ما المشكلة التي يحلها التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG)؟
يحل التوليد المعزز بالاسترجاع مشكلة عدم معرفة نموذج الذكاء الاصطناعي بمستندات مؤسستك، أو اقتصار معرفته بالعالم على معلومات قديمة. فبدلًا من إعادة تدريب النموذج، تزوده بالفقرات المناسبة عند إجابته.
تخيّل شركة تنظيم رحلات افتراضية اسمها تايدووتر ترافل، يعمل بها 50 شخصًا. يكرر فريق الحجوزات الأسئلة نفسها عن دليل الشروط والإجراءات المكوّن من 90 صفحة. جرّب قائد فريق اسمه ليون روبوت محادثة عامًا: 'هل يمكن للعميل تغيير اسم المسافر الرئيسي قبل المغادرة بـ10 أيام، وهل تُفرض رسوم؟' قدّم روبوت المحادثة إجابة عامة وواثقة عن قواعد شركات الطيران ورسوم لا تتقاضاها تايدووتر. الإجابة الفعلية موجودة في القسم 4.2 من الدليل، الذي لم يطّلع عليه روبوت المحادثة قط.
كيف يعمل التوليد المعزّز بالاسترجاع؟
يعمل التوليد المعزّز بالاسترجاع على ثلاث مراحل: استرجاع المقاطع الأكثر صلة بالسؤال، وإضافتها إلى نص التعليمات، ثم ترك النموذج يولّد إجابة بالاستناد إليها. ويصف مسرد Anthropic الفكرة نفسها: تُسترجع المعلومات ذات الصلة من قاعدة معرفية وقت طرح الاستفسار، وتُمرّر إلى النموذج مع السؤال الأصلي.
يرجع المصطلح إلى ورقة بحثية نشرها باتريك لويس وزملاؤه عام 2020، جمعت بين نموذج لغوي وفهرس مستندات قابل للبحث، ووجدت أن الإجابات أكثر تحديدًا واستنادًا إلى الحقائق من إجابات النموذج وحده.
1. جهّز المستندات
يُقسَّم الدليل إلى أجزاء، كقسم واحد أو بضع فقرات لكل جزء، حتى يتمكن البحث من إرجاع مقطع محدد بدلًا من الكتاب بأكمله.
2. فهرسها بحسب المعنى
يُحوَّل كل مقطع إلى تمثيل تضميني، وهو قائمة أرقام تمثل معناه، ويُخزَّن في قاعدة بيانات متجهية. وتصف AWS هذه الخطوة بأنها تحويل البيانات إلى تمثيلات رقمية تتيح مطابقتها مع الأسئلة.
3. استرجع المعلومات
يُحوَّل السؤال بالطريقة نفسها، ويُطابَق مع الفهرس للعثور على أقرب الأجزاء. وتستخدم أنظمة كثيرة أيضاً البحث العادي بالكلمات المفتاحية إلى جانب هذه الطريقة.
4. عزّز نص التعليمات
تُدرج المقاطع الأعلى ترتيبًا في التعليمة، مع توجيه مثل 'أجب اعتمادًا على هذه المقاطع فقط، وأشر إلى القسم'.
5. أنشئ المحتوى
يكتب النموذج الإجابة انطلاقاً من النص المقدَّم، ويُفضَّل أن يقتبس المقاطع التي استخدمها أو يستشهد بها.
كيف تبدو الإجابة مع التوليد المعزّز بالاسترجاع ومن دونه؟
دون التوليد المعزز بالاسترجاع: 'تسمح معظم شركات السفر بتغيير الأسماء مقابل رسوم تتراوح بين 50 و100 للشخص، وفقاً لسياسة شركة الطيران.' تبدو الإجابة مفيدة، لكنها ليست سياسة تايدووتر، ولا يستطيع أحد التحقق من مصدرها.
مع التوليد المعزز بالاسترجاع: يسترجع النظام القسم 4.2 والقسم 4.5 من الدليل، ويجيب النموذج: 'نعم. يسمح القسم 4.2 بتغيير اسم المسافر الرئيسي قبل المغادرة بمدة تصل إلى 7 أيام دون رسوم. وينص القسم 4.5 على أن الباقات التي تشمل رحلات جوية قد تخضع لرسوم التغيير الخاصة بشركة الطيران، والتي يعرضها نظام الحجز. المصدر: القسمان 4.2 و4.5 من الدليل.' يستطيع ليون فتح القسمين والتأكد من الإجابة خلال ثوانٍ. وإذا تغير الدليل، تتغير الإجابة بمجرد فهرسة النسخة الجديدة.
متى ينبغي استخدام التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG)، ومتى لا ينبغي استخدامه؟
استخدم التوليد المعزز بالاسترجاع عندما يجب أن تستند الإجابات إلى مجموعة محددة ومتغيرة من المستندات، ويحتاج المستخدمون إلى الاطلاع على المصدر. وهو مناسب لأدلة السياسات ووثائق المنتجات وقواعد معرفة الدعم ومكتبات العقود. ويشير مسرد Anthropic إلى أنه مفيد خصوصًا للمعلومات الحديثة والمعرفة المتخصصة في مجال معين والاستشهاد الصريح بالمصادر.
ليس التوليد المعزز بالاسترجاع هو الحل عندما تكون المستندات صغيرة بما يكفي للصقها مباشرة في التعليمة، أو عندما تتعلق المهمة بالأسلوب أو التنسيق لا بالحقائق، أو عندما تكون المستندات المصدر نفسها غير موثوقة. وهو لا يحل محل صلاحيات الوصول أيضًا: إذا استُرجعت فقرة، فيمكن للنموذج تكرارها، لذا يجب تطبيق ضوابط الوصول قبل الاسترجاع.
كيف تحدث الأخطاء في التوليد المعزّز بالاسترجاع؟
تحدث أخطاء التوليد المعزز بالاسترجاع عادةً في مرحلة الاسترجاع لا التوليد: إذا عُثر على الفقرة الخطأ، يكتب النموذج إجابة واثقة استنادًا إليها. وتشير Anthropic إلى أن فعالية التوليد المعزز بالاسترجاع تعتمد على جودة قاعدة المعرفة وصلتها بالموضوع، وعلى المحتوى المسترجع.
مقطع خاطئ أو غير مكتمل
يقع المقطع الذي يتضمن الاستثناء في جزء مختلف عن الجزء الذي يتضمن القاعدة، لذا تُغفل الإجابة الاستثناء.
إصدارات قديمة أو مكررة
لا يزال دليل العام الماضي مفهرساً إلى جانب دليل هذا العام، ويجري استرجاع الدليل القديم.
النموذج يبتعد عن النص
يمزج النموذج النص المسترجع بمعرفته العامة. وتسهّل التعليمات التي تلزمه بالإجابة من المصادر فقط، مع إظهار الاستشهادات، اكتشاف هذا المزج.
لا توجد إجابة جيدة
ينبغي أن يوضح النظام أن المستندات لا تغطي السؤال بدلًا من التخمين.
أين يقع موضوع التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) ضمن دليل دورات Tosheo.ai؟
يندرج درس التوليد المعزّز بالاسترجاع ضمن فئة بناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي، في دورة بناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي. يقدم هذا الدرس شرحًا للمفهوم لكل من يعمل مع مساعدي ذكاء اصطناعي يعتمدون على مستندات الشركة. أما مسار البرمجة، المتاح بعد التسجيل، فيتيح بناء تطبيق صغير للتوليد المعزّز بالاسترجاع (RAG) عمليًا، بدءًا من تقسيم المستندات وإنشاء التضمينات وصولًا إلى الاسترجاع والإجابات الموثقة بالمصادر، مع ملاحظات مستندة إلى دليل التقييم في كل خطوة.
المصادر والنطاق
وثائق Anthropic Claude، ميزة الاستشهاد بالمصادر (تم التحقّق في 19 أكتوبر 2026) ↗