| RAG (Retrieval-Augmented Generation) | VS | Vector Search |
|---|---|---|
| يسترجع الوثائق ذات الصلة ويُطعمها للنموذج اللغوي الكبير لتوليد إجابات مبنية على السياق. | يجد وثائق مشابهة دلاليًا باستخدام متجهات التضمين. استرجاع نقي بدون توليد. |
RAG (Retrieval-Augmented Generation)
المزايا
- توليد إجابات كاملة
- استشهادات مصادر مضمنة
- يجمع الاسترجاع مع الاستنتاج
- إخراج بلغة طبيعية
العيوب
- يعتمد على جودة الاسترجاع
- خط أنابيب أكثر تعقيدًا
- تأخير أعلى
- تكلفة النموذج اللغوي الكبير لكل استعلام
Vector Search
المزايا
- مطابقة تشابه سريعة
- تأخير أقل
- بدون تكلفة نموذج لغوي كبير
- ممتاز للبحث والتوصيات
العيوب
- بدون توليد إجابات
- يُرجع الوثائق فقط
- يتطلب إعداد التضمين
- محدود بالتشابه، لا الاستنتاج
الحكم
البحث المتجهي هو الأساس؛ RAG يبني فوقه. استخدم البحث المتجهي لاكتشاف والتوصيات. استخدم RAG عندما يحتاج المستخدمون إجابات كاملة وليست مجرد وثائق.
متى تستخدم أيهما
استخدم البحث المتجهي للبحث الدلالي واكتشاف المكررات ومحركات التوصيات. استخدم RAG لأنظمة الأسئلة والأجوبة وقواعد المعرفة والمساعدات السياقية.
مستعد لإتقان أدوات الذكاء الاصطناعي عمليًا؟