاه داده‌های برداری متن‌باز که می‌توان آن را به صورت خودمیزبان یا به عنوان یک سرویس مدیریت شده استفاده کرد.
• ChromaDB: یک پایگاه داده برداری سبک و متن‌باز که می‌تواند به صورت محلی یا در حافظه اجرا شود، مناسب برای نمونه‌های اولیه و پروژه‌های کوچکتر.

برای این راهنما، استفاده از Pinecone را توصیه می‌کنیم، زیرا ادغام آن از طریق HTTP Request در n8n سرراست است و دارای یک لایه رایگان مناسب برای شروع است.

۴. دسترسی به یک مدل زبان بزرگ (LLM)

برای فاز تولید در RAG، به یک LLM نیاز دارید. گزینه‌های محبوب شامل:

• OpenAI GPT Models (GPT-3.5 Turbo, GPT-4): نیاز به یک حساب OpenAI و یک API Key دارید.
• Anthropic Claude Models: نیاز به یک حساب Anthropic و یک API Key دارید.
• مدل‌های متن‌باز از طریق API (مانند Llama 2، Mixtral): این مدل‌ها را می‌توان از طریق سرویس‌هایی مانند Anyscale Endpoints، Together.ai یا توسط خودتان میزبانی کنید.

مانند مدل جاسازی، استفاده از OpenAI GPT در n8n بسیار رایج و آسان است. یک API Key OpenAI برای این منظور کافی خواهد بود.

۵. مجموعه داده برای پایگاه دانش

به یک مجموعه از اسناد (فایل‌های PDF، اسناد Word، فایل‌های متنی، صفحات وب) نیاز دارید که می‌خواهید LLM شما بتواند از آن‌ها اطلاعات بازیابی کند. این‌ها داده‌های اختصاصی یا تخصصی شما خواهند بود. برای شروع، می‌توانید از چند فایل متنی ساده استفاده کنید.

با آماده‌سازی این پیش‌نیازها، شما آماده خواهید بود تا گردش کار RAG خود را در n8n پیاده‌سازی کنید.

راهنمای گام به گام: ساخت یک گردش کار RAG پایه در n8n

در این بخش، به صورت گام به گام نحوه ساخت یک سیستم RAG پایه را در n8n توضیح می‌دهیم. این شامل سه بخش اصلی است: ورود و شاخص‌گذاری داده‌ها، پردازش کوئری و بازیابی، و ادغام LLM برای تولید پاسخ.

ما برای سادگی، از مثال یک پایگاه دانش کوچک حاوی چند فایل متنی استفاده خواهیم کرد. فرض بر این است که شما n8n را راه‌اندازی کرده‌اید و API Keyهای لازم برای OpenAI (برای Embeddings و LLM) و Pinecone (به عنوان پایگاه داده برداری) را در اختیار دارید.

۱. گام اول: ورود و شاخص‌گذاری داده‌ها (Data Ingestion and Indexing)

این گام شامل بارگذاری اسناد شما، خرد کردن آن‌ها، تولید Embeddings و ذخیره آن‌ها در Pinecone است.

۱.۱. راه‌اندازی Pinecone Index

قبل از هر چیز، باید یک Index در Pinecone ایجاد کنید. وارد حساب Pinecone خود شوید، به بخش Indexes بروید و یک New Index ایجاد کنید:

• Name: my-rag-index (یا هر نام دلخواه دیگر)
• Dimension: 1536 (این بعد برای text-embedding-ada-002 از OpenAI است. اگر از مدل دیگری استفاده می‌کنید، بُعد مربوطه را وارد کنید.)
• Metric: cosine (برای جستجوی شباهت)

۱.۲. گردش کار ورود داده در n8n

1. گره Start: یک گردش کار جدید در n8n ایجاد کنید و با یک گره Start شروع کنید. می‌توانید آن را به صورت دستی اجرا کنید.
2. گره Read Binary Files (یا Google Drive / SFTP / Web Scraper): برای بارگذاری اسناد خود. اگر فایل‌های متنی محلی دارید، می‌توانید از گره Read Binary Files استفاده کنید. در غیر این صورت، می‌توانید از گره‌های مربوط به سرویس‌های ابری یا گره HTTP Request برای واکشی داده از URL‌ها استفاده کنید. برای این مثال، فرض می‌کنیم متنی را به صورت دستی وارد می‌کنیم یا از یک گره Set استفاده می‌کنیم که متن را نگه می‌دارد.

برای شروع، یک گره Set اضافه کنید و چند آیتم (هر آیتم یک سند/پاراگراف) با فیلد text حاوی محتوای متنی خود ایجاد کنید. به عنوان مثال:

<p>Item 1: {"text": "شرکت ما در زمینه توسعه نرم‌افزارهای ابری فعالیت می‌کند و متعهد به ارائه راه‌حل‌های نوآورانه به مشتریان است."}</p><p>Item 2: {"text": "تیم مهندسی ما متشکل از متخصصان با تجربه در زمینه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین است."}</p><p>Item 3: {"text": "پروژه جدید ما بر روی بهینه‌سازی فرآیندهای کسب‌وکار با استفاده از اتوماسیون هوشمند متمرکز است."}</p>

3. گره Split in Chunks (یا گره Code برای خرد کردن): اگر اسناد شما بزرگ هستند، باید آن‌ها را به قطعات کوچکتر تقسیم کنید. n8n گره‌های اختصاصی برای این کار ندارد، اما می‌توانید از گره Code برای پیاده‌سازی منطق خرد کردن استفاده کنید. می‌توانید از کتابخانه‌هایی مانند LangChain JS یا LlamaIndex JS (که باید در محیط n8n نصب شده باشند) در گره Code استفاده کنید، یا یک منطق خرد کردن ساده را خودتان بنویسید (مثلاً بر اساس تعداد کاراکترها).

   مثال ساده در گره Code برای خرد کردن:

   <p>const items = $input.all();</p><p>const chunkedItems = [];</p><p>items.forEach(item => {</p><p>  const text = item.json.text;</p><p>  const chunkSize = 200; // Define your chunk size</p><p>  for (let i = 0; i < text.length; i += chunkSize) {</p><p>    chunkedItems.push({</p><p>      json: {</p><p>        text: text.substring(i, i + chunkSize),</p><p>        originalIndex: item.json.id // Keep track of original document</p><p>      }</p><p>    });</p><p>  }</p><p>});</p><p>return chunkedItems;</p>

4. گره OpenAI Embeddings (یا گره HTTP Request برای مدل‌های دیگر): این گره برای تولید Embeddings برای هر قطعه متن استفاده می‌شود.
   • Model: text-embedding-ada-002 (یا مدل دیگری که با Pinecone Index شما مطابقت دارد)
   • Text: {{ $item.json.text }} (متن هر قطعه را از خروجی گره قبلی انتخاب کنید)
   • API Key: Your_OpenAI_API_Key (آن را به عنوان یک Credential در n8n ذخیره کنید)

   این گره یک فیلد embedding به هر آیتم اضافه می‌کند.

5. گره Set (برای آماده‌سازی داده برای Pinecone): Pinecone نیاز به ID و metadata دارد. در این گره یک ID منحصر به فرد برای هر قطعه ایجاد کنید و متن اصلی را به عنوان metadata اضافه کنید.

   <p>return items.map((item, index) => {</p><p>  return {</p><p>    json: {</p><p>      id: `chunk-${index}-${Date.now()}`, // Unique ID for each chunk</p><p>      values: item.json.embedding,</p><p>      metadata: {</p><p>        text: item.json.text,</p><p>        source: "internal_docs" // Optional: add source info</p><p>      }</p><p>    }</p><p>  };</p><p>});</p>

6. گره HTTP Request (برای Pinecone upsert): این گره برای ارسال Embeddings به Pinecone استفاده می‌شود.
   • Method: POST
   • URL: https://<your-pinecone-index-id>-<your-pinecone-environment>.svc.pinecone.io/vectors/upsert

     جایگزین کنید <your-pinecone-index-id> و <your-pinecone-environment> با مقادیر واقعی حساب Pinecone خود.

   • Headers:
     • Api-Key: Your_Pinecone_API_Key (به عنوان Credential)
     • Content-Type: application/json
   • Body (JSON):

     <p>{</p><p>  "vectors": {{ $json.map(item => item.json) }},</p><p>  "namespace": "my-namespace" // Optional: use a namespace</p><p>}</p>

این گردش کار را اجرا کنید تا اسناد شما خرد شده، جاسازی شده و در Pinecone شاخص‌گذاری شوند.

۲. گام دوم: پردازش کوئری و بازیابی (Query Processing and Retrieval)

این گام شامل دریافت کوئری کاربر، تبدیل آن به Embedding، جستجو در Pinecone و بازیابی مرتبط‌ترین قطعات متن است.

۲.۱. گردش کار بازیابی در n8n

1. گره Webhook: برای دریافت کوئری از کاربر.
   • Authentication: None (برای سادگی، در محیط تولید از Basic Auth یا JWT استفاده کنید)
   • HTTP Method: POST
   • Path: /rag-query

   پس از فعال کردن گردش کار، یک URL وب‌هوک دریافت خواهید کرد.

2. گره Set (برای استخراج کوئری): کوئری کاربر را از بدنه درخواست وب‌هوک استخراج کنید.

   <p>return [{ json: { query: $json.body.query } }];</p>

3. گره OpenAI Embeddings (برای کوئری): کوئری کاربر را به یک Embedding تبدیل کنید.
   • Model: text-embedding-ada-002
   • Text: {{ $item.json.query }}
   • API Key: Your_OpenAI_API_Key
4. گره HTTP Request (برای Pinecone query): Embedding کوئری را به Pinecone ارسال کنید تا مرتبط‌ترین قطعات متن را بازیابی کنید.
   • Method: POST
   • URL: https://<your-pinecone-index-id>-<your-pinecone-environment>.svc.pinecone.io/query
   • Headers:
     • Api-Key: Your_Pinecone_API_Key
     • Content-Type: application/json
   • Body (JSON):

     <p>{</p><p>  "vector": {{ $item.json.embedding }},</p><p>  "topK": 5, // Retrieve top 5 most similar chunks</p><p>  "includeMetadata": true,</p><p>  "namespace": "my-namespace" // If you used a namespace</p><p>}</p>

   این گره پاسخ Pinecone را برمی‌گرداند که شامل matches (قطعات بازیابی‌شده) است.

5. گره Item Lists (برای استخراج متن): از خروجی Pinecone، متن اصلی (از metadata) را از هر قطعه بازیابی‌شده استخراج کنید.
   • Operation: Split Out Items
   • Field: data.matches (یا مسیر دقیق به آرایه بازیابی‌شده‌ها)

   سپس از یک گره Set دیگر برای استخراج metadata.text از هر آیتم استفاده کنید.

   <p>return items.map(item => ({ json: { text: item.json.metadata.text } }));</p>

6. گره Merge (برای جمع‌آوری متن): تمامی قطعات متنی بازیابی‌شده را به یک متن واحد و پیوسته تبدیل کنید.
   • Mode: Merge by Property
   • Property: text
   • Merge Operation: Join with Separator
   • Separator: \n\n (دو خط جدید برای جداسازی قطعات)

   این گره یک آیتم با یک فیلد text حاوی تمام قطعات بازیابی‌شده را برمی‌گرداند.

در این مرحله، شما یک query (پرسش اصلی کاربر) و یک context (محتوای بازیابی‌شده از پایگاه دانش) دارید که برای LLM آماده است.

۳. گام سوم: ادغام LLM و تولید پاسخ (LLM Integration and Response Generation)

در این گام، کوئری و زمینه بازیابی‌شده را به LLM می‌دهیم و پاسخ نهایی را دریافت می‌کنیم.

۳.۱. ادامه گردش کار بازیابی در n8n

7. گره Set (برای مهندسی پرامپت): پرامپت نهایی را برای LLM بسازید. این پرامپت باید شامل دستورالعمل‌ها، کوئری کاربر و زمینه بازیابی‌شده باشد.

   <p>return [{</p><p>  json: {</p><p>    prompt: `شما یک دستیار هوش مصنوعی مفید هستید که بر اساس اطلاعات ارائه شده پاسخ می دهید. اگر اطلاعات کافی برای پاسخ به سوال وجود ندارد، بگویید "متاسفم، من این اطلاعات را در منابع خود ندارم."</p><p></p><p>اطلاعات زمینه:</p><p>${$node["Merge"].json.text}</p><p></p><p>سوال: ${$node["Set"].json.query}`</p><p>  }</p><p>}];</p>

   در اینجا، $node[“Merge”].json.text به خروجی گره Merge (متن ترکیب‌شده از Pinecone) و $node[“Set”].json.query به کوئری اصلی کاربر اشاره دارد.

8. گره OpenAI Chat (یا گره HTTP Request برای LLM‌های دیگر): این گره برای ارسال پرامپت به مدل GPT-3.5 Turbo یا GPT-4 استفاده می‌شود.
   • Authentication: OpenAI API Key (به عنوان Credential)
   • Model: gpt-3.5-turbo (یا مدل دیگر)
   • Messages:

     <p>[</p><p>  {</p><p>    "role": "user",</p><p>    "content": "{{ $item.json.prompt }}"</p><p>  }</p><p>]</p>

   • Temperature: 0.7 (برای خلاقیت بیشتر) یا 0.2 (برای پاسخ‌های دقیق‌تر)
   • Max Tokens: 500 (یا هر مقدار مناسب دیگر)

   این گره پاسخ LLM را برمی‌گرداند که معمولاً در فیلد choices[0].message.content قرار دارد.

9. گره Respond to Webhook: پاسخ LLM را به کاربر بازگردانید.
   • Body:

     <p>{</p><p>  "answer": "{{ $node["OpenAI Chat"].json.choices[0].message.content }}"</p><p>}</p>

   • Status Code: 200

با تکمیل این گام‌ها، شما یک گردش کار RAG کامل در n8n ساخته‌اید. اکنون می‌توانید گردش کار را فعال (activate) کنید و با ارسال یک درخواست POST به URL وب‌هوک خود، آن را آزمایش کنید. به عنوان مثال، با استفاده از ابزاری مانند Postman یا cURL:

<p>curl -X POST <YOUR_WEBHOOK_URL>/rag-query -H "Content-Type: application/json" -d '{"query": "شرکت ما در چه زمینه‌ای فعالیت می‌کند؟"}'</p>

این ساختار پایه، نقطه شروع قدرتمندی برای پیاده‌سازی RAG در n8n است. شما می‌توانید این گردش کار را با افزودن منطق‌های پیچیده‌تر، مدیریت خطاها، و یکپارچه‌سازی با سیستم‌های دیگر توسعه دهید.

استراتژی‌های پیشرفته RAG و تکنیک‌های بهینه‌سازی

در حالی که سیستم RAG پایه که در بالا توضیح داده شد، یک نقطه شروع عالی است، کاربردهای سازمانی اغلب به رویکردهای پیچیده‌تر و بهینه‌سازی‌های بیشتری نیاز دارند. در ادامه به برخی از استراتژی‌های پیشرفته RAG و تکنیک‌های بهینه‌سازی اشاره می‌کنیم.

۱. بهبود کیفیت بازیابی (Retrieval Quality Enhancement)

• استراتژی‌های خرد کردن پیشرفته: روش ساده خرد کردن (بر اساس تعداد کاراکتر) همیشه بهترین نیست. می‌توانید از خرد کردن بازگشتی (Recursive Character Text Splitter)، خرد کردن مبتنی بر ساختار (برای اسناد HTML/Markdown)، یا خرد کردن آگاه از ساختار سند (مثلاً بر اساس پاراگراف‌ها یا بخش‌ها) استفاده کنید.
• جاسازی‌های بهینه‌سازی‌شده (Optimized Embeddings):
  • مدل‌های جاسازی بهتر: علاوه بر text-embedding-ada-002، مدل‌های جدیدتر و تخصصی‌تر (مانند text-embedding-3-large از OpenAI) یا مدل‌های سفارشی‌سازی شده برای دامنه خاص شما می‌توانند کیفیت بازیابی را به طور قابل توجهی بهبود بخشند.
  • جاسازی پرسش و پاسخ (Query-Document Embeddings): به جای اینکه فقط متن را جاسازی کنید، می‌توانید جفت‌های پرسش-پاسخ را جاسازی کنید تا شباهت بین پرسش و سند را بهتر منعکس کنید.
• بازیابی ترکیبی (Hybrid Retrieval): ترکیب جستجوی برداری (معنایی) با جستجوی مبتنی بر کلمات کلیدی سنتی (مانند TF-IDF یا BM25) می‌تواند دقت را به خصوص برای کوئری‌هایی که شامل اصطلاحات خاص یا نام‌های دقیق هستند، افزایش دهد. این رویکرد می‌تواند بهترین مزایای هر دو روش را فراهم کند.
• بازسازی پرسش (Query Rewriting / Expansion): گاهی اوقات پرسش کاربر مبهم یا بسیار کوتاه است. می‌توان قبل از جستجوی برداری، پرسش را با استفاده از یک LLM دیگر بازنویسی کرد، گسترش داد یا چندین نسخه از آن را تولید کرد تا بازیابی‌کننده‌ها نتایج بهتری پیدا کنند.
• فیلتر کردن ابرداده‌ها (Metadata Filtering): علاوه بر جستجوی برداری، می‌توانید با استفاده از ابرداده‌های مرتبط با هر قطعه (مانند تاریخ، نویسنده، نوع سند، دسته‌بندی)، نتایج بازیابی را فیلتر کنید تا فقط به مرتبط‌ترین اسناد دسترسی پیدا کنید.

۲. استراتژی‌های پیشرفته تولید (Advanced Generation Strategies)

• RAG چند-گامی (Multi-Hop RAG): برای سوالاتی که نیاز به جمع‌آوری اطلاعات از چندین سند یا انجام چند گام استنتاج دارند، می‌توانید یک سیستم RAG چند-گامی طراحی کنید. در این حالت، LLM ممکن است پس از دریافت اولین مجموعه شواهد، یک کوئری جدید برای بازیابی بیشتر ایجاد کند و این چرخه را تا زمانی که پاسخ کامل شود، تکرار کند.
• RAG خود-بازتابی (Self-Reflective RAG): LLM می‌تواند پس از تولید یک پاسخ اولیه، آن را با استفاده از همان شواهد یا شواهد جدید ارزیابی کند. اگر پاسخ اولیه ناکافی یا نادرست تشخیص داده شود، LLM می‌تواند فرآیند بازیابی یا تولید را دوباره امتحان کند. این رویکرد به ویژه برای کاهش توهم‌زایی و بهبود کیفیت پاسخ‌ها مفید است.
• پیش‌پردازش زمینه (Context Pre-processing): قبل از ارسال قطعات بازیابی‌شده به LLM، می‌توانید آن‌ها را خلاصه کنید یا مهم‌ترین اطلاعات را استخراج کنید. این کار به LLM کمک می‌کند تا سریع‌تر و کارآمدتر اطلاعات را پردازش کند و می‌تواند برای مدیریت پنجره‌های زمینه کوچک‌تر مفید باشد.
• تولید آگاه از منابع (Source-Aware Generation): LLM را می‌توان آموزش داد یا پرامپت کرد که علاوه بر پاسخ، منبع دقیق اطلاعات (مثلاً نام سند و شماره صفحه) را نیز ذکر کند.

۳. بهینه‌سازی عملکرد و مقیاس‌پذیری

• کشینگ (Caching): بازیابی Embeddings و نتایج LLM برای کوئری‌های تکراری می‌تواند سرعت پاسخگویی را به شدت افزایش داده و هزینه‌ها را کاهش دهد. می‌توانید یک لایه کشینگ در n8n با استفاده از Redis یا یک پایگاه داده دیگر پیاده‌سازی کنید.
• پردازش موازی (Parallel Processing): در n8n، می‌توانید از قابلیت‌های موازی‌سازی (مثلاً با استفاده از گره Split in Batches و سپس پردازش همزمان) برای عملیات‌هایی مانند تولید Embeddings برای حجم زیادی از اسناد استفاده کنید تا زمان پردازش را کاهش دهید.
• مانیتورینگ و لاگینگ: پیاده‌سازی مانیتورینگ دقیق برای گردش کارهای RAG برای شناسایی تنگناهای عملکردی، خطاهای LLM، یا مسائل بازیابی ضروری است. لاگ کردن درخواست‌ها، پاسخ‌ها، و منابع بازیابی‌شده برای دیباگینگ و تحلیل بسیار مهم است.

۴. انتخاب مدل‌های LLM و Embeddings

• مدل‌های متن‌باز (Open-Source Models): برای برخی از کاربردها، استفاده از LLM‌های متن‌باز (مانند Llama 2، Mixtral) می‌تواند گزینه‌ای مقرون‌به‌صرفه و قابل تنظیم باشد، به خصوص اگر بتوانید آن‌ها را در محیط خود میزبانی کنید. این مدل‌ها به شما کنترل بیشتری بر حریم خصوصی و امنیت داده‌ها می‌دهند.
• مدل‌های Embeddings تخصصی: برای دامنه‌های خاص (مانند پزشکی، حقوقی)، ممکن است مدل‌های Embeddings تخصصی‌تر که روی داده‌های آن حوزه آموزش دیده‌اند، عملکرد بهتری نسبت به مدل‌های عمومی داشته باشند.

پیاده‌سازی این استراتژی‌های پیشرفته می‌تواند به شما کمک کند تا یک سیستم RAG قوی‌تر، دقیق‌تر و مقیاس‌پذیرتر در n8n بسازید که نیازهای خاص سازمان شما را برآورده می‌کند. انتخاب استراتژی مناسب بستگی به پیچیدگی سوالات، حجم داده‌ها، و الزامات عملکردی شما دارد.

بهترین روش‌ها و نکات عیب‌یابی برای RAG در n8n

ساخت یک سیستم RAG قوی نیاز به توجه به جزئیات و پیروی از بهترین روش‌ها دارد. همچنین، آمادگی برای عیب‌یابی مسائل احتمالی نیز حیاتی است. در اینجا مجموعه‌ای از بهترین روش‌ها و نکات عیب‌یابی برای پیاده‌سازی RAG در n8n آورده شده است.

بهترین روش‌ها (Best Practices):

1. کیفیت داده ورودی:
   • پاکسازی داده‌ها: قبل از خرد کردن و جاسازی، مطمئن شوید که اسناد شما پاک، بدون نویز و با فرمت مناسب هستند. حذف تگ‌های HTML اضافی، هدر و فوترها، و کاراکترهای نامربوط می‌تواند کیفیت Embeddings را به شدت بهبود بخشد.
   • استانداردسازی فرمت: سعی کنید فرمت اسناد را تا حد امکان استاندارد کنید. برای مثال، اگر از PDF استفاده می‌کنید، مطمئن شوید که متن قابل استخراج است.
2. خرد کردن بهینه:
   • اندازه قطعه (Chunk Size) مناسب: اندازه قطعه باید به اندازه کافی کوچک باشد تا در پنجره زمینه LLM جا بگیرد و به اندازه کافی بزرگ باشد تا زمینه کافی برای هر قطعه فراهم کند. یک نقطه شروع خوب 200-500 توکن است، اما این مقدار باید بر اساس نوع داده و LLM مورد استفاده تنظیم شود.
   • همپوشانی (Overlap): استفاده از همپوشانی بین قطعات (مثلاً 10%-20%) می‌تواند به حفظ زمینه در مرزهای قطعه کمک کند و از از دست رفتن اطلاعات مهم جلوگیری کند.
3. انتخاب مدل‌های Embeddings و LLM:
   • ثبات مدل Embedding: همیشه از یک مدل Embedding ثابت برای جاسازی اسناد و کوئری‌های کاربر استفاده کنید. تغییر مدل می‌تواند منجر به عدم تطابق در فضای برداری و نتایج بازیابی ضعیف شود.
   • مدل LLM مناسب: مدل LLM خود را بر اساس نیازهای خاص خود انتخاب کنید (دقت، هزینه، سرعت، قابلیت کنترل). GPT-4 برای کارهای پیچیده و GPT-3.5 Turbo برای کارهای عمومی و کم‌هزینه مناسب هستند.
4. مهندسی پرامپت (Prompt Engineering) مؤثر:
   • دستورالعمل‌های واضح: پرامپت شما باید دستورالعمل‌های واضحی برای LLM داشته باشد، از جمله نقش آن، نحوه استفاده از اطلاعات زمینه، و فرمت مورد انتظار پاسخ.
   • کنترل توهم‌زایی: حتماً دستورالعملی برای LLM قرار دهید که در صورت عدم یافتن اطلاعات مرتبط، اعلام کند که پاسخی ندارد (مثلاً “متاسفم، من این اطلاعات را در منابع خود ندارم”) به جای توهم‌زایی.
   • تنظیم دما (Temperature): دمای LLM (Temperature) را با دقت تنظیم کنید. مقادیر پایین‌تر (مثلاً 0.2-0.5) پاسخ‌های قابل پیش‌بینی‌تر و دقیق‌تر را تولید می‌کنند، در حالی که مقادیر بالاتر (مثلاً 0.7-1.0) خلاقیت بیشتری به همراه دارند.
5. مدیریت خطا و گزارش‌گیری:
   • مدیریت خطاهای API: گردش کار خود را برای مدیریت خطاهای API (مانند rate limits، خطاهای شبکه، خطاهای اعتبار) پیکربندی کنید. از گره Error Workflow در n8n استفاده کنید.
   • لاگ‌برداری: تمام درخواست‌ها و پاسخ‌های مهم را لاگ کنید، به ویژه کوئری کاربر، قطعات بازیابی‌شده، و پاسخ نهایی LLM. این اطلاعات برای تحلیل و بهبود سیستم حیاتی هستند.
6. امنیت و حریم خصوصی:
   • اعتبارنامه‌ها (Credentials): هرگز API Key ها را به صورت مستقیم در گره‌ها هاردکد نکنید. همیشه از سیستم Credentials n8n استفاده کنید.
   • داده‌های حساس: مراقب باشید که داده‌های حساس یا محرمانه را به LLM‌های عمومی ارسال نکنید، مگر اینکه از راه حل‌های امن مانند LLM‌های خصوصی (on-premise) یا سرویس‌های ابری با تعهدات حفظ حریم خصوصی قوی استفاده کنید.

نکات عیب‌یابی (Troubleshooting Tips):

1. پاسخ‌های نامربوط LLM:
   • بررسی بازیابی: آیا قطعات متنی بازیابی‌شده واقعاً مرتبط با کوئری کاربر هستند؟ از ابزارهای دیباگینگ Pinecone (یا پایگاه داده برداری خود) استفاده کنید تا نتایج جستجوی شباهت را بررسی کنید.
   • بررسی کیفیت Embedding: آیا مدل Embedding شما به درستی کار می‌کند؟ گاهی اوقات مشکل از کیفیت Embedding است.
   • مشکل خرد کردن: آیا قطعات متن خیلی کوچک یا خیلی بزرگ هستند؟ آیا زمینه کافی را فراهم می‌کنند؟
   • بازبینی پرامپت: آیا پرامپت به وضوح به LLM دستور داده که از زمینه استفاده کند؟ آیا دستورالعمل‌ها گمراه کننده نیستند؟
   • تنظیم topK: آیا تعداد قطعاتی که بازیابی می‌کنید (پارامتر topK در Pinecone) کافی است؟ گاهی افزایش آن می‌تواند کمک کند، اما بیش از حد زیاد کردن آن می‌تواند باعث از دست رفتن تمرکز LLM شود.
2. توهم‌زایی LLM:
   • دستورالعمل‌های “عدم وجود”: اطمینان حاصل کنید که پرامپت شما به وضوح به LLM می‌گوید در صورت عدم یافتن اطلاعات در زمینه، “من اطلاعات را ندارم” پاسخ دهد.
   • دمای پایین‌تر: کاهش دمای LLM می‌تواند به کاهش خلاقیت و در نتیجه کاهش توهم‌زایی کمک کند.
   • بررسی تداخل: آیا زمینه بازیابی‌شده با دانش داخلی LLM تداخل دارد و باعث سردرگمی می‌شود؟
3. گردش کار n8n متوقف می‌شود یا خطا می‌دهد:
   • لاگ‌های گره: همیشه لاگ‌های گره‌ها را در n8n بررسی کنید. آن‌ها معمولاً جزئیات دقیقی در مورد خطاها ارائه می‌دهند.
   • خروجی گره‌ها: خروجی هر گره را بررسی کنید تا مطمئن شوید داده‌ها به درستی منتقل می‌شوند و فرمت آن‌ها مطابق انتظار است.
   • اعتبارنامه‌ها: مطمئن شوید که تمام API Key ها و Credential ها به درستی پیکربندی شده‌اند و معتبر هستند.
   • محدودیت نرخ (Rate Limits): اگر با API‌های خارجی (OpenAI, Pinecone) کار می‌کنید، ممکن است به محدودیت‌های نرخ برخورد کنید. گردش کار خود را برای مدیریت این محدودیت‌ها یا افزایش ظرفیت API خود تنظیم کنید.
4. عملکرد آهسته:
   • زمان پاسخ API: بررسی کنید که کدام API (مدل Embedding، پایگاه داده برداری، LLM) بیشترین زمان را می‌گیرد.
   • کشینگ: پیاده‌سازی کشینگ برای نتایج رایج می‌تواند سرعت را به شدت افزایش دهد.
   • پردازش موازی: در صورت امکان، مراحل پردازشی را به صورت موازی اجرا کنید.

با رعایت این بهترین روش‌ها و داشتن رویکردی منظم برای عیب‌یابی، می‌توانید یک سیستم RAG قابل اعتماد و کارآمد را در n8n بسازید و نگهداری کنید. یادگیری و آزمایش مداوم کلید موفقیت در این زمینه است.

نتیجه‌گیری

در این مقاله، ما به بررسی جامع مفهوم Retrieval Augmented Generation (RAG) پرداختیم و نقش حیاتی آن را در ارتقاء دقت، قابلیت اطمینان و دسترسی به دانش اختصاصی در کاربردهای مدل‌های زبان بزرگ (LLM) سازمانی برجسته کردیم. از معماری اصلی RAG و اجزای کلیدی آن – شامل پایگاه دانش، Embeddings، پایگاه داده برداری، بازیابی‌کننده و LLM – گرفته تا چرایی اهمیت این رویکرد در کاهش توهم‌زایی و توانمندسازی LLM‌ها با دانش زمان واقعی، تمامی جنبه‌های نظری را پوشش دادیم.

سپس، به دنیای n8n، ابزار اتوماسیون جریان کار بدون کد/کم‌کد، وارد شدیم و نشان دادیم که چگونه انعطاف‌پذیری و قابلیت‌های یکپارچه‌سازی آن، n8n را به بستری ایده‌آل برای ساخت سیستم‌های RAG تبدیل می‌کند. با ارائه یک راهنمای گام به گام، شما اکنون قادر خواهید بود یک گردش کار RAG کامل را در n8n، از ورود و شاخص‌گذاری داده‌ها در یک پایگاه داده برداری مانند Pinecone، تا پردازش کوئری و تولید پاسخ نهایی با استفاده از OpenAI LLM، پیاده‌سازی کنید.

همچنین، با معرفی استراتژی‌های پیشرفته RAG مانند RAG چند-گامی، RAG خود-بازتابی و بازیابی ترکیبی، و ارائه بهترین روش‌ها و نکات عیب‌یابی، هدف ما توانمندسازی شما برای ساخت سیستم‌های LLM پیچیده‌تر، مقیاس‌پذیرتر و قابل اعتمادتر بود. RAG یک حوزه پویا و در حال تکامل است و با پیشرفت‌های مداوم در مدل‌های جاسازی، پایگاه داده‌های برداری و LLM‌ها، پتانسیل آن برای تحول در نحوه تعامل ما با اطلاعات و اتوماسیون فرآیندهای کسب‌وکار، بی‌پایان است.

با پیاده‌سازی RAG در n8n، شما نه تنها می‌توانید از قدرت کامل LLM‌ها بهره‌مند شوید، بلکه می‌توانید این کار را به شیوه‌ای انجام دهید که کنترل، شفافیت و دقت مورد نیاز برای محیط‌های سازمانی را فراهم کند. اکنون زمان آن فرا رسیده است که این دانش را به عمل درآورید و سیستم‌های هوشمند مبتنی بر هوش مصنوعی را برای چالش‌های خود بسازید.