# فهم تقنية التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) ببساطة

Original title: RAG - Retrieval-Augmented Generation | Explained under 2 min

Page: https://dubljly.skaigroup.tech/v/0d5db25c-cd20-4957-8be5-29aead36ee18

Video: https://www.youtube.com/watch?v=oxv7jB6BXaI

## الملخص

توضح المحاضرة تقنية RAG كحل لمشكلة عدم معرفة الذكاء الاصطناعي بالبيانات الخاصة بالمستخدم. تعمل التقنية كجسر ذكي يربط بين مستنداتك ونموذج الذكاء الاصطناعي لتقديم إجابات موثوقة. وتمر العملية بثلاث خطوات رئيسية: استرجاع المعلومات ذات الصلة، وتعزيز النموذج بها كسياق، ثم توليد الإجابة.

## الفصول

- 00:00 مشكلة الذكاء الاصطناعي مع البيانات الخاصة
  - نماذج الذكاء الاصطناعي لا تملك وصولاً تلقائياً لملفاتك الخاصة.
  - صعوبة الحصول على إجابات دقيقة وموثوقة من مستندات الشركات الضخمة دون تزويد النموذج بالمعلومات المناسبة.
- 00:21 ما هي تقنية RAG؟
  - اختصار لمفهوم Retrieval-Augmented Generation (التوليد المعزز بالاسترجاع).
  - مهمتها مساعدة الذكاء الاصطناعي في العثور على المعلومة الدقيقة قبل صياغة الإجابة.
- 00:32 خطوة الاسترجاع (Retrieval)
  - البحث داخل قاعدة المعرفة لتحديد الأجزاء الأكثر صلة بالسؤال فقط.
  - تشبه استخراج صفحات محددة ومفيدة من مكتبة ضخمة بدلاً من قراءة كل شيء.
- 00:51 خطوة التعزيز (Augmentation)
  - تمرير المعلومات المسترجعة إلى الذكاء الاصطناعي كسياق داعم.
  - منح النموذج المعرفة الدقيقة اللازمة لفهم أبعاد السؤال.
- 00:58 خطوة التوليد (Generation) ومسار العملية
  - صياغة الإجابة النهائية بالاعتماد على السؤال والسياق معاً.
  - العمل كجسر ذكي يربط مستنداتك بالنموذج لإنتاج إجابات دقيقة ومفيدة.

## المصطلحات

- **Artificial Intelligence** — الذكاء الاصطناعي: أنظمة برمجية ذكية قادرة على معالجة اللغات والإجابة عن الأسئلة ومحاكاة القدرات الذهنية البشرية.
- **Private Data** — البيانات الخاصة: الملفات والمستندات الداخلية الحساسة للمؤسسة أو الفرد، والتي لا يمتلك الذكاء الاصطناعي اطلاعاً مسبقاً عليها.
- **Retrieval-Augmented Generation** — التوليد المعزز بالاسترجاع: تقنية تمكّن الذكاء الاصطناعي من البحث في مصادر خارجية لاسترجاع المعلومات ذات الصلة قبل توليد الإجابة.
- **Retrieval** — الاسترجاع: مرحلة البحث في مستنداتك واستخلاص الأجزاء والنصوص الأكثر ارتباطاً بسؤال المستخدم.
- **Knowledge** — المعرفة / قاعدة المعرفة: مجموع المستندات والبيانات المتاحة للبحث التي يعتمد عليها النظام لاستخراج الحقائق الدقيقة.
- **Augmentation** — التعزيز: إمداد وتزويد نموذج الذكاء الاصطناعي بالمعلومات المسترجعة لتمكينه من فهم خلفية السؤال.
- **Context** — السياق: المعلومات المرجعية المستخرجة التي تُرفق مع السؤال لتوجه النموذج نحو الإجابة الصحيحة.
- **Generation** — التوليد: مرحلة صياغة وكتابة الإجابة النهائية من قِبل النموذج بناءً على السؤال والسياق المقدم.