تخطَّ إلى المحتوى
المصطلحات
المصطلحاتالذكاء الاصطناعي التطبيقي

التوليد المعزّز بالاسترجاع RAG

التوليد المعزّز بالاسترجاع أسلوب يسترجع فيه نظام الذكاء الاصطناعي أولًا المقاطع ذات الصلة من مستنداتك أنت، ثم يجيب مستندًا إليها، فتكون الإجابة قائمة على مصادر يمكنك التحقق منها لا على ذاكرة النموذج.

يُكتب أيضًا: RAGبالعربية: التوليد المعزّز بالاسترجاع

المشكلة التي يحلها

النموذج العام لا يعرف سياساتك ولا عقودك ولا أسعارك، وإن سُئل رغم ذلك أنتج جوابًا واثقًا خاطئًا. وRAG يحوّل السؤال من «ماذا تعرف» إلى «ماذا تقول هذه المستندات»، وهو سؤال يجيد النموذج الإجابة عنه أكثر بكثير.

ما لا يحله

يقلّل RAG الإجابات المُختلقة ولا يلغيها. فإن أعاد الاسترجاع المقطع الخطأ أو لم يعد شيئًا، تدهورت الإجابة. ولهذا يعرض النظام الصالح مصادره — ليتحقق القارئ من الإجابة بدل أن يثق بها.

ما الذي يجعله ينجح عمليًا

ما حول النموذج أكثر من النموذج نفسه: أي المستندات داخل النطاق، وكيف تُقسَّم، وكيف يتصرف النظام حين لا يجد شيئًا، وهل تحمل الإجابات مراجعها. ونظام يقول «لم أجد ذلك» أثمن من نظام ينتج إجابة دائمًا.

أسئلة يطرحها الناس

فقط إن اخترت معمارية تفعل ذلك. يمكن أن يعمل الاسترجاع على بنيتك التحتية أنت، وتحديد ما يراه كل نموذج قرار يُتخذ عن قصد.

بمراجعة المصادر المذكورة. وأي تطبيق يستحق الثقة له أيضًا مجموعة تقييم — أسئلة حقيقية بإجابات معروفة — تُعاد عند أي تغيير.

نستخدم افتراضيًا تحليلات تحترم خصوصيتك. هل تسمح لنا أيضًا بتحليلات تعتمد على ملفات تعريف الارتباط لنفهم طريقة استخدام الموقع؟ سياسة الخصوصية