اكتشف كيف يعمل التوليد المعزَّز للاسترجاع (RAG) على تحسين نماذج الذكاء الاصطناعي من خلال دمج البيانات الخارجية الموثوقة في الوقت الفعلي للحصول على استجابات دقيقة ومُحدَّثة.
التوليد المعزّز للاسترجاع (RAG) هو نهج مبتكر لتعزيز قدرات نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية، لا سيما نماذج اللغات الكبيرة (LLMs). وهو يعالج القيد الرئيسي لنماذج اللغات الكبيرة القياسية: اعتمادها فقط على البيانات المُدربة مسبقًا، مما قد يؤدي إلى مخرجات غير دقيقة من الناحية الواقعية أو قديمة أو تفتقر إلى فهم سياقي محدد. يتغلب برنامج RAG على هذه المشكلات من خلال تمكين النماذج من الوصول إلى المعلومات من مصادر خارجية ودمجها في الوقت الفعلي أثناء عملية التوليد.
التوليد المعزز للاسترجاع (RAG) هي تقنية تُثري معرفة النماذج المعززة للاسترجاع من خلال السماح لها باسترجاع المعلومات من قواعد المعرفة الخارجية قبل توليد استجابة. وخلافًا للنماذج التي تعتمد فقط على معاييرها الداخلية المدربة مسبقًا، فإن النماذج القائمة على التوليد المعزز (RAG) تصل ديناميكيًا إلى المعلومات ذات الصلة من مصادر خارجية مثل المستندات أو قواعد البيانات أو الويب وتدمجها. تعمل هذه العملية بفعالية على سد الفجوة بين المعرفة العامة الواسعة المضمنة في النماذج القائمة على RAG والحاجة إلى معلومات حديثة أو دقيقة أو معلومات خاصة بمجال معين. وهذا يضمن أن المحتوى الذي تم إنشاؤه لا يكون ذا صلة بالسياق فحسب، بل يرتكز أيضًا على حقائق حديثة وموثوقة.
تتضمن عملية التوليد المعزّز للاسترجاع بشكل عام مرحلتين رئيسيتين تعملان جنبًا إلى جنب:
مرحلة الاسترجاع: عندما يطرح المستخدم استعلامًا، يوظف نظام RAG أولاً آلية استرجاع للبحث عن المعلومات ذات الصلة من مصدر معرفي معين. يمكن أن يكون مصدر المعرفة هذا قاعدة بيانات متجهة من المستندات، أو مجموعة من صفحات الويب، أو أي مستودع بيانات منظم أو غير منظم. وغالبًا ما يتم استخدام تقنيات مثل البحث الدلالي ومطابقة التشابه لتحديد وجلب المستندات أو أجزاء المعلومات الأكثر صلة بالموضوع. تستفيد هذه الأساليب من التضمينات لفهم معنى وسياق كل من الاستعلام والمعلومات في قاعدة المعرفة، مما يضمن أن الاسترجاع لا يعتمد فقط على الكلمات المفتاحية بل يتماشى مع المفاهيم.
مرحلة التعزيز والتوليد: بمجرد استرجاع المعلومات ذات الصلة، يتم بعد ذلك "تعزيزها" أو دمجها مع استعلام المستخدم الأصلي. يتم بعد ذلك إدخال هذه المطالبة المعززة في LLM. ويستخدم النموذج هذا السياق المعزّز - كل من الاستعلام الأصلي والمعرفة المسترجعة - لتوليد استجابة أكثر استنارة ودقة. تضمن هذه العملية أن تكون مخرجات النموذج مستندة إلى حقائق وسياق خارجي، بدلاً من الاعتماد فقط على بيانات ما قبل التدريب التي قد تكون محدودة أو قديمة. وتؤدي تقنيات مثل هندسة الطلبات دورًا حاسمًا في دمج المعلومات المسترجعة بفعالية في عملية التوليد، وتوجيه نموذج التعلم الآلي لإنتاج إجابات متماسكة وذات صلة.
أثبتت تقنية RAG أنها تقنية متعددة الاستخدامات لها تطبيقات في مجالات مختلفة:
روبوتات الدردشة الآلية المحسّنة لدعم العملاء: في خدمة العملاء، يمكن لروبوتات الدردشة الآلية المدعومة من RAG تقديم إجابات أكثر دقة وفائدة من خلال استرجاع المعلومات من قواعد المعرفة المحدثة والأسئلة الشائعة ووثائق المنتج. يضمن ذلك حصول المستخدمين على إجابات حديثة ومحددة، مما يحسن من رضا العملاء ويقلل من الحاجة إلى التدخل البشري للاستفسارات الشائعة. استكشف المزيد حول روبوتات الدردشة الآلية وتطبيقاتها.
إنشاء المحتوى والمساعدة في البحث: بالنسبة لمنشئي المحتوى والباحثين، يمكن أن تساعد أنظمة RAG في إنشاء المقالات والتقارير والأوراق البحثية من خلال توفير إمكانية الوصول إلى مستودعات هائلة من المعلومات. من خلال تأصيل النص الذي تم إنشاؤه في الحقائق والبيانات المسترجعة، تساعد RAG في ضمان دقة الحقائق وتقلل من خطر الانتحال. وهذا مفيد بشكل خاص في المجالات التي تتطلب معلومات محدثة أو التعمق في موضوعات محددة. تعرف على المزيد حول تقنيات توليد النصوص.
أنظمة إدارة المعرفة الداخلية: يمكن للشركات استخدام RAG لبناء أنظمة إدارة المعرفة الداخلية التي تسمح للموظفين بالوصول السريع إلى المعلومات وتجميعها من وثائق الشركة ومواقع الويكي وقواعد البيانات. يمكن أن يؤدي ذلك إلى تحسين الكفاءة، وتسهيل عملية اتخاذ القرارات بشكل أفضل، وتبسيط عمليات الإعداد من خلال جعل المعرفة المؤسسية متاحة بسهولة.
في حين أن كلاً من RAG والضبط الدقيق يهدفان إلى تكييف الآليات ذات المسؤولية المحدودة مع حالات استخدام محددة، إلا أنهما يعملان بشكل مختلف:
التوليد المعزز للاسترجاع (RAG): يعزز RAG عملية التوليد من خلال استرجاع المعلومات ذات الصلة خارجيًا في وقت الاستعلام. فهو يحافظ على معلمات النموذج دون تغيير ويعتمد على مصادر المعرفة الخارجية للحصول على معلومات محدثة ومعلومات خاصة بالمجال. يكون التوليد المعزز مفيدًا عند التعامل مع معلومات متغيرة بشكل متكرر أو عندما يحتاج النموذج إلى الوصول إلى كمية هائلة من البيانات التي لا يمكن تضمينها عمليًا في معلمات النموذج.
الضبط الدقيق: من ناحية أخرى، ينطوي الضبط الدقيق على تعديل المعلمات الداخلية لنموذج مُدرب مسبقًا من خلال تدريبه على مجموعة بيانات جديدة خاصة بمهمة معينة. يعد الضبط الدقيق فعالاً في تكييف النموذج مع نمط أو مجال أو مهمة معينة، لكنه يقوم بتحديث المعرفة الأساسية للنموذج ويتطلب إعادة التدريب لدمج المعلومات الجديدة. استكشف مفهوم الضبط الدقيق ونقل التعلم لمزيد من الفهم.
يوفر RAG طريقة أكثر مرونة وفعالية لدمج المعرفة الخارجية والمتطورة دون الحاجة إلى إعادة تدريب النموذج بأكمله، مما يجعله خيارًا عمليًا للتطبيقات التي تتطلب استجابات حديثة وغنية بالسياق.
يوفر اعتماد RAG العديد من المزايا الرئيسية: