تا حالا بیشتر بازاریاب‌ها حداقل یه بار با ابزارهای تولید محتوا توسط هوش مصنوعی (Generative AI یا به‌اختصار GenAI) یا مدل‌های زبانی بزرگ (Large Language Models یا LLM) مثل ChatGPT، Claude یا Gemini کار کردن. خیلی از اون‌ها شنیدن که رقیب‌هاشون دارن با کمک این تکنولوژی، تقریباً کل کمپین‌های بازاریابی‌شون رو تنها با چند کلیک راه‌اندازی می‌کنن. از یه طرف هیجان‌زده‌ان و از طرف دیگه نگران اینکه آینده‌ی بازاریابی چه شکلی میشه.
تا اینجای کار، بیشتر حرف و بحث‌ها درباره‌ی استفاده از هوش مصنوعی توی مقیاس وسیع، تمرکز داشتن روی یه مهارت به‌نام مهندسی پرامپت (Prompt Engineering). یعنی اینکه چطور سوال‌هامون رو درست از این تکنولوژی قدرتمند بپرسیم. به ما گفته شده موفقیت ما در استفاده از GenAI، کاملاً به توانایی ما در طراحی پرامپت‌های خوب بستگی داره؛ طوری که انگار میشه فقط با استخدام یه متخصص پرامپت، همه‌چی رو حل کرد.
درسته که شرکت‌های بزرگ تکنولوژی و لابراتوارهای هوش مصنوعی دارن به‌شدت نیروهایی با تخصص مهندسی پرامپت استخدام می‌کنن، اما واقعیت اینه که این تمرکز بیش از حد روی پرامپت‌ها مربوط به روزهای اول GenAI بود. زمانی که هنوز خیلیا با محدودیت‌های تعداد توکن‌ها، رفتار عجیب مدل‌ها یا راه‌هایی برای جلوگیری از تولید اطلاعات اشتباه (Hallucination) آشنا نبودن.
امروز دیگه مهندسی پرامپت بیشتر یه اسم شیک و امروزیه برای اینکه به هوش مصنوعی، دستورهای دقیق‌تری بدیم.
در واقع، همون‌طور که توی مثال بالا هم دیدیم، حتی خود مدل‌های زبانی الان دارن یاد می‌گیرن چطور پرامپت‌های مؤثر بنویسن!
حقیقت اینه که مهندسی پرامپت هنوز مهمه — اما حتی بهترین پرامپت‌ها هم بدون استفاده از RAG، نمی‌تونن تمام پتانسیل GenAI رو آزاد کنن.
RAG چیه و چرا مهمه؟
مفهوم RAG یا تولید تقویت‌شده با بازیابی (Retrieval-Augmented Generation) به این معنیه که مدل‌های GenAI با یه سری داده یا محتواهای انتخاب‌شده و دقیق تغذیه می‌شن تا خروجی‌هایی دقیق‌تر، مرتبط‌تر و هدفمندتر تولید کنن.
یکی از بزرگ‌ترین چالش‌های مدل‌های هوش مصنوعی مولد اینه که اون‌ها همیشه یه پاسخی می‌دن – حتی وقتی که زمینه‌ی درست یا ورودی‌های با کیفیت دریافت نکرده باشن. بدون داده‌ی کافی، این مدل‌ها اغلب خروجی‌هایی تولید می‌کنن که از نظر ظاهری قانع‌کننده‌ان، اما در واقع نادرستن (که بهش می‌گن Hallucination)، یا محتواهایی عمومی، بی‌ربط به برند، و به درد نخور ارائه می‌دن. اینجاست که RAG وارد میشه و مستقیم به حل این مشکل کمک می‌کنه.
اگه بخوای ساده‌تر درک کنی، فرض کن مدل GenAI مثل یه کارمند جدیده که تازه از دانشگاه فارغ‌التحصیل شده – یه فرد با پتانسیل بالا، مهارت‌های عمومی و دانش کلی، اما چیزی درباره برند، کسب‌وکار و اهداف خاص شما نمی‌دونه. RAG نقش فرآیند آموزش و آشنایی اولیه با برند شما رو بازی می‌کنه – با دادن اطلاعات دقیق درباره شرکت، قوانین برندینگ، سیاست‌ها و از همه مهم‌تر، منابع هدفمند و اطلاعات مرجع.
این مرحله‌ی «آموزش» باعث میشه مدل هوش مصنوعی شما، از یه سطح عمومی به یه ابزار دقیق، متمرکز و هم‌راستا با برند تبدیل بشه. برای همین، RAG یه پایه‌ی ضروری برای کسب‌وکارهایی محسوب میشه که می‌خوان با کمک GenAI به نتایج حیاتی و قابل اعتماد برسن.
همه چیز از داده شروع میشه
تا چند سال پیش، خیلی‌ها فکر می‌کردن تنها راه گرفتن نتایج دقیق و حرفه‌ای از GenAI، ساخت مدل‌های اختصاصیه. اما این روش، زمان‌بر، پیچیده، پرهزینه و نیازمند تخصص بالاست. RAG در واقع یه جایگزین مقرون‌به‌صرفه و عملی برای این روشه.
البته، قبل از هر چیز، باید یه مجموعه داده‌ی بهینه‌شده داشته باشی. مثلاً برای کاربردهای بازاریابی متنی، باید یه مجموعه از محتواهای موجود برندت رو انتخاب و دسته‌بندی کنی — محتواهایی که لحن برند، ساختار متنی و سبک ارتباطی‌ت رو به خوبی نشون بدن. این زمینه باعث میشه خروجی‌های GenAI خیلی نزدیک به چیزی باشن که می‌خوای، بدون نیاز به ویرایش زیاد.
اما اینجا دوتا چالش اساسی وجود داره:
-
داده‌هایی که به RAG می‌دی باید قابل خوندن توسط ماشین باشن. مدل‌های زبانی بزرگ با محتواهای کوتاه مثل صفحات وب یا بلاگ‌پست‌ها راحت کار می‌کنن، اما با اسناد بلندتر مثل وایت‌پیپرها که شامل نمودار، تصویر، جدول و گرافیک هستن، معمولاً مشکل دارن. باید این اسناد بلند رو به شکلی آماده‌سازی کنی که مدل بتونه به‌درستی ازشون استفاده کنه.
-
داده‌های RAG باید به شکل دقیقی قابل جستجو باشن. یکی از قدرت‌های اصلی RAG اینه که می‌تونه داده‌های مرتبط رو “بازیابی” کنه. اما برای اینکه این کار مؤثر انجام بشه، باید دقیقا اطلاعاتی رو استخراج کنیم که مورد نیازه – نه بیشتر، نه کمتر.
پس اگه می‌خوای از RAG بیشترین بهره رو ببری، باید داده‌هات ساختاریافته و به‌خوبی تگ‌گذاری شده باشن.
یکی از روش‌هایی که برای این کار استفاده میشه، Semantic Layering یا لایه‌بندی معناییه. این یعنی ارائه‌ی یه ساختار دقیق از محتوا، همراه با اطلاعات جداگانه برای جداول، نمودارها، توصیف تصاویر و هر چیزی که به مدل کمک کنه محتوا رو بفهمه. قالب XML برای این کار خیلی محبوبه چون هم برای مدل‌های GenAI قابل فهمه و هم امکان تگ‌گذاری دقیق و گسترده برای جستجو رو فراهم می‌کنه. یه مزیت دیگه این ساختار اینه که میشه توی چند پروژه‌ی مختلف ازش استفاده کرد.
وقتی پای تصویر به میان میاد
همون‌طور که توی مقاله قبلیم در مار‌تک (MarTech) گفتم، کلی کاربرد جالب برای GenAI در کار با تصاویر، گرافیک و دارایی‌های دیجیتال وجود داره. اما نیاز به RAG همچنان پابرجاست — یعنی ورودی‌هایی که ساختارمند، دقیق و قابل تگ‌گذاری باشن.
مثلاً اگه می‌خوای با کمک GenAI تصاویر محصولاتت رو غنی‌سازی (Asset Enrichment) کنی و براساس متادیتای خاص خودت مثل کد محصول، ترکیب رنگ یا سبک طراحی، برچسب بزنی، لازمه که مدل رو با زمینه‌ی مناسب تغذیه کنی تا هم محتوا رو درست تشخیص بده و هم خروجی‌های دقیق تولید کنه.
مدل‌های عمومی GenAI شاید بتونن یه سری ویژگی ساده رو تشخیص بدن – مثل اینکه توی تصویر آدم هست یا ماشین یا مثلا یه کلاه – ولی معمولاً نمی‌تونن ظرافت‌های برند، حس و حال فرهنگی، یا لحن خاص تصویر رو درک کنن. برای همین بازاریاب‌ها و طراح‌های حرفه‌ای باید از متادیتای دقیق‌تری استفاده کنن که دقیقاً با استایل برند هماهنگ باشه.
خلاصه‌ش اینه که پیاده‌سازی RAG برای تصاویر و دارایی‌های بصری، نیاز به دقت بالا در انتخاب، برچسب‌گذاری دقیق متادیتا، به‌روزرسانی مداوم دیتای آموزشی و مدیریت هوشمند داره تا مطمئن بشیم خروجی‌های نهایی با استراتژی خلاقانه‌ی برند هم‌راستا باقی می‌مونن.
چطور کاری کنیم که GenAI به داده‌های ما توجه کنه؟
یکی از ویژگی‌های خیلی مهم RAG (یا همون تولید تقویت‌شده با بازیابی) اینه که بخش بازیابی داده‌ها (Retrieval) به صورت پویا انجام میشه، نه ثابت. یعنی برای اینکه به مدل یه ورودی خوب بدی، لازم نیست یه عالمه محتوا از قبل مشخص کنی؛ بلکه یه جست‌وجوی هوشمند و لحظه‌ای انجام می‌دی تا مرتبط‌ترین و جدیدترین اطلاعات رو وارد مدل کنی.
اما این وسط یه مشکل مهم وجود داره که خیلی‌ها نادیده می‌گیرن: محدودیت حافظه کوتاه‌مدت مدل‌های زبانی بزرگ (LLM). این مدل‌ها فقط می‌تونن حجم مشخصی از داده رو در هر درخواست پردازش کنن (به این مقدار می‌گن context window یا پنجره‌ی زمینه). اگه از این حد بگذری، مدل شروع می‌کنه به فراموش‌کردن اطلاعات قبلی و کیفیت خروجی افت می‌کنه.
برای همین نمی‌تونی انتظار داشته باشی که با ریختن صدها سند یا هزاران عکس، خروجی مطلوبی بگیری. حتی اگه از RAG استفاده کنی، باز هم باید داده‌هات هدفمند و انتخاب‌شده باشن.
آماده‌سازی داده‌ها، شاه‌کلید موفقیت در RAG
برای اینکه RAG واقعا کار کنه، باید بتونی از بین انبوه اطلاعات، فقط همون بخشی که لازمه رو انتخاب و به مدل بدی. اینجا بعضی‌ها بحث می‌کنن که مثلا جست‌وجوی گراف بهتره یا جست‌وجوی معنایی با بردار (vector search). اما واقعیت اینه که هیچ‌کدوم برتری مطلق ندارن، و ترکیب این روش‌ها معمولا بهترین نتیجه رو می‌ده.
ولی هر تکنیکی که استفاده کنی، بدون داده‌ی خوب و ساخت‌یافته، هیچ‌کدوم به درستی جواب نمی‌دن.
پس برای اینکه از محدودیت حافظه مدل‌ها جلوگیری کنی (که معمولا بین ۱۰۰ هزار تا ۳۰۰ هزار توکن هست)، باید خیلی دقیق و هوشمند داده رو آماده و انتخاب کنی. (برای درک بهتر: هر صفحه متن حدود ۴۰۰ تا ۵۰۰ توکنه.)
چطور با کمک Agentها، کار رو راحت‌تر کنیم؟
همه‌ی این کارها شاید در نگاه اول سخت و وقت‌گیر به نظر برسه. در واقع، توی یه نظرسنجی مشخص شده که تقریبا ۵۰٪ زمان توسعه اپلیکیشن‌های جدید GenAI صرف آماده‌سازی داده‌ها میشه. اما یه راه نجات هست: استفاده از عامل‌های هوشمند (Agents) مبتنی بر مدل‌های زبانی.
با یه دستور ساده (Prompt)، این Agentها می‌تونن به صورت خودکار و مستقل داده‌های مورد نیاز RAG رو پیدا کنن، پردازش کنن و آماده کنن. این کار دو تا مزیت مهم داره:
-
افراد غیرتکنیکال مثل بازاریاب‌ها یا تولیدکننده‌های محتوا هم می‌تونن خیلی راحت از GenAI استفاده کنن، بدون اینکه وارد پیچیدگی‌های فنی بشن.
-
کارهای وقت‌گیر مثل آماده‌سازی و ساخت لایه معنایی داده‌ها، به صورت خودکار انجام میشه و خروجی‌های GenAI با کیفیت‌تر، سریع‌تر و با هزینه کمتر تولید می‌شن.
به همین خاطره که قبلا هم گفته شده بود GenAI یه ابزار “وصل کن و استفاده کن” نیست؛ بلکه نیاز به زیرساخت، داده‌ی درست و RAG هوشمند داره. اما خبر خوب اینه که الان ابزارهایی هستن که این مسیر رو سریع‌تر و آسون‌تر می‌کنن.
در نهایت، شاید هنوز نتونیم با فشار یه دکمه یه کمپین تبلیغاتی کامل بسازیم، اما RAG این امکان رو به ما می‌ده که از محتواهای قبلی به شکل‌های جدید و هوشمند استفاده کنیم — اونم بدون اینکه هویت برند و لحن اختصاصی‌مون از بین بره.
ترجمه : RAG: The most important AI tool marketers have never heard of