شرح RAG: كيف يستخدم الذكاء الاصطناعي بياناتك؟

يبحث التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) في مجموعة معلومات، ثم يضع مقاطع مناسبة في سياق النموذج قبل توليد الإجابة. لا يعيد تدريب النموذج على تلك المستندات.

تدفق RAG

1. الإعداد: تُنظف المستندات وتُقسم إلى مقاطع وتُحفظ مع العنوان والتاريخ والصلاحيات. المقطع الصغير يفقد السياق والكبير يخفف الجزء المفيد.
2. البحث: يمثل التضمين المحتوى للتشابه. يمكن دمج الكلمات المفتاحية والبيانات الوصفية والبحث الدلالي وإعادة الترتيب.
3. إضافة السياق: يرفق التطبيق المقاطع ومعرفات المصادر وتعليمات التعامل مع الدليل الناقص أو المتعارض.
4. التوليد: يجيب النموذج من السياق وتعرض الواجهة المصادر. نجاح الاسترجاع لا يضمن صحة الاستدلال.

ليس تدريبًا ولا fine-tuning

يغير التدريب معاملات النموذج. يعدل fine-tuning السلوك بأمثلة. أما RAG فيضيف المعلومات وقت الطلب، وهو مناسب للمعرفة الحديثة أو الخاصة أو القابلة للتتبع.

حالات فشل شائعة

• مستند مفقود أو قديم.
• فصل القاعدة عن استثنائها.
• نتيجة مشابهة موضوعيًا لكنها لا تجيب.
• مرشح صلاحيات خاطئ.
• تجاهل الإجابة للدليل أو مناقضته.
• استشهاد لا يدعم الادعاء.
• اختراع جواب عند غيابه من المجموعة.

اختبر أسئلة قابلة للإجابة وأخرى بلا جواب وملتبسة وحساسة للصلاحيات. قيّم الاسترجاع منفصلًا عن وفاء الجواب بالدليل. ابدأ بمستندات قليلة تعرفها، وسجل المقاطع، ثم راجع RAG ومسار AI Developer.