دليل إلى Agentic RAG: ما الذي يجعل RAG Agentic حقًا؟

قبل الخوض في وكلاء الذكاء الاصطناعي ومجموعات RAG الوكيلة، دعونا نتوقف لحظة لنعترف بأن عالم الذكاء الاصطناعي يتطور بوتيرة هائلة. بدءًا من الحماس الأولي المحيط بنماذج اللغات الكبيرة (LLMs) ووصولًا إلى التطبيق العملي للذكاء الاصطناعي التوليدي (Gen AI)، تواصل الشركات ابتكار طرق جديدة لأتمتة المهام وتسريع وتيرة الابتكار.

ومن بين هذه التطورات مفاهيم وكلاء الذكاء الاصطناعي المستقلين و وكيل منظمة العفو الدولية، والتي تُمثل قفزة نوعية نحو أنظمة أكثر استقلالية وذكاءً، لا تقتصر على معالجة المعلومات فحسب، بل تُمكّنها أيضًا من أداء المهام واتخاذ القرارات بشكل استباقي مع الحد الأدنى من التدخل البشري. ولكي تعمل هذه الأنظمة بفعالية في بيئات الأعمال المعقدة، يجب أن تكون مُجهزة بمعرفة موثوقة وحديثة. ومن التقنيات الأساسية التي تُلبي هذه الحاجة: توليد الاسترجاع المعزز (RAG).

ستكون هذه المقالة بمثابة دليل شامل لـ RAG الوكيل، مع التركيز على العلاقة بين RAG والطبيعة الوكيلة لوكلاء الذكاء الاصطناعي. دعونا نبدأ بمراجعة موجزة لوكلاء RAG والذكاء الاصطناعي.

ما المقصود بوكلاء الذكاء الاصطناعي؟

وكلاء منظمة العفو الدولية هي كيانات برمجية مستقلة يمكنها إدراك بيئتها من خلال أجهزة الاستشعار والتصرف في تلك البيئة من خلال المؤثرات لتحقيق أهداف محددة.

تتميز هذه الروبوتات بقدرتها على اتخاذ القرارات باستقلالية، والتعلم من تجاربها، والتفاعل غالبًا مع وكلاء آخرين أو مع البشر. ومن أهم خصائصها ما يلي:

• الحكم الذاتي
• أجيء.
• التفاعلية
• التوجه نحو الهدف

ما هو خرقة؟

التوليد المعزز بالاسترداد (RAG) هو إطار عمل مصمم لتعزيز قدرات طلاب الماجستير في القانون من خلال السماح لهم بالوصول إلى المعلومات من مصادر المعرفة الخارجية ودمجها أثناء عملية التوليد.

A خط أنابيب RAG يحتوي على عنصرين رئيسيين:

• مكون استرجاع يتكون من قاعدة بيانات متجهة ونموذج تضمين مسؤول عن البحث عن المعلومات ذات الصلة وجلبها من مصادر البيانات الخارجية
• مكون توليد يستخدم LLM لتوليد استجابات متماسكة

لذا، بدلاً من الاعتماد كليًا على البيانات التي تدربوا عليها، يقوم خبراء التعلم القائم على التعلم (LLMs) الذين يستخدمون RAG باسترجاع المستندات أو المعلومات ذات الصلة بناءً على استعلام المستخدم، ثم استخدام هذه المعلومات المسترجعة لتوليد استجابات أكثر دقةً وحداثةً وارتباطًا بالسياق. يُساعد هذا النهج على التخفيف من مشاكل مثل الهلوسة وانقطاع المعرفة التي غالبًا ما ترتبط بخبراء التعلم القائم على التعلم المستقلين.

الآن دعونا نتحدث عن ما يجعل RAG وكيلًا.

ما هو agentic RAG؟

يُعدّ Agentic RAG شكلاً متقدمًا من التوليد المُعزَّز بالاسترجاع، حيث تُدمج وكلاء الذكاء الاصطناعي استراتيجيًا في خط أنابيب RAG لتعزيز قدراته. فبدلًا من خطوة "الاسترجاع ثم التوليد" الثابتة، يتعامل النموذج مع المُسترجع كأداة يُمكن استدعاؤها في أي وقت، مُحددًا وقت جلب البيانات، والاستعلامات التي سيتم إصدارها، وكيفية ربط الأدلة عبر قفزات متعددة.

يتتبع Agentic RAG أيضًا السياق في شكل ذاكرة عاملة قصيرة المدى وحالة طويلة المدى. يتذكر المصادر التي راجعها وما كشفه كل منها. يمنع هذا السجل عمليات البحث المتكررة، ويدعم التفكير المنطقي على مدار عدة جولات، ويسمح للنظام بتذكر النتائج السابقة أو تفضيلات المستخدم.

بالإضافة إلى توفير واجهة ديناميكية لاسترجاع البيانات، يضم Agentic RAG عدة وكلاء متخصصين يتعاونون ضمن خط الأنابيب. يقوم كل وكيل بتصفية البيانات غير المرغوبة، وتقييم مدى ملاءمة البيانات المسترجعة، وضبط معلمات الاسترجاع ديناميكيًا بناءً على التغذية الراجعة الفورية.

باختصار، يمثل Agentic RAG خطوة مهمة نحو بناء أنظمة الذكاء الاصطناعي الأكثر ذكاءً واستقلالية ومدفوعة بالمعرفة.

كيف يعمل Agentic RAG؟

نعلم أن RAG التقليدي يتضمن عادةً استعلامًا واحدًا، واسترجاع المستندات ذات الصلة، وتوليد إجابة بناءً على السياق المسترجع والاستعلام الأصلي. أما Agentic RAG، فيُقسّم العملية إلى سلسلة من الخطوات التي ينفذها وكلاء أذكياء مختلفون.

فيما يلي تفصيل للخطوات المتبعة عادةً في خط أنابيب RAG الوكيل:

معالجة الاستعلامات المتقدمة: بدلاً من تضمين استعلام المستخدم مباشرةً، عامل فهم الاستعلام والتحليل يُحلّل الاستعلام أولاً من حيث غرضه، والكيانات الرئيسية، وتعقيده. قد يُقسّم الاستعلام المعقد إلى عدة استعلامات فرعية.

الاسترجاع الذكي ومتعدد المصادر: (أراضي البوديساتفا) وكيل الاسترجاع يأخذ الاستعلام المُعالَج (أو الاستعلامات الفرعية) ويسترجع المعلومات من مصادر معرفية متنوعة. قد يشمل ذلك قواعد بيانات المتجهات (باستخدام التضمينات والبحث عن التشابه)، بالإضافة إلى الرسوم البيانية المعرفية (باستخدام اجتياز الرسوم البيانية)، والويب (باستخدام استراتيجيات بحث مُستهدفة)، وربما مصادر بيانات أخرى مُهيكلة أو غير مُهيكلة. يمكن اختيار طريقة الاسترجاع ومصدرها بشكل ديناميكي بناءً على تحليل الاستعلام.

دمج المعلومات السياقية وتصنيفها: يتم جمع المعلومات المسترجعة من مصادر مختلفة بواسطة وكيل دمج المعلومات، الذي يُضيف السياق ويُقيّم مدى ملاءمة وجودة كل معلومة. قد يُصفّي المعلومات المكررة أو المتناقضة، ويُصنّف المحتوى المتبقي بناءً على أهميته وموثوقيته.

التفكير ووضع الخطة: يأخذ وكيل الاستدلال والتخطيط المعلومات المُجمعة، ويضع خطةً تدريجية لبناء الإجابة وتوجيه عملية توليدها. ويمكنه تنفيذ مهام استدلالية، مثل تجميع المعلومات من مستندات متعددة، وتحديد العلاقات، واستخلاص الاستنتاجات.

الجيل المعزز بالمنطق: بعد ذلك يستخدم وكيل التوليد نموذج LLM، ولكن مع سياق أكثر هيكلة ومنطقية تم توفيره من خلال الخطوات السابقة، لتوليد استجابة أكثر شمولاً ودقة.

تقييم الاستجابة وتحسينها: يُقيّم عامل التحسين جودة الاستجابة المُولّدة. إذا لم تُلبِّ معايير مُحددة، يُمكن لهذا العامل تفعيل تكرارات إضافية لخطوات الاسترجاع والاستدلال والتوليد، مما قد يُعدّل استراتيجيات العوامل الأخرى لتحسين الاستجابة.

إدارة سير العمل المنسقة: طوال هذه العملية بأكملها، يتولى وكيل التنسيق إدارة تدفق المعلومات وتنسيق أنشطة جميع الوكلاء الفرديين، مما يضمن تنفيذ كل خطوة بالتسلسل الصحيح وتمرير المعلومات بكفاءة بينهم.

تسليم الاستجابة النهائية: وأخيرًا، يعرض وكيل الإخراج الاستجابة المُولدة للمستخدم.

لماذا تحتاج الشركات إلى وكيل RAG؟

بعبارة أخرى، لماذا تحتاج الشركات إلى وكلاء الذكاء الاصطناعي عندما يكون لديها بالفعل RAG وLLM؟

في البداية، ظهرت تقنية RAG كوسيلة لتحسين نماذج اللغة من خلال ربط مخرجاتها بمعلومات مسترجعة من العالم الحقيقي. ومع ذلك، مع ازدياد تعقيد حالات الاستخدام، يتضح أن آلية الاسترجاع الثابتة لا تواكب سلاسة وعمق أنظمة المعلومات الحديثة. إليك ما تساعده تقنية RAG الوكيلة للشركات:

التغلب على القيود الثابتة

تُعدّ أنظمة RAG التقليدية فعّالة في تزويد برامج الماجستير في إدارة الأعمال (LLM) ببيانات خارجية، إلا أنها تواجه صعوبة في التكيف الفوري. يُدير دمج وكلاء الذكاء الاصطناعي المستقلين المعلومات المُسترجعة ويُحسّنها ويتحقق منها باستمرار، مما يضمن تزويد العنصر المُولّد بالمحتوى الأكثر صلةً وحداثةً.

التعامل مع انفجار البيانات

مع النمو الهائل للمعلومات الرقمية وتزايد دقة الاستعلامات، تحتاج المؤسسات إلى آلية أكثر ديناميكية وتنظيمًا ذاتيًا. يُمكّن برنامج Agentic RAG الشركات من الاستفادة من برامج الماجستير في إدارة الأعمال (LLM) لتعزيز الرؤى والتعلم المستمر من خلال استرجاع المعلومات ومعالجتها بذكاء.

دفع حدود الاستقلالية

مع تطور نماذج الذكاء الاصطناعي، يتزايد الطموح لبناء أنظمة قادرة على التفكير والتخطيط والتكيف بشكل مستقل. يتيح دمج الوكلاء المستقلين ضمن خط أنابيب RAG مستوى أعلى من التنسيق، حيث تشارك هذه الأنظمة الذكية بنشاط في عمليات صنع القرار المتعلقة بالبيانات المطلوب استرجاعها وكيفية تصفيتها، وكيفية دمجها مع المخرجات التوليدية.

الوصول إلى الاستجابات التي تعتمد على السياق في الوقت الفعلي

يعكس تطوير نظام RAG الوكيل طلبًا واسع النطاق على الذكاء الاصطناعي في الوقت الفعلي. بمعنى آخر، تتطلع الشركات إلى أنظمة قادرة على التصحيح الذاتي وتحديث قاعدة معارفها باستمرار. وهذا أمر بالغ الأهمية للدقة والتطبيقات التي تتطلب رؤى آنية في بيئات متغيرة.

وكيل RAG مقابل RAG التقليدي

في حين أن استراتيجية التعلم عن بُعد التقليدية بحد ذاتها تُعدّ طريقة فعّالة للغاية لتعزيز برامج الماجستير في القانون (MLM) بالمعرفة الخارجية، فإن استراتيجية التعلم عن بُعد الوكيلة (RAG) تتميز بدمج الذكاء الاصطناعي المستقل في العمليات الأساسية لاسترجاع المعلومات وتوليد المحتوى. وهذا يُفضي إلى نهج أكثر ديناميكية وذكاءً لدمج المعرفة، مما يُتيح قدرات تتجاوز مسار استراتيجية التعلم عن بُعد التقليدية.

فيما يلي الاختلافات بين RAG التقليدي وRAG الوكيل:

الذكاء في الاسترجاع

RAG التقليدية عادةً ما يستخدم آلية استرجاع أكثر بساطة، بالاعتماد على مطابقة الكلمات المفتاحية أو التشابه الدلالي مع قاعدة معارف مُفهرسة مسبقًا. استراتيجية الاسترجاع هذه عادةً ما تكون ثابتة لكل استعلام.

وكيل RAG يستفيد من ذكاء الوكلاء المستقلين لاتخاذ قرارات بشأن عملية الاسترجاع. يستطيع هؤلاء الوكلاء صياغة استعلامات أكثر تعقيدًا، واستكشاف استراتيجيات استرجاع متعددة، وحتى إجراء استرجاع تكراري بناءً على النتائج الأولية.

التعامل مع مصادر البيانات المتعددة

RAG التقليدية قد يتم تكوين البحث عبر مصادر بيانات متعددة، ولكن العملية غالبًا ما تكون محددة مسبقًا وأقل ديناميكية.

وكيل RAG يُمكّن هذا النظام الوكلاء من اختيار مصادر بيانات متنوعة والاستعلام عنها بذكاء بناءً على سياق الاستعلام والمعلومات المُجمّعة. ويستطيع الوكلاء تحديد المصادر التي يُحتمل أن تحتوي على معلومات ذات صلة، وكيفية الوصول إليها على النحو الأمثل.

تعقيد سير العمل

RAG التقليدية يتبع بشكل عام سير عمل خطيًا: استرداد المستندات ذات الصلة، وتوسيع المطالبة، وتوليد الاستجابة.

وكيل RAG يدعم سير عمل أكثر تعقيدًا وديناميكية. يُقسّم الوكلاء الاستعلامات المعقدة إلى خطوات أصغر، ويُنظّمون مراحل استرجاع ومعالجة متعددة، بل ويُشركون وكلاء متخصصين مختلفين لمهام محددة.

القدرة على التكيف

RAG التقليدية تعتمد على عملية استرجاع وتوليد غالبًا ما تكون أقل قدرة على التكيف مع الفروق الدقيقة المحددة للاستعلامات الفردية أو المناظر الطبيعية المتطورة للمعلومات.

وكيل RAG يظهر قدرة أكبر على التكيف مع تعلم العملاء من التفاعلات السابقة، وتعديل استراتيجيات الاسترجاع الخاصة بهم بمرور الوقت، وتخصيص معالجة المعلومات بناءً على المتطلبات المحددة للمستخدم وسياق المحادثة.

الدقة والفهم السياقي

RAG's التقليدية تعتمد الدقة إلى حد كبير على جودة المستندات المسترجعة وقدرة LLM على تجميع المعلومات. فهم السياق يتم التعامل معها في المقام الأول من قبل LLM نفسها.

وكيل RAG يستفيد من وكلاء الذكاء الاصطناعي الذين يلعبون دورًا أكثر نشاطًا في ضمان الدقة من خلال الرجوع إلى المعلومات من مصادر متعددة، وتصفية البيانات غير ذات الصلة أو ذات الجودة المنخفضة، والتفكير في المحتوى المسترد لتزويد LLM بمعلومات أكثر دقة وثراءً من الناحية السياقية لتوليدها.

كيف تستخدم الشركات Agentic RAG؟

يُعد دمج الوكلاء المستقلين ضمن أنظمة RAG إعادة ابتكار استراتيجية لسير عمل بيانات المؤسسات، تُمكّن المؤسسات من تحقيق مستويات غير مسبوقة من الذكاء والدقة السياقية. عمليًا، تُمكّن أنظمة RAG الوكيلة استجابات متعددة الخطوات واعية بالسياق تتجاوز بكثير تفاعلات روبوتات الدردشة البسيطة.

فيما يلي المجالات الوظيفية وحالات الاستخدام التي تلبيها Agentic RAG:

دعم العملاء

تستخدم الشركات حلول RAG الوكيلة في مراكز الاتصال وبوابات خدمة العملاء لاسترجاع البيانات المُحدّثة بسرعة (مثل وثائق السياسات، وأدلة استكشاف الأخطاء وإصلاحها، ومعلومات الطلبات الفورية) وإنشاء استجابات مُخصصة. تُقلل الإجابة الفورية على الأسئلة من أوقات حل المشكلات، وتُقلل من عبء العمل اليدوي.

إدارة المعرفة الداخلية وأتمتة المستندات

تستخدم المؤسسات RAG الوكيلة لوضع علامات على كميات كبيرة من المستندات الداخلية وتنظيمها وتجميعها تلقائيًا، وتحويلها إلى قواعد معرفية قابلة للبحث تدعم اتخاذ القرارات بشكل أسرع.

المبيعات والتسويق وذكاء الأعمال (BI)

تستخدم فرق المبيعات والتسويق منصة AAG لإنشاء اتصالات شخصية، وأتمتة البحث عن العملاء المحتملين، وإعداد تقارير تحليل شاملة للسوق. هذا يُحسّن الإنتاجية وسرعة اتخاذ القرارات.

الخدمات المالية وإدارة المخاطر

في مجال التمويل، تُساعد أنظمة إدارة المخاطر والتحليلات (RAG) الوكيلة في مهام مثل تحليل مخاطر الائتمان والامتثال، وذلك من خلال استرجاع أحدث بيانات السوق والوثائق التنظيمية، ثم تجميع الرؤى لاتخاذ قرارات مدروسة. كما تُظهر الأبحاث تطبيقات في بناء فرق إدارة مخاطر نموذجية لتحليل المحافظ الاستثمارية.

ما الذي تحتاجه لتنفيذ بنية RAG الوكيلة؟

تجمع بنية AAG الوكيلة بين أساليب استرجاع متقدمة والتفكير الذكي والمستقل لتقديم نتائج عالية الدقة. ولكن كيف يمكن للشركات تحويل سير عمل بياناتها الحالية إلى نظام مرن متعدد الخطوات واعي بالسياق؟ يتطلب تحقيق هذا التحول ثلاث قدرات أساسية.

أولاً، يُعدّ الوصول إلى برامج الماجستير في القانون المتطورة وأدوات الذكاء الاصطناعي المُولِّد أمرًا بالغ الأهمية. تُوفّر هذه النماذج الأساس المعرفي اللازم الذي يُحفّز اتخاذ القرارات الذكية والتفكير المُتعمّق. ثانيًا، وجود بنية تحتية قوية طبقة تكامل البيانات هناك حاجة إلى ربط مصادر البيانات الداخلية والخارجية المختلفة بسلاسة - من البيانات المنظمة قواعد بيانات المؤسسة إلى خدمات سحابية ديناميكية وواجهات برمجة تطبيقات آنية. وأخيرًا، يكمن المُمَكِّن الناقص في منصة قوية لبناء وكلاء الذكاء الاصطناعي، تُوفر بيئات تطوير بديهية، تُمكّن المستخدمين غير التقنيين من تصميم وكلاء الذكاء الاصطناعي ونشرهم وإدارتهم بسلاسة.

تُعدّ منصة وكلاء الذكاء الاصطناعي هذه بمثابة مركز مركزي يُؤتمت عملية معالجة البيانات وتنظيم سير العمل المُرهقة. فهي تُبسّط تكامل مصادر البيانات المُختلفة، وتضمن جودة بيانات مُتسقة، وتُسرّع دورة التطوير، مما يجعل حلول الذكاء الاصطناعي المُتطورة والمستقلة في متناول المؤسسات بجميع أحجامها.

إنشاء بنية RAG وكيلة موثوقة مع Astera

Astera يوفر بيئة مرئية تعتمد على السحب والإفلات، تُبسّط إنشاء واختبار ونشر وكلاء الذكاء الاصطناعي المُصمّمين بناءً على بيانات مؤسستك. عندما تفهم بياناتك، يُمكنك ترجمة هذه الخبرة مباشرةً إلى بناء ذكاء اصطناعي يُحدث تأثيرًا حقيقيًا.

Astera صُمم مُنشئ وكلاء الذكاء الاصطناعي (AI Agent Builder) للمؤسسات التي ترغب في نشر وكلاء الذكاء الاصطناعي في وظائف مُختلفة. يُمكن للمؤسسات تطوير حلول ذكاء اصطناعي مثل:

• وكلاء RAG الذين يستخرجون الإجابات والرؤى من مستندات المؤسسة والعقود وقواعد المعرفة
• وكلاء أتمتة سير العمل الذين يربطون العمليات عبر الأقسام لضمان سير العمليات بسلاسة
• وكلاء دعم العملاء الذين يفهمون احتياجات العملاء ويستجيبون لها، ويقومون بتصعيد المشكلات المعقدة عند الضرورة
• وكلاء المبيعات الذين يعملون على توليد التواصل الشخصي والرد على العملاء المحتملين وإنتاج رؤى حسابية قابلة للتنفيذ
• وكلاء التسويق الذين يقومون بصياغة محتوى الحملة، وتقديم اقتراحات التحسين، وتحليل البيانات حول المقاييس الرئيسية
• وكلاء الموارد البشرية الذين يتعاملون مع استفسارات الموظفين فيما يتعلق بالسياسات والمزايا وإجراءات الإدماج
• وكلاء تكنولوجيا المعلومات وخدمة المساعدة الذين يعملون على حل المشكلات الفنية وأتمتة إنشاء التذاكر
• وكلاء التمويل والمشتريات الذين يقومون بإنشاء ملخصات الميزانية ومعالجة معلومات البائعين والتعامل مع الاستفسارات المتعلقة بالتمويل

إليك السبب الذي يجعل فرقك تحبه:

• التمكين عبر الفرق
• تطوير وكيل الذكاء الاصطناعي السريع
• الاتصال المباشر بالبيانات
• تجربة سلسة

هل أنت مستعد لتطوير عمليات عملك مع Agentic RAG؟ شاهد كيف Astera منشئ وكلاء الذكاء الاصطناعي يُمكّن فرقك من بناء ونشر وكلاء الذكاء الاصطناعي الأذكياء الذين يعملون على تحسين نتائج الأعمال.