شاید برای شما هم این سوال پیش آمده باشد که مدل‌های زبانی بزرگ مانند ChatGPT چطور معنای یک جمله را متوجه می‌شوند؟ مثلا چطور تشخیص می‌دهند دو جمله با کلمات متفاوت، یک مفهوم مشترک دارد؟ یا چطور میان میلیون‌ها سند، دقیقا همان تکه اطلاعاتی را پیدا می‌کنند که به سوال شما مربوط است؟ پشت این توانایی‌ها مفهومی به اسم Embedding قرار دارد که یک فناوری کلیدی در هوش مصنوعی محسوب می‎شود. در این یادداشت همراه ما باشید تا با این فناوری که داده‌های مختلف را به زبان قابل فهم برای ماشین تبدیل می‌کند، آشنا شوید.

Embedding در هوش مصنوعی چیست؟

ماشین‌ها اصلا شبیه ما انسان‌ها فکر نمی‌کنند. مثلا وقتی شما کلمه “گربه” را می‌شنوید ممکن است یک موجود پشمالو، بامزه و حتی ترسناک و عجیب به ذهنتان بیایید. در واقع اینکه یاد چه چیزی بیفتید، به تجربه‌های قبلی شما بستگی دارد. اما برای یک کامپیوتر، گربه فقط مجموعه‌ای از حروف است و هیچ مفهوم خاطره‌انگیزی پشت آن وجود ندارد.

بنابراین، برای اینکه هوش مصنوعی بتواند بین داده‌های مختلف ارتباط برقرار کند، باید اطلاعات به شکلی تبدیل شود که برای مدل قابل پردازش باشد. Embedding در یادگیری ماشین یکی از مهم‌ترین روش‌های نمایش داده‌هاست که به مدل‌ها کمک می‌کند متن، تصویر، صدا و سایر داده‌ها را به بردارهای عددی تبدیل کنند. به همین دلیل، بسیاری از الگوریتم‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق از این فناوری برای درک بهتر شباهت و ارتباط میان داده‌ها استفاده می‌کنند.

بیشتر بخوانید: RAG (Retrieval-Augmented Generation) چیست؟

به زبان ساده می‌توان گفت Embedding باعث می‌شود ماشین بفهمد چه داده‌هایی از نظر مفهومی به هم نزدیک هستند. این کار با تبدیل داده‌ها به مجموعه‌ای از اعداد انجام می‌شود. به این مجموعه اعداد بردار (Vector) گفته می‌شود. هرچه دو داده از نظر معنایی شبیه‌تر باشند، عددهای به‌دست‌آمده و در نتیجه موقعیت آن‌ها در فضای عددی به هم نزدیک‌تر خواهد بود. 

مثلا وقتی کلمات “ماشین” و “خودرو” به یک vector embedding تبدیل می‌شوند به دلیل شباهت معنایی میان آن‌ها در فضای برداری نزدیک به هم قرار می‌گیرند، اما کلمه‌ای مانند «درخت» فاصله بیشتری با آن‌ها خواهد داشت.

کاربردهای Embedding در هوش مصنوعی

همان‌طور که گفتیم Embedding یکی از بخش‌های مهم در بسیاری از سیستم‌های هوش مصنوعی است، زیرا به مدل‌ها کمک می‎کند به جای اینکه فقط ظاهر داده‌ها را ببینند، معنی و ارتباط میان آن‌‌ها را نیز درک کنند. از جستجوی هوشمند گرفته تا چت‌بات‌ها و سیستم‌های پیشنهاددهنده، بسیاری از قابلیت‌هایی که امروز در ابزارهای هوش مصنوعی مشاهده می‌کنیم، به نوعی از این فناوری استفاده می‌کنند. در ادامه همراه ما باشید تا با برخی از کاربردهای آن آشنا شویم:

•  جستجوی معنایی (Semantic Search): در جستجوی سنتی، سیستم فقط به دنبال کلمات مشابه یا عبارت وارد شده می‌گردد. اما با استفاده از تعبیه‌سازی متن (Text Embedding) موتور جستجو می‌تواند فارغ از کلمات، مفهوم یک سوال را بفهمد و حتی اگر کلمات متفاوت باشند، نتایج مرتبط را پیدا می‌کند. مثلا اگر کاربر کلمه “قیمت ماشین” را سرچ کند، سیستم می‌تواند نتایج مربوط به “هزینه خرید خودرو” را جستجو کند.
• ساخت چت‌بات‌های هوشمند و مدل‌های زبانی بزرگ (LLM): امبدینگ به مدل‌هایی مثل ChatGPT کمک می‌کند متن را درک و سپس تولید کنند. این فناوری باعث می‌شود مدل رابطه میان کلمات، جمله‌ها و مفاهیم مختلف را یاد بگیرد و پاسخ‌هایی مرتبط‌تر و طبیعی‌تر تولید کند.
• سیستم‌های (Retrieval-Augmented Generation, RAG): یکی از مهم‌ترین کاربردهای Embedding، استفاده از آن در معماری RAG است. در این سیستم، اسناد و اطلاعات به بردار تبدیل و در یک پایگاه داده‌برداری ذخیره می‌شوند. در واقع به این صورت است که وقتی کاربر سوالی می‌پرسد، سوال هم به یک بردار تبدیل می‌شود و سیستم نزدیک‌ترین اطلاعات مرتبط را پیدا می‌کند تا مدل‌ زبانی بر اساس داده‌های واقعی پاسخ دهد. به همین دلیل Embedding در RAG نقش مهمی در کاهش خطا و جلوگیری از پاسخ‌های ساختگی مدل‌های AI دارد.
• سیستم‌های پیشنهاددهنده (Recommendation Systems): پلتفرم‌هایی مانند فروشگاه‌های آنلاین یا سرویس‌های پخش محتوا می‌توانند با کمک Embedding، شباهت بین محصولات، فیلم‌ها یا محتواهای مختلف را پیدا کنند. برای مثال، اگر کاربری به یک فیلم علمی‌تخیلی علاقه داشته باشد، سیستم می‌تواند فیلم‌های مشابه را بر اساس نزدیکی به آن‌ها پیشنهاد دهد.
• دسته‌بندی و تحلیل متن: در پردازش زبان طبیعی، Embedding به مدل‌ها کمک می‌کند تا متن‌ها را بر اساس موضوع یا مفهوم دسته‎بندی کنند. برای مثال یک سازمان می‌تواند، ایمیل‌‎هایش را به دسته‌هایی مانند درخواست پشتیبانی، شکایت یا پیشنهاد تقسیم کند یا نظرات کاربران را از نظر احساسات مثبت و منفی تحلیل کند.
•  تشخیص شباهت و پیدا کردن موارد تکراری: با استفاده از vector embedding می‌توان متن‌ها، تصاویر یا فایل‌های مشابه را پیدا کرد. این قابلیت در تشخیص محتوای تکراری، بررسی اسناد مشابه یا حتی مقایسه تصاویر کاربرد زیادی دارد.
•  پردازش تصویر و صدا: فناوری Embedding فقط به متن محدود نمی‌شود؛ بلکه می‌تواند تصاویر، فایل‌های صوتی و سایر داده‌ها را نیز به بردارهای عددی تبدیل کند. برای مثال، در سیستم‌های تشخیص تصویر، تصاویر مشابه به هم نزدیک می‎شوند و در پردازش صدا نیز، سیستم می‌تواند شباهت بین دو فایل صوتی یا ویژگی‌هایی مانند لحن و احساس گوینده را تشخیص دهد.

Embedding در Vector Database چگونه استفاده می‌شود؟

وقتی داده‌های متنی، تصویری یا فایل صوتی به Embedding یا همان بردار عددی تبدیل می‌شوند، باید جایی ذخیره شوند تا بعدا بتوان سریع آن را جستجو کرد. اینجاست که Vector Database وارد ماجرا می‌شود. برخلاف پایگاه داده‌های معمولی که اطلاعات را تنها بر اساس کلمات یا شناسه‌ها پیدا می‌کنند، Vector Database بردار عددی را ذخیره می‌کند و می‌تواند آیتم‌هایی را پیدا کند که از نظر مفهوم و معنا به یکدیگر نزدیک هستند.

بیایید این موضوع را با یک مثال روشن کنیم. فرض کنید هزاران مقاله یا سند در سیستم دارید. هر کدام از این اسناد با استفاده از یک embedding model به یک vector embedding تبدیل می‎شوند و پایگاه داده به جای اینکه دنبال کلمات مشابه بگردد، نزدیک‌ترین بردارها را از نظر معنایی پیدا می‌کند. به همین خاطر ممکن است حتی اگر سوال کاربر هیچ کلمه مشترکی با یک سند نداشته باشد، باز هم آن سند به عنوان مرتبط‌ترین نتیجه برگردانده می‌شود.

بیشتر بخوانید: مدل زبانی بزرگ (LLM) چیست و چه کاربردهایی دارد؟

این روش باعث می‌شود جستجوی معنایی (Semantic Search) بسیار دقیق‌تر از جستجوی سنتی باشد. به همین دلیل، تقریبا همه سیستم‌های مدرن مبتنی بر AI، از موتورهای جستجو هوشمند گرفته تا چت‌بات‎ها و سیستم‌های توصیه گر، از پایگاه داده‌برداری (Vector Database) در کنار Embedding استفاده می‌کنند. ابزارهایی مانند Qdrant، Pinecone، Weaviate  و Chroma هم از شناخته ‎شده‌ترین پایگاه‎های داده‌برداری هستند که برای ذخیره و جستجوی میلیون‌ها بردار با سرعت بالا طراحی شده‌اند.

نقش Embedding در سیستم‌های RAG

اگر بخواهیم فقط یک بخش را به عنوان قلب سیستم RAG معرفی کنیم، بدون شک آن بخش Embedding است. در واقع می‌توان گفت RAG  بدون Embedding نمی‌تواند اطلاعات مرتبط را پیدا کند. همان‌طور که می‌دانید، وظیفه Embedding این است که هم اسناد و  هم سوال کاربر را به بردارهای عددی تبدیل کند تا سیستم بتواند به جای مقایسه کلمات، معنی و مفهوم آن‌ها را با هم مقایسه کند.

فرایند کار هم بسیار ساده است. به این شکل که اول از همه، اسناد، فایل‌ها یا صفحات دانش به استفاده از Text Embedding به بردار تبدیل می‌شود و داخل یک Vector Database ذخیره می‌شوند. در واقع هر بار که کاربر سوالی می‌پرسد، همان سوال هم با استفاده از embedding model به یک بردار تبدیل می‌شود. حالا سیستم نزدیک‌ترین بردارها را از نظر معنایی پیدا می‌کند و فقط همان اطلاعات مرتبط را در اختیار مدل زبانی قرار می‌دهد تا بر اساس آن پاسخ تولید کند.

به همین خاطر می‌توان گفت Embedding در RAG تاثیر مستقیمی روی کیفیت پاسخ‌ها دارد. اگر Embedding دقیق باشد، سیستم اطلاعات درست و  مرتبط را بازیابی می‌کند و مدل زبانی نیز پاسخ دقیق‌تری را ارائه می‌دهد. اما اگر Embedding کیفیت خوبی نداشته باشد یا متن‌ها به شکل مناسبی به بخش‌های کوچک‌تر تقسیم نشده باشند، ممکن است اطلاعات نامرتبط بازاریابی شوند و مدل نیز پاسخ اشتباه ارائه دهد یا حتی دچار Hallucination شود.

به طور خلاصه، Embedding پلی بین پایگاه دانش و مدل زبانی است. این فناوری باعث می‌شود سیستم‌های RAG به جای تکیه بر اطلاعاتی که مدل قبلا یاد گرفته، از اسناد واقعی و به‌روز استفاده کند تا پاسخ‌هایی دقیق‌تر، قابل استنادتر و متناسب با سوال کاربر ارائه دهند.

تفاوت Embedding و Fine-Tuning

یکی از اشتباهات رایج این است که Embedding و Fine-Tuning با هم اشتباه گرفته شوند در حالی که این دو فناوری کاربردهای کاملا متفاوتی دارند. Embedding برای این استفاده می‌شود که داده‌ها را به بردارهای عددی تبدیل کند تا سیستم بتواند مفهوم شباهت میان آن‌ها را درک و اطلاعات مرتبط را پیدا کند. اما Fine-Tuning یعنی آموزش دوباره یک مدل زبانی با داده‌های جدید تا رفتار، دانش یا نحوه پاسخ دادن آن تغییر کند.

فرض کنید یک شرکت هزاران سند داخلی دارد و می‌خواهد کارمندها را بتوانند با پرسیدن سوال، جوابشان را از بین این اسناد پیدا کند. در این شرایط معمولا نیازی به Fine-Tuning نیست، فقط کافی است اسناد به Embedding تبدیل شوند، سپس داخل یک Vector Database ذخیره شوند و سیستم RAG اطلاعات مرتبط را برای مدل ارزیابی کند. اما اگر همان شرکت بخواهد مدل زبانی اصطلاحات تخصصی، سبک نوشتاری یا قوانین خاص سازمان را یاد بگیرد و همیشه بر اساس آن پاسخ دهد، آن وقت Fine-Tuning گزینه مناسب‌تری است.

به طور خلاصه می‌توان گفت Embedding دانش جدیدی به مدل اضافه نمی‌کند، بلکه تنها پیدا کردن اطلاعات مرتبط را ممکن می‌کند. در مقابل Fine-Tuning خود مدل را تغییر می‌دهد و باعث می‌شود چیزهای جدیدی یاد بگیرد یا رفتار متفاوتی داشته باشد. به همین دلیل، در بسیاری از پروژه‌های امروزی، مخصوصا سیستم‌های RAG، استفاده از Embedding سریع‌تر و ارزان‌تر است و به‌روزرسانی آن نیز بسیار راحت‌تر از Fine-Tuning است. زیرا هر زمان داده‎های جدید اضافه شود، فقط کافی است برای آن‌ها Embedding ساخته شود و نیازی نیز به آموزش دوباره کل مدل نیست.  

مزایا و محدودیت‌های Embedding

Embedding یکی از فناوری‎های کلیدی هوش مصنوعی که باعث می‌شود مدل‌ها به جای مقایسه کلمات، معنی و مفهوم داده‌ها را درک کنند. همین ویژگی هم باعث شده امروزه تقریبا تمام سیستم‌های هوشمند، از موتورهای جستجو گرفته تا مدل‌های زبانی بزرگ و سیستم‌‍‌های RAG از Embedding استفاده کنند. البته که این فناوری در کنار مزایای زیاد، محدودیت‌های نیز دارد در ادامه همراه ما باشید تا با برخی از مزایای آن آشنا شویم.

مزایای  Embedding

• درک مفهوم داده‌ها به جای کلمات: مدل می‌تواند شباهت معنایی بین متن‌ها، تصاویر یا فایل‌های صوتی را تشخیص بدهد، حتی اگر کلمات یکسانی نداشته باشند و با عبارت‌های مختلف بیان شوند.
• جستجوی معنایی دقیق‌تر: به جای جست‌وجو بر اساس کلمات کلیدی، اطلاعات مرتبط را بر اساس مفهوم پیدا می‌کند.
• افزایش دقت سیستم‌های RAG: با بازیابی اسناد مرتبط، باعث می‌شود مدل‌های زبانی پاسخ‌های دقیق‌تر و قابل استنادتر را تولید کنند.
• سرعت بالای جستجو در حجم زیاد داده: با ذخیره بردارها در Vector Database، می‌توان بین میلیون‌ها سند در مدت کوتاهی جست‌وجو کرد.
• کاربردی در انواع داده‌ها: همان‌طور که گفتیم کاربرد امبدینگ فقط مخصوص متن نیست و برای تصویر، صدا، ویدئو، گراف و حتی داده‌های ساختاریافته نیز استفاده می‌شود.

محدودیت‌های Embedding

•  وابستگی به کیفیت embedding model: اگر مدل مناسبی انتخاب نشود، بردارهای تولیدشده هم دقت کافی نخواهند داشت.
• عملکرد ضعیف در حوزه‌های تخصصی: مدل‌های عمومی ممکن است مفاهیم تخصصی مثل پزشکی، حقوق یا مهندسی را به خوبی درک نکنند.
• نیاز به منابع پردازشی و حافظه: بردارهای بزرگ‌تر دقت بیشتری دارند، اما مشکل آن‌ها این است که فضای ذخیره‌سازی و همچنین توان‌پردازشی بیشتری هم می‌خواهند.
• انتقال سوگیری داده‌های آموزشی: اگر داده‌های آموزشی مدل دارای Bias باشند، این سوگیری ممکن است در Embedding ها نیز دیده شود.
• وابستگی به کیفیت داده‌ها و نحوه Chunking: عملکرد Embedding فقط به مدل مورد استفاده بستگی ندارد و کیفیت داده‌های ورودی هم نقش مهمی دارد. اگر متن‌ها به شکل مناسبی پاک‌سازی، آماده‌سازی و به بخش‌های کوچک‌تر (Chunk) تقسیم نشوند، سیستم ممکن است اطلاعات نامرتبط را بازیابی کند که در نتیجه کیفیت پاسخ نهایی کاهش پیدا می‎کند.

جمع‌بندی

امروزه Embedding یکی از مهم‌ترین فناوری‌های دنیای هوش مصنوعی است و تقریبا در تمام محصولات هوشمند از LLM ها گرفته تا موتورهای جستجوی معنایی، سیستم‌های RAG و Vector Database ها، نقش کلیدی دارد. این فناوری با تبدیل متن، تصویر، صدا و سایر داده‌ها به بردارهای عددی،  به ماشین‌ها کمک می‌کند تا علاوه بر درک کلمات یا داده‌های خام، مفهوم اطلاعات را نیز درک کنند.

اگر قصد دارید یک محصول هوشمند، یک چت‌بات پاسخگو به سوالات مشتریان یا هر سامانه‌ی دیگری مبتنی بر RAG توسعه دهید. شناخت درست Embedding و انتخاب یک embedding model  مناسب، یکی از مهم‌ترین قدم‌هاست. زیرا هر قدر کیفیت Embedding بهتر باشد، بازیابی اطلاعات نیز دقیق‌تر انجام می‌شود و مدل زبانی هم پاسخ‌های مرتبط‌‌تر، قابل اعتمادتر و با خطای کمتری را تولید می‌کند. به همین دلیل، امبدینگ فقط یک مفهوم فنی نیست، بلکه می‌توان گفت یکی از پایه‌های اصلی نسل جدید سیستم‌های هوش مصنوعی است که نقش مهمی در افزایش دقت، سرعت و کیفیت عملکرد این سیستم‌ها ایفا می‌کند.