كل ما تحتاج إلى معرفته عن RAG

تكتسب تقنية التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) زخمًا كبيرًا، ولسبب وجيه.  مع بحث الشركات وخبراء الذكاء الاصطناعي عن طرق أكثر ذكاءً لمعالجة المعلومات، يجمع RAG بين أفضل ما في العالمين، أي المعرفة الواسعة بأنظمة الاسترجاع والقوة الإبداعية لنماذج التوليد. ولكن ما هو RAG بالضبط، ولماذا يتحدث عنه الجميع؟  

ما هو خرقة؟  

RAG هو إطار عمل متقدم للذكاء الاصطناعي يعمل على تحسين أداء نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) من خلال توفير الوصول إلى مصادر المعرفة الخارجية. قبل إنشاء استجابة، يسترجع LLM المعلومات ذات الصلة من مصادر مختلفة، مما يضمن استخدامه للبيانات الأكثر دقة وحداثة. ونتيجة لذلك، يمكّن RAG نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) من تقديم استجابات دقيقة ومناسبة للسياق، مما يجعلها أكثر فائدة في تطبيقات مختلفة. 

تطور RAG 

بدأت قصة RAG في عام 2020 عندما شرع فريق من Facebook AI Research (Meta AI الآن)، إلى جانب مؤلفين مشاركين من University College London وNew York University، في تحسين LLMs من خلال تضمين المزيد من المعرفة مباشرة في تصميمهم. لتتبع تقدمهم، أنشأوا معيارًا لضمان فعالية ابتكاراتهم. كانت استراتيجيتهم هي تطوير نظام يدمج فهرس الاسترجاع داخل النموذج، مما يسمح له بسحب المعلومات من مصادر مختلفة وتوليد مجموعة واسعة من مخرجات النصوص عند الطلب. 

وقد أدت هذه الرؤية إلى إنشاء RAG، وهي طريقة مرنة يمكن تطبيقها على أي برنامج ماجستير في القانون تقريبًا، حيث تربطه بسلاسة بمجموعة كبيرة من الموارد الخارجية. وكان لـ RAG تأثير كبير على الذكاء الاصطناعي، حيث يمزج بين استرجاع المعرفة وتوليدها لفتح إمكانيات جديدة ومثيرة. 

نجاح كبير في RAG 

في حين أن برامج الماجستير في القانون قوية بشكل لا يصدق، إلا أن أفضل النماذج لها حدودها. وهنا يأتي دور RAG، مما يجعل برامج الماجستير في القانون أكثر ذكاءً ودقة وقادرة على تقديم نتائج أفضل. وإليك كيف تعمل RAG على تحسين أداء برامج الماجستير في القانون

• يقدم دائمًا معلومات محدثة: قد تتعطل نماذج LLM في الماضي لأنها مدربة على بيانات من نقطة زمنية محددة. تعمل RAG على إصلاح هذه المشكلة من خلال السماح للنموذج بالاستفادة من البيانات المباشرة من مصادر خارجية، مما يضمن أن تكون الاستجابات حديثة وذات صلة. 
• يتحدث لغة كل الصناعات: غالبًا ما يفتقر طلاب الماجستير في القانون إلى المعرفة المتخصصة اللازمة للصناعات مثل الرعاية الصحية أو التمويل أو الخدمات القانونية. يحل RAG هذه المشكلة من خلال ربط النموذج بقواعد المعرفة أو قواعد البيانات المحددة، مما يمكنه من استرداد المعلومات الخاصة بالمجال وتسليمها. 

• يحافظ على البيانات حقيقية: غالبًا ما "تهلوس" نماذج الدراسات العليا في القانون من خلال توليد حقائق مختلقة عندما تفتقر إلى معلومات كافية. تساعد RAG النموذج على تجنب هذا من خلال جمع بيانات دقيقة وموثقة من مصادر موثوقة.

• تعزيز ثقة المستخدم: تقدم RAG إجابات دقيقة وموثوقة، مما يؤدي إلى زيادة الثقة بين المستخدمين. عندما يرى الأفراد أن الذكاء الاصطناعي يوفر بانتظام معلومات موثوقة مدعومة بمصادر موثوقة، فمن المرجح أن يعتمدوا عليه في اتخاذ القرارات المهمة.  
• يوفر فهمًا أعمق للسياق: تعمل RAG على تعزيز قدرة النموذج على فهم سياق الاستعلام. ومن خلال قواعد بيانات المتجهات، يمكنها تحديد المفاهيم ذات الصلة وليس فقط مطابقة الكلمات الرئيسية، مما يوفر إجابات أكثر عمقًا وارتباطًا تتوافق مع النية الحقيقية لسؤال المستخدم. 

• يقدم توصيل المعرفة المخصصة: توفر RAG للمطورين المرونة اللازمة لدمج قواعد المعرفة الخارجية المختلفة، مما يسمح لهم بتخصيص قدرات الذكاء الاصطناعي لتلبية احتياجات محددة. يمكن للمؤسسات ربط النموذج بقواعد بيانات خاصة أو موارد خاصة بمجال معين، مما يتيح له تقديم المعرفة المتخصصة. 

• ضمان فعالية التكلفة: مع RAG، ليست هناك حاجة لإعادة تدريب LLM بالكامل بشكل مستمر عندما تتوفر معلومات جديدة. بدلاً من ذلك، يمكن للنموذج استرداد البيانات ذات الصلة في الوقت الفعلي، مما يجعله نهجًا أكثر كفاءة في استخدام الموارد. 

ماذا يحدث عندما تسأل RAG سؤالاً؟ 

يعمل نظام التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) من خلال ثلاثة مكونات رئيسية. دعنا نوضح ذلك باستخدام مثال يسأل فيه أحد المستخدمين، "ما هي أحدث الاتجاهات في مجال الطاقة المتجددة؟" 

1. محرك الاسترجاع:أولاً، يبحث محرك الاسترجاع عن المعلومات ذات الصلة بناءً على استعلام المستخدم. يتكون هذا المحرك من جزأين: 

• معالج استعلامات الإدخال:عندما يقدم المستخدم السؤال، يقوم هذا المكون بتحليل وتنقيح المدخلات. ويضمن فهمًا واضحًا للاستعلام، مع إدراك أن المستخدم يبحث عن الاتجاهات الحديثة وليس المعرفة العامة.
• محرك البحث:بمجرد تحسين المدخلات، يقوم محرك البحث بفحص مجموعة ضخمة من البيانات المفهرسة - مثل المقالات والتقارير والدراسات - المتعلقة بالطاقة المتجددة. ويقوم باسترداد وتصنيف المحتوى الأكثر صلة بناءً على طلب المستخدم. 

2. محرك التعزيز:بعد جمع أفضل النتائج، يتولى محرك التعزيز المهمة. فهو يعزز الإشعار المقدم إلى ماجستير القانون من خلال دمج المعلومات الأكثر صلة التي تم استردادها. على سبيل المثال، إذا سلطت أفضل النتائج الضوء على التطورات في مجال الطاقة الشمسية وابتكارات طاقة الرياح، يتم تضمين هذه المعلومات لتوفير السياق لتوليد استجابة. 

3. محرك التوليد: أخيرًا، يستخدم محرك التوليد الموجه المعزز لإنشاء إجابة متماسكة وغنية بالمعلومات. في مثالنا، قد يستجيب النموذج، "تسلط أحدث الاتجاهات في مجال الطاقة المتجددة الضوء على التحسينات الكبيرة في كفاءة الألواح الشمسية وتصميمات توربينات الرياح الرائدة، مما يجعل هذه التقنيات أكثر سهولة في الوصول إليها وفعالية". 

RAG مقابل البحث الدلالي 

تُستخدم كل من RAG والبحث الدلالي لتحسين كيفية تعامل الذكاء الاصطناعي مع المعلومات، لكنهما يعملان بطرق مختلفة. يجمع RAG بين استرجاع البيانات في الوقت الفعلي مع LLM لتوليد استجابات جديدة بناءً على معلومات جديدة. من ناحية أخرى، يركز البحث الدلالي على فهم المعنى وراء الاستعلام للعثور على المحتوى الحالي الأكثر صلة. بدلاً من إنشاء إجابات جديدة، يبحث عن المستندات أو المقاطع التي تتطابق بشكل أفضل مع نية الاستعلام. يتجاوز الأمر مطابقة الكلمات الأساسية الأساسية باستخدام تقنيات متقدمة مثل تضمين الكلمات للعثور على المحتوى الذي يتماشى مع سياق السؤال.  

على سبيل المثال، إذا قمت بالبحث عن "تأثير الاحتباس الحراري العالمي"، فسوف يبحث البحث الدلالي أيضًا عن مصطلحات ذات صلة مثل "تأثيرات تغير المناخ" ليمنحك نطاقًا أوسع من النتائج.  

خمسة تطبيقات عملية لـ RAG  

إن قدرة RAG على الجمع بين استرجاع البيانات في الوقت الفعلي وتوليد المحتوى تجعلها متعددة الاستخدامات للغاية. وفيما يلي خمسة من تطبيقاتها العملية: 

1. أتمتة دعم العملاء:تستطيع RAG تحسين خدمة العملاء من خلال استرجاع معلومات المنتج ذات الصلة ومستندات الدعم والأسئلة الشائعة لتوليد إجابات دقيقة ومفيدة لاستفسارات العملاء. وهذا يساعد الشركات على تقديم دعم أسرع وأكثر تخصيصًا للعملاء. 
2.  معالجة الملف: يمكن لـ RAG تبسيط معالجة المستندات من خلال استخراج المعلومات وتحليلها من مستندات مختلفة. كما يقوم تلقائيًا باسترداد البيانات من العقود والفواتير والتقارير، مما يحسن الكفاءة التشغيلية ويقلل الأخطاء اليدوية. 
3. التعليم والتعلم الإلكتروني:في المنصات التعليمية، يمكن لـ RAG سحب المعلومات من الكتب المدرسية أو الأوراق الأكاديمية أو الموارد عبر الإنترنت لتزويد الطلاب بإجابات مفصلة للأسئلة أو حتى إنشاء أدلة دراسية مخصصة بناءً على أحدث الأبحاث. 
4. نظم معلومات الرعاية الصحية:يمكن لـ RAG مساعدة المتخصصين في الرعاية الصحية في الوصول إلى أحدث الأبحاث الطبية أو بيانات المرضى أو إرشادات العلاج، مما يسمح لهم بتقديم تشخيصات دقيقة وعلاجات حديثة. ويمكنه استرجاع المعلومات حول الأمراض النادرة أو العلاجات الناشئة أو التجارب السريرية. 
5. إنشاء المحتوى:بالنسبة لمسوقي المحتوى، يمكن لـ RAG جمع إحصائيات محدثة أو تقارير صناعية أو مقالات ذات صلة واستخدام هذه البيانات لإنشاء منشورات مدونة أو تقارير أو مواد تسويقية. يتيح إنشاء المحتوى في الوقت الفعلي هذا محتوى أكثر دقة ومدعومًا بالبحث دون البحث يدويًا عن الموارد. 

مستقبل RAG 

مع تقدم التكنولوجيا، من المتوقع أن تدمج RAG خوارزميات أكثر تطوراً وتتمكن من الوصول إلى مجموعة متنوعة من مصادر البيانات، مما يجعلها أكثر فعالية في تقديم إجابات دقيقة وذات صلة بالسياق. يمكن أن يؤدي هذا التطور إلى تجارب مستخدم أكثر تخصيصًا، وتكييف الاستجابات لتناسب التفضيلات والاحتياجات الفردية في مجالات مختلفة مثل الرعاية الصحية، والتمويل، وخدمة العملاء.  

ومن المرجح أن تعمل RAG على تعزيز قدرات اتخاذ القرار في الوقت الفعلي، وتمكين المؤسسات من إدارة المعرفة بشكل ديناميكي وفعال. وتتضمن الخطوات التالية لـ RAG ضبط عملياتها، وتوسيع نطاق تطبيقها عبر مختلف المجالات، والتعاون مع التقنيات الناشئة لتمكين المستخدمين بشكل أكبر في بحثهم عن المعلومات. 

Astera تقدم منصة موحدة للمؤسسات لتطوير ونشر أنظمة RAG الخاصة بها بسرعة وكفاءة، مع الحفاظ على أمان البيانات داخل بيئتها. 

هل أنت مستعد لتجربة فوائد RAG بنفسك؟ اتّصل بنا اليوم وتعلم كيفية تحسين عمليات البيانات الخاصة بك.