Contextual Retrieval
تعرف على كيف تحسن الاسترجاع السياقي نظام RAG باستخدام أجزاء واعية للمستندات، والبحث الهجين، وإعادة الترتيب—واستكشف Ultralytics YOLO26 للحصول على سياق بصري متعدد الوسائط.
الاسترجاع السياقي هو تقنية معالجة مسبقة تحسن توليد الاسترجاع المعزز (RAG) عن طريق إضافة شرح قصير خاص بالمستند إلى كل جزء بيانات قبل فهرستها. وقد تم تقديمها في دليل الاسترجاع السياقي لـ Anthropic لعام 2024، وهي تساعد أنظمة البحث على فهم المكان الذي ينتمي إليه المقطع الغامض بطريقة أخرى، مما يحسن الأدلة المقدمة إلى نموذج لغوي كبير. (anthropic.com)
Link to this sectionكيف يعمل الاسترجاع السياقي#
يقسم نظام RAG القياسي المستندات إلى أجزاء ويحولها إلى تمثيلات تضمينية (embeddings). ومع ذلك، فإن جزءًا مثل "ارتفعت الإيرادات بنسبة 3%" قد يتجاهل الشركة، وفترة التقرير، ونوع المستند. يستخدم الاسترجاع السياقي المستند الكامل لتوليد بادئة موجزة، مثل "يصف هذا المقطع النتائج المالية لشركة ACME للربع الثاني من عام 2025"، قبل فهرسة النص المدمج.
يتضمن سير العمل النموذجي ما يلي:
- التجزئة الدلالية (Semantic Chunking): تقسيم المستندات إلى مقاطع مترابطة تناسب حدود الاسترجاع والنموذج. الغرض الرئيسي من التجزئة هو جعل المصادر الكبيرة قابلة للبحث دون تجاوز نافذة السياق (context window) الخاص بالنموذج.
- توليد السياق: استخدام نموذج لتلخيص علاقة كل جزء بمدرجه الأصلي، مع اتباع عملية مثل دليل التضمينات السياقية لـ Claude.
- البحث الهجين (Hybrid Search): فهرسة الأجزاء ذات السياق باستخدام متجهات كثيفة وطرق معجمية مثل ترتيب الكلمات المفتاحية BM25.
- إعادة الترتيب (Reranking): إعادة ترتيب المرشحين المسترجعين باستخدام مقارنات أعمق بين الاستعلام والجزء قبل إرسال أفضل الأدلة إلى المولد.
أفادت شركة Anthropic أن التضمينات السياقية مقترنة بخوارزمية BM25 السياقية قد خفضت معدل فشل الاسترجاع لأفضل 20 نتيجة بنسبة 49%، بينما أدى إضافة إعادة الترتيب إلى تحقيق انخفاض بنسبة 67% في اختباراتها. تختلف النتائج حسب مجموعة البيانات، لذا ينبغي التعامل مع هذه الأرقام كمعايير قياسية وليست ضمانات. (anthropic.com)
Link to this sectionالاسترجاع السياقي في رؤية الكمبيوتر#
In multimodal RAG, document context can include detected objects, image captions, timestamps, camera locations, or surrounding video events. The example below uses Ultralytics YOLO26 to create searchable context for an image:
from ultralytics import YOLO
model = YOLO("yolo26n.pt")
result = model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")[0]
labels = [model.names[int(cls)] for cls in result.boxes.cls.tolist()]
context = f"Street-scene image containing: {', '.join(labels)}."
print(context)يمكن وضع النص المُولَّد كبادئة لتسمية توضيحية لصورة أو سجل بيانات وصفية قبل التضمين. يمكن للمطورين استكشاف مسارات عمل التنبؤ الخاصة بـ YOLO والبحث عن التشابه البصري ذات الصلة.
Link to this sectionتطبيقات العالم الحقيقي#
- البحث المؤسسي والقانوني: تحافظ مساعدات السياسات على أسماء المستندات، والتواريخ، والأقسام، وعلاقات البنود، مما يقلل الإجابات المضللة الناتجة عن المقاطع المعزولة.
- أنظمة الصيانة المرئية: توفر الآلات المكتشفة، وأنواع العيوب، ومواقع المرافق سياقًا للصور قبل أن يسترجع النظام أدلة الإصلاح أو سجلات الفحص.
- التعليم المخصص: يمكن لوكلاء التعلم دمج حوار الطالب مع سجلات النشاط لاسترجاع التوجيهات ذات الصلة بالمهمة الحالية للمتعلم.
Link to this sectionالتقنيات ذات الصلة وأفضل الممارسات#
يختلف الاسترجاع السياقي عن هندسة السياق (context engineering)، والتي تدير جميع المعلومات المقدمة إلى النموذج وقت التشغيل. كما يختلف عن أبحاث التجزئة المتأخرة، والتي تقوم بتضمين مستند كامل قبل تجميع تمثيلات الرموز في أجزاء. وجد تقييم مقارن لعام 2025 أن الاسترجاع السياقي فعال في الحفاظ على التماسك الدلالي ولكنه أكثر تطلباً من الناحية الحسابية. (arxiv.org)
تشمل أفضل الممارسات الحالية اختبار أحجام متعددة للأجزاء، والاحتفاظ بالبيانات الوصفية للمصدر، والجمع بين الاسترجاع الكثيف وبالكلمات المفتاحية، وقياس الاسترجاع، والدقة، والتأصل، واكتمال الاستجابة باستخدام دليل تقييم RAG من Microsoft. تفضل الأبحاث الأحدث مثل الاسترجاع الدقيق SAGE التجزئة الدلالية واختيار الأجزاء الديناميكية، بينما يدعم معيار الاسترجاع لعام 2026 الاسترجاع الهجين وإعادة الترتيب العصبي لمستندات النصوص والجداول المعقدة. يمكن للفرق التي تبني أنظمة المعرفة البصرية استخدام منصة Ultralytics Platform لتعليق مجموعات البيانات، وتدريب نماذج الرؤية، ونشر نقاط النهاية، ومراقبة المكونات التي توفر السياق البصري المنظم.
