شارك
الرئيسية
2 دقيقةما هو التوليد المعزز بالاسترجاع؟
يُعرف اختصاراً بـ(RAG)، وهو إطار عمل للذكاء الاصطناعي يجمع بين نقاط القوة في أنظمة استرجاع المعلومات التقليدية (مثل البحث وقواعد البيانات) مع قدرات النماذج اللغوية الكبيرة التوليدية (LLMs).
كيف يعمل التوليد المعزز بالاسترجاع؟
يعمل التوليد المعزز للاسترجاع عن طريق دمج التقنيات القائمة على الاسترجاع مع نماذج الذكاء الاصطناعي القائمة على التوليد.
تتميز النماذج القائمة على الاسترجاع باستخراج المعلومات من المصادر الموجودة مسبقاً على الإنترنت، مثل المقالات الصحفية وقواعد البيانات والمدونات ومستودعات المعرفة الأخرى مثل ويكيبيديا. ولكن عيب هذه النماذج أنه لا يمكنها إنتاج استجابات مميزة. بالمقابل يمكن للنماذج التوليدية توليد استجابات أصلية مناسبة في سياق ما يتم طرحه، ولكنها تجد صعوبة في الحفاظ على الدقة الصارمة.
للتغلب على نقاط الضعف النسبية في النماذج الحالية، تم تطوير أنظمة التوليد المعزز بالاسترجاع، بهدف الجمع بين نقاط القوة الخاصة بكل منها والحد من عيوبها.
في نظام الذكاء الاصطناعي القائم على التوليد المعزز بالاسترجاع يتم استخدام نموذج الاسترجاع للعثور على معلومات ذات صلة من مصادر المعلومات الموجودة، بينما يأخذ النموذج التوليدي المعلومات المسترجعة ويلخص جميع البيانات ويشكّلها في استجابة مناسبة للسياق.
ما هي فوائد التوليد المعزز بالاسترجاع؟
يجمع التوليد المعزز بالاسترجاع بين نقاط قوة كلٍ من الذكاء الاصطناعي التوليدي والذكاء الاصطناعي القائم على الاسترجاع. ويقدّم العديد من الفوائد، أبرزها:
- الدقة: من خلال استخدام نموذج الاسترجاع أولاً لتحديد المعلومات ذات الصلة، يمكن لنموذج الذكاء الاصطناعي تقديم إجابات أكثر دقة وحداثة.
- تجميع المعلومات من مصادر متنوعة: من خلال الجمع بين نماذج الاسترجاع والتوليد، يمكن لنموذج التوليد المعزز بالاسترجاع تجميع المعلومات من مصادر عديدة وتوليد استجابات جديدة بطريقة تشبه الإنسان. وهذا مفيد بشكل خاص للاستعلامات الأكثر تعقيداً والتي تتطلب دمج المعلومات من مصادر متعددة.
- أكثر كفاءة: نماذج التوليد المعزز بالاسترجاع أكثر كفاءة من النماذج التوليدية الأخرى، حيث تعمل مرحلة الاسترجاع الأولية على تقليل حجم البيانات التي تحتاج إلى معالجة في مرحلة التوليد.
- الموثوقية: يضمن أن يكون لدى المستخدمين إمكانية الوصول إلى مصادر النموذج، وهذا يعني إمكانية التحقق من دقة ادعاءاته والثقة بها في النهاية.
- تقليل احتمالية تسريب النماذج اللغوية الكبيرة للبيانات الحساسة أو الهلوسة بمعلومات غير صحيحة أو مضللة.
كيف يتم استخدام التوليد المعزز بالاسترجاع اليوم؟
إليك بعض الأمثلة الواقعية لكيفية استخدام نماذج التوليد المعزز بالاسترجاع:
- تحسين دعم العملاء: تستخدم أنظمة التوليد المعزز بالاسترجاع لبناء بوتات دردشة متقدمة تقدم إجابات أكثر تخصيصاً ودقة لاستفسارات العملاء، ما يعني استجابة أسرع وزيادة في الكفاءة التشغيلية وبالتالي رضا العملاء.
- إنشاء المحتوى: يمكن لأنظمة التوليد المعزز بالاسترجاع مساعدة الشركات على إنتاج منشورات المدونات والمقالات وكتالوجات المنتجات أو غيرها من المحتوى، من خلال الجمع بين قدراتها التوليدية واسترجاع المعلومات من مصادر موثوقة، سواء خارجية أو داخلية.
- دعم المبيعات: يمكن لـ RAG أن تعمل مساعد مبيعات افتراضياً، والإجابة على أسئلة العملاء حول العناصر الموجودة في المخزون، واسترجاع مواصفات المنتج، وشرح تعليمات التشغيل، وتقديم توصيات مخصصة ومعالجة مخاوف العملاء.