من RAGs إلى الثراء: لماذا يفوز الجيل المعزز بالاسترجاع في معركة RAG مقابل الضبط الدقيق

في عالم الماجستير في القانون، لا يهم الحجم. كيف أنت تولد مخرجات ذات قيمة. معدل تبني الذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI) في المؤسسات قفزت من 33٪ إلى 65٪ هذا العام، وهذا يعني أنه إذا لم تكن مؤسستك تستفيد من الذكاء الاصطناعي، فقد حان الوقت للانضمام إلى هذه الجهود أو التخلف عن الركب.

إحدى الطرق القوية التي تستفيد بها الشركات من GenAI هي تدريب ونشر نماذج اللغة الكبيرة الخاصة (LLMs). نماذج اللغة الكبيرة العامة مفيدة للمهام اليومية، لكن الشركات لديها خصوصية البيانات و مخاوف الدقة، وهي محقة في ذلك.

إذن، ما الذي ينبغي على المؤسسة التي لا تريد التخلي عن بياناتها لمؤسسات عامة مثل ChatGPT وGemini أن تفعله؟ الحل الواضح هو مؤسسات خاصة. فقد قامت مؤسسات مثل Deloitte وJPMorgan Chase وGoldman Sachs وMorgan Stanley بالفعل بنشر مؤسسات خاصة لمساعدة فرقها.

إذن، ماذا عن مبادرة الذكاء الاصطناعي الخاصة بك؟ كيف يمكن لفريق البيانات الخاص بك أن يستمد القيمة من شهادة الماجستير في القانون؟ هنا يأتي دور إطاري العمل الواعدين لتطوير وتحسين الذكاء الاصطناعي.

قم بتحويل بياناتك الخام إلى رؤى مع Astera

استخدم RAG لتعظيم إمكانات بياناتك غير المنظمة. قم ببناء RAG الخاص بك وتنفيذه باستخدام Astera.

دعونا نناقش احتياجاتك من البيانات والذكاء الاصطناعي.

ما الذي يجعل RAG هو الرجل الماهر في كل شيء

كيف يعمل الجيل المعزز بالاسترجاع

الاسترجاع المعزز للجيل (RAG) هو إطار عمل Gen-AI يمكنه ربط برنامج ماجستير الحقوق بقاعدة البيانات الديناميكية المنظمة. إنه مثل وجود مساعد ذكي حقًا لا يعتمد فقط على الذاكرة ولكن يمكنه البحث عن المعلومات من مصادر موثوقة في الوقت الفعلي ليمنحك أفضل إجابة.

لنفترض أن أحد المسوقين في فريقك يقوم بإنشاء تقرير. فبدلاً من استخدام ما يعرفه فقط، يمكنه البحث في قاعدة بيانات المؤسسة، أو التحقق من التقارير الأخيرة من فرق أخرى، أو سحب المعلومات ذات الصلة لدعم كتاباته أثناء العمل. هذا هو ماذا يفعل RAG- فهو يجمع بين قوة درجة الماجستير في القانون (الذاكرة) والقدرة على استرجاع المعلومات المحدثة ذات الصلة من قواعد البيانات الخاصة بك والمنسقة (البحث) حتى تتمكن من الحصول على إجابات أكثر دقة ووعيًا بالسياق.

ما الذي يجعل الضبط الدقيق هو سيد المرء؟

كيف يعمل الضبط الدقيق

إن درجة الماجستير في القانون التي تم ضبطها بدقة هي مثل الفنان الذي يتعلم الأساسيات أولاً ثم يتقن أسلوبًا فنيًا معينًا.

كما يوحي الاسم، فإن الضبط الدقيق يتضمن ضبط لغة البرمجة LLM المدربة مسبقًا لتركيز قدراتها على مهمة أو مجال محدد. ويتضمن هذا أولاً تدريب لغة البرمجة LLM على حجم هائل من البيانات، حتى تتعلم أنماط اللغة العامة، ثم التدريب على مجموعة بيانات متخصصة أضيق نطاقًا.

يمكن أن تكون درجات الماجستير في القانون التي تم ضبطها بشكل دقيق مفيدة في تطبيقات محددة مثل إنشاء التعليمات البرمجية أو خدمة العملاء، ولكن إذا كنت تبحث عن درجة ماجستير في القانون يمكنها تلبية احتياجات القوى العاملة بأكملها، فلن تكون درجة الضبط الدقيق كافية.

متى تستخدم RAG مقابل الضبط الدقيق

بدافع القلق الناتج عن الذكاء الاصطناعي في ظل تزايد عدد الشركات التي تتطلع إلى دمج الذكاء الاصطناعي في جميع المجالات، فإن هذا يعني أنه قد تكون هناك حالات استخدام مختلفة للذكاء الاصطناعي من الجيل الأول في مؤسسة واحدة. وفي حين أن RAG هو الخيار الأفضل لمعظم حالات الاستخدام في المؤسسات (نظرًا لكونه أكثر أمانًا وقابلية للتطوير وموثوقية)، فإن الضبط الدقيق يمكن أن يكون الحل لتطبيقات معينة.

متى تستخدم RAG

يُعد RAG مفيدًا للغاية عندما تحتاج إلى أن يقوم نموذجك بإنشاء استجابات استنادًا إلى كميات كبيرة من البيانات السياقية.

روبوتات الدردشة/مساعدو الذكاء الاصطناعي

تستطيع برامج المحادثة الآلية أو مساعدات الذكاء الاصطناعي توليد استجابات دقيقة من حيث السياق من خلال استخراج المعلومات ذات الصلة من أدلة التعليمات والأدلة الفنية. كما يمكنها توليد رؤى مخصصة للغاية تؤدي إلى اتخاذ قرارات في الوقت المناسب تعتمد على البيانات من خلال الاستفادة من قواعد بيانات المؤسسة.

خطوط أنابيب معالجة المستندات

يمكن لـ RAG مساعدة المؤسسات في إنشاء خطوط أنابيب معالجة المستندات الخاصة بها من خلال استرداد المعلومات ذات الصلة من مجموعة بيانات كبيرة مع الاستفادة من LLM لتوليد استجابات دقيقة وواعية بالسياق. تمكن RAG خطوط أنابيب معالجة المستندات من التعامل مع الاستعلامات المعقدة أو استخراج تفاصيل محددة من خلال تحسين كفاءة ودقة LLMs.

البرامج التعليمية

يمكن أن تستفيد البرامج التعليمية أيضًا من الجمع بين RAG وGen AI، مما يسمح للطلاب بالوصول إلى الإجابات ذات الصلة والشروحات الخاصة بالسياق.

عمليات البحث القانونية أو الطبية

يمكن أن يساعدك RAG أيضًا في الاستفسارات القانونية أو الطبية إذا تم إقران درجة الماجستير في القانون بمجموعة البيانات الصحيحة. ومع ذلك، فإن مستوى الدقة المطلوب في هذه المجالات يعني أن الإشراف البشري قد يظل إلزاميًا.

متى تستخدم الضبط الدقيق

يعد الضبط الدقيق نهجًا عمليًا في الحالات التي يحتاج فيها حامل شهادة الماجستير في القانون إلى التدريب على حالة استخدام متخصصة مثل:

توصيات شخصية

بالنسبة لموفري المحتوى مثل Netflix أو Spotify، فإن ضبط برنامج LLM المدرب مسبقًا يسمح له بمعالجة الاحتياجات والتفضيلات الفريدة لكل مستخدم بشكل أفضل وفهمها وتقديم التوصيات وفقًا لذلك.

التعرف على الكيانات المسماة (NER)

كما أنها طريقة فعّالة عندما تحتاج إلى الحصول على درجة الماجستير في القانون للتعرف على المصطلحات أو الكيانات المتخصصة (على سبيل المثال، المصطلحات الطبية أو القانونية). عادةً ما تولد درجة الماجستير في القانون العامة إجابات غير دقيقة أو منخفضة الجودة في مثل هذه الحالة، ولكن درجة الماجستير في القانون المعدلة بدقة يمكن أن تؤدي المهمة.

الحكم على RAG مقابل الضبط الدقيق

يعتمد الاختيار بين RAG والضبط الدقيق على متطلباتك وحالات الاستخدام المحددة.

إذا كنت ترغب في الاستفادة من GenAI لتمكين فرقك دون المساس بخصوصية البيانات، فإن RAG هو الحل الأمثل. إذا كنت ترغب في إنشاء خط أنابيب لمعالجة المستندات، فإن RAG هو الفائز الواضح. ولكن إذا كنت تتطلع إلى تعزيز درجة الماجستير في القانون لحالة استخدام متخصصة للغاية، فقد يكون الضبط الدقيق هو الخيار الأفضل.

قبل أن تتخذ قرارك، يجب عليك أيضًا مراعاة التكلفة، وإمكانية التخصيص، وقابلية التوسع لكل نهج.

Astera تستفيد شركة Intelligence من RAG لتسهيل إدارة المستندات

At Asteraنحن نؤمن بالتحسين المستمر. بالإضافة إلى ذلك، نحن من المعجبين الكبار بالذكاء الاصطناعي! ولهذا السبب فإن حل إدارة البيانات غير المنظمة الحائز على جوائز لدينا يحصل على ترقية مثيرة، حيث نستغل قوة RAG لجعل إدارة المستندات الخاصة بك أكثر ذكاءً وسرعة وسهولة من أي وقت مضى.

بدافع Astera الذكاء، يمكنك بسهولة أتمتة معالجة المستندات الخاصة بك واستخراج المعلومات ذات الصلة من مئات (أو حتى آلاف) المستندات ببضع نقرات فقط. وما هو أكثر من ذلك؟ يمكنك قم ببناء ونشر أنظمة RAG الخاصة بك على الفور وتجنب إرسال بياناتك خارجًا.

كتاب التجريبي لمعرفة كيف يساعدك حل الجيل التالي لدينا على تبسيط إدارة مستنداتك باستخدام الذكاء الاصطناعي.