التوليد المعزز بالاسترجاع: غوص تقني عميق
التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) أصبح الهيكل المعياري لبناء تطبيقات نماذج اللغة الكبيرة التي تحتاج الوصول إلى المعرفة الخارجية. هذا الغوص العميق يغطي التفاصيل التقنية.
نظرة عامة على هيكل RAG
نظام RAG لديه ثلاثة مكونات رئيسية:
- خط أنابيب الفهرسة: معالجة المستندات إلى أجزاء قابلة للبحث مع تضمينات
- نظام الاسترجاع: إيجاد الأجزاء ذات الصلة لاستعلام معين
- نظام التوليد: تغذية السياق المسترجع لنموذج اللغة الكبير لتوليد الرد
استراتيجيات التقطيع
كيف تقسم المستندات يهم بشكل كبير:
أجزاء ثابتة الحجم: بسيطة لكن يمكنها تقسيم الجمل وفقدان السياق.
التقطيع الدلالي: التقسيم عند الحدود الطبيعية (فقرات، أقسام).
التقطيع التكراري: جرب استراتيجيات متعددة وقيم.
النافذة المنزلقة: أجزاء متداخلة للحفاظ على السياق.
تحسين الاسترجاع
البحث الهجين: ادمج تشابه المتجهات مع مطابقة الكلمات المفتاحية لنتائج أفضل.
إعادة الترتيب: استخدم نموذج cross-encoder لإعادة ترتيب الأجزاء المسترجعة.
متعدد الاستعلامات: ولّد أشكال استعلام متعددة لاسترجاع شامل.
التوليد
قالب الـ prompt: هيكل كيفية تقديم السياق المسترجع لنموذج اللغة الكبير.
استشهاد المصدر: استشهد دائماً بالمستندات التي تأتي منها المعلومات.
معالجة البديل: ماذا يحدث عندما لا يتم العثور على سياق ذي صلة؟
مواضيع متقدمة
RAG وكيل: الوكيل يقرر متى وماذا يسترجع.
RAG بالرسم البياني: استخدام رسوم المعرفة للاسترجاع المنظم.
RAG متعدد الوسائط: استرجاع الصور والصوت والفيديو مع النص.
تنفيذ عملي
ابدأ بسيطاً. استخدم مخزناً متجهاً أساسياً بتقطيع ثابت، ثم حسّن بناءً على الاستخدام الفعلي. برنامج "البناء بنماذج اللغة الكبيرة" لدينا يغطي تنفيذ RAG بعمق.