ما هو RAG؟ شرح توليد النصوص المعزز بالاسترجاع
تعاني نماذج الذكاء الاصطناعي من حدود زمنية لمعلوماتها ولا تملك وصولاً لبياناتك الخاصة، مما يدفعها إلى الهلوسة أو العجز عن الإجابة. تقنية RAG تحل هذه المشكلة عن طريق استرجاع المعلومات المناسبة وتمريرها للنموذج مع السؤال ليجيب بناءً عليها. تتيح هذه التقنية بناء تطبيقات دقيقة ومحدثة تعتمد على بيانات مخصصة.
الفصول
- 00:00 مشكلة النماذج اللغوية وحدود المعرفة
- تتوقف معرفة النماذج عند تاريخ محدد لانتهاء التدريب.
- تفتقر النماذج إلى المستندات والبيانات الداخلية الخاصة.
- الاعتماد على الذاكرة المجردة يؤدي إلى الهلوسة أو تقديم إجابات غير دقيقة.
- 00:22 خطوات عمل تقنية RAG
- تقسيم البيانات إلى أجزاء وتحويلها إلى متجهات تضمين رقمية.
- تخزين المتجهات في قواعد بيانات متجهة مثل Pinecone أو pgvector.
- البحث الدلالي بناءً على المعنى وليس فقط الكلمات المفتاحية.
- 01:11 التوليد القائم على الحقائق وتطبيق عملي
- تمرير النتائج المسترجعة إلى النموذج ضمن السياق للإجابة بدقة.
- مثال تطبيقي من مرشد الحجاج (My Camino Guide) لاسترجاع بيانات الإقامة المحدثة.
- حقن البيانات المحدثة عند وقت الاستعلام يمنع النموذج من التخمين.
المصطلحات
- Training cutoff — تاريخ انقطاع التدريب
- النقطة الزمنية التي تتوقف عندها بيانات تدريب النموذج ولا يعلم أي أحداث بعدها.
- Hallucinate — الهلوسة
- توليد النموذج لمعلومات خاطئة أو مخترعة بثقة نتيجة نقص البيانات الصحيحة لديه.
- Retrieval Augmented Generation — التوليد المعزز بالاسترجاع
- تقنية لجلب معلومات مخصصة وتزويد النموذج بها داخل السياق قبل صياغة الإجابة.
- Prompt — المطالبة / الأمر الموجه
- المدخل النصي الموجه للنموذج الذي يحتوي على السؤال والبيانات المسترجعة لتوجيهه.
- Chunks — أجزاء / مقاطع نصية
- قطع نصية صغيرة يتم تقسيم المستندات الكبيرة إليها لتسهيل البحث الدلالي والتضمين.
- Vector embedding — التضمين المتجهي
- قائمة من الأرقام تمثل المعنى الدلالي للنص الرياضي لتسهيل المقارنة والبحث.
- Vector database — قاعدة بيانات متجهة
- نظام تخزين متخصص لفهرسة التضمينات الرقمية والبحث السريع عن أقرب المتجهات دلالياً.
- Keyword matching — المطابقة بالكلمات المفتاحية
- طريقة بحث تقليدية تبحث عن الكلمات المتطابقة حرفياً دون فهم المعنى الدلالي.
- Context — سياق النموذج
- مساحة النافذة النصية المعطاة للنموذج التي تحتوي السؤال والمستندات المسترجعة للإجابة منها.
- Grounding — التأصيل / الإسناد المعرفي
- ربط إجابات النموذج بحقائق ومستندات موثوقة ومحددة لمنعه من التخمين الحر.