مهندسی محصول · DevOps · امنیتپاسخ‌گویی سریع به پروژه‌های جدی
← بازگشت به بلاگ
AIBackendRAG

RAG عملی برای بک‌اند: از PDF تا پاسخ قابل اعتماد

Chunking، Embedding، Vector DB و استناد — مسیر ساخت دستیار دانش روی داده خودتان.

RAG یعنی مدل فقط از دانش بازیابی‌شده شما جواب بدهد — نه از حافظه اینترنتی مبهم.

پایپ‌لاین حداقلی

1. بارگذاری سند (PDF/HTML/MD)
2. Chunk با همپوشانی معقول
3. Embedding و ذخیره در Vector DB (مثلاً pgvector)
4. بازیابی top-k با فیلتر مجوز
5. Prompt با استناد + پاسخ ساختاریافته

اشتباهات رایج

- بدون ACL روی retrieval (نشت داده بین مستأجرها)
- chunk خیلی بزرگ یا خیلی کوچک
- اعتماد کامل به جواب بدون citation
- گذاشتن کل پایپ‌لاین داخل یک HTTP request طولانی

تولید

کار embedding را به صف بسپارید. برای پرسش کاربر timeout و fallback تعریف کنید. هزینه توکن را لاگ کنید.

RAG خوب، پشتیبانی و جستجوی داخلی محصول را متحول می‌کند — اگر امنیت و ارزیابی را جدی بگیرید.

پیاده‌سازی RAG در بک‌اند | LLM عملی | PelatinCode