ما هو الجيل المعزز للاسترجاع؟

ساهمت نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) في تطوير مجال معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، ومع ذلك لا تزال هناك فجوة قائمة في فهم السياق. يمكن أن تنتج LLMs في بعض الأحيان ردود غير دقيقة أو غير موثوقة، وهي ظاهرة تعرف باسم "الهلوسة." 

على سبيل المثال، مع ChatGPT، يتم تقريب حدوث الهلوسة إلى حد كبير 15٪ إلى٪ 20 حوالي 80% من الوقت.

يعد الاسترجاع المعزز (RAG) إطارًا قويًا للذكاء الاصطناعي (AI) مصممًا لمعالجة فجوة السياق من خلال تحسين مخرجات LLM. تستفيد RAG من المعرفة الخارجية الواسعة من خلال عمليات الاسترجاع، مما يعزز قدرة LLMs على توليد استجابات دقيقة ودقيقة وغنية بالسياق.  

دعونا نستكشف أهمية RAG ضمن أنظمة الذكاء الاصطناعي، ونكشف عن قدرته على إحداث ثورة في فهم اللغة وتوليدها.

ما هو الجيل المعزز للاسترجاع (RAG)؟

كإطار هجين، RAG يجمع بين نقاط القوة في النماذج التوليدية والاسترجاعية. يستفيد هذا المزيج من مصادر المعرفة الخارجية لدعم التمثيلات الداخلية وإنشاء إجابات أكثر دقة وموثوقية. 

تتميز بنية RAG بأنها مميزة، حيث تمزج نماذج التسلسل إلى التسلسل (seq2seq) مع مكونات استرجاع المرور الكثيف (DPR). يمكّن هذا الاندماج النموذج من إنشاء استجابات ذات صلة بالسياق ترتكز على معلومات دقيقة. 

ترسي RAG الشفافية من خلال آلية قوية للتحقق من الحقائق والتحقق من صحتها لضمان الموثوقية والدقة. 

كيف يعمل الجيل المعزز للاسترجاع؟ 

في عام 2020، قدمت ميتا ملف إطار RAG لتوسيع LLMs إلى ما هو أبعد من بيانات التدريب الخاصة بهم. مثل اختبار الكتاب المفتوح، يمكّن RAG حاملي شهادة LLM من الاستفادة من المعرفة المتخصصة للحصول على استجابات أكثر دقة من خلال الوصول إلى معلومات العالم الحقيقي ردًا على الأسئلة، بدلاً من الاعتماد فقط على الحقائق المحفوظة.

نموذج RAG الأصلي من Meta (مصدر الصورة)

تبتعد هذه التقنية المبتكرة عن النهج المبني على البيانات، حيث تتضمن المكونات القائمة على المعرفة، مما يعزز دقة النماذج اللغوية وإحكامها وفهمها للسياق.

بالإضافة إلى ذلك، يعمل RAG في ثلاث خطوات، مما يعزز قدرات النماذج اللغوية.

المكونات الأساسية لـ RAG (مصدر الصورة)

• استرجاع: تعثر نماذج الاسترجاع على المعلومات المرتبطة بمطالبة المستخدم لتعزيز استجابة نموذج اللغة. ويتضمن ذلك مطابقة مدخلات المستخدم مع المستندات ذات الصلة، مما يضمن الوصول إلى معلومات دقيقة وحديثة. تقنيات مثل استرجاع الممر الكثيف (جمهورية الكونغو الديمقراطية) و تشابه جيب التمام المساهمة في الاسترجاع الفعال في RAG ومواصلة تحسين النتائج من خلال تضييق نطاقها. 
• زيادة: بعد الاسترجاع، يقوم نموذج RAG بدمج استعلام المستخدم مع البيانات المستردة ذات الصلة، واستخدام تقنيات هندسية سريعة مثل استخراج العبارة الرئيسية، وما إلى ذلك. تعمل هذه الخطوة على توصيل المعلومات والسياق بشكل فعال مع LLM، مما يضمن فهمًا شاملاً لتوليد مخرجات دقيقة.
• جيل: في هذه المرحلة، يتم فك تشفير المعلومات المعززة باستخدام نموذج مناسب، مثل تسلسل إلى تسلسل، لإنتاج الاستجابة النهائية. تضمن خطوة الإنشاء أن تكون مخرجات النموذج متماسكة ودقيقة ومصممة وفقًا لمطالبة المستخدم.

ما هي فوائد RAG؟

تتناول RAG التحديات الحاسمة في البرمجة اللغوية العصبية، مثل التخفيف من عدم الدقة، وتقليل الاعتماد على مجموعات البيانات الثابتة، وتعزيز الفهم السياقي لتوليد لغة أكثر دقة ودقة.

يعزز إطار عمل RAG المبتكر دقة وموثوقية المحتوى الذي تم إنشاؤه، مما يحسن كفاءة أنظمة الذكاء الاصطناعي وقدرتها على التكيف.

1. انخفاض الهلوسة LLM

من خلال دمج مصادر المعرفة الخارجية خلال موجه الجيل، يضمن RAG أن تكون الاستجابات مستندة بقوة إلى معلومات دقيقة وذات صلة بالسياق. يمكن أن تحتوي الردود أيضًا على اقتباسات أو مراجع، مما يمكّن المستخدمين من التحقق من المعلومات بشكل مستقل. يعزز هذا النهج بشكل كبير موثوقية المحتوى الناتج عن الذكاء الاصطناعي ويقلل من الهلوسة.

2. ردود محدثة ودقيقة 

تعمل RAG على تقليل الوقت المحدد لبيانات التدريب أو المحتوى الخاطئ من خلال استرجاع المعلومات في الوقت الفعلي بشكل مستمر. يمكن للمطورين دمج أحدث الأبحاث أو الإحصائيات أو الأخبار بسلاسة مباشرة في النماذج التوليدية. علاوة على ذلك، فهو يربط LLMs بموجزات الوسائط الاجتماعية المباشرة ومواقع الأخبار ومصادر المعلومات الديناميكية. تجعل هذه الميزة من RAG أداة لا تقدر بثمن للتطبيقات التي تتطلب معلومات دقيقة وفي الوقت الفعلي.

3. كفاءة التكلفة 

غالبًا ما يتضمن تطوير Chatbot استخدام النماذج الأساسية التي يمكن الوصول إليها من خلال واجهة برمجة التطبيقات (API) مع تدريب واسع النطاق. ومع ذلك، فإن إعادة تدريب مديري الإدارة هؤلاء على البيانات الخاصة بالمجال يؤدي إلى تكاليف حسابية ومالية عالية. يعمل RAG على تحسين استخدام الموارد وجلب المعلومات بشكل انتقائي حسب الحاجة، مما يقلل من الحسابات غير الضرورية ويعزز الكفاءة العامة. يؤدي ذلك إلى تحسين الجدوى الاقتصادية لتنفيذ RAG ويساهم في استدامة أنظمة الذكاء الاصطناعي.

4. المعلومات المركبة

تقوم RAG بإنشاء استجابات شاملة وذات صلة من خلال المزج بسلاسة بين المعرفة المستردة والقدرات التوليدية. يعزز هذا التوليف لمصادر المعلومات المتنوعة عمق فهم النموذج، ويقدم مخرجات أكثر دقة.

5. سهولة التدريب 

تتجلى طبيعة RAG سهلة الاستخدام في سهولة التدريب. يمكن للمطورين ضبط النموذج بسهولة، وتكييفه مع مجالات أو تطبيقات محددة. تسهل هذه البساطة في التدريب التكامل السلس لـ RAG في أنظمة الذكاء الاصطناعي المختلفة، مما يجعلها حلاً متعدد الاستخدامات ويمكن الوصول إليه لتعزيز فهم اللغة وتوليدها.

قدرة RAG على الحل الهلوسة LLM ومشاكل حداثة البيانات تجعلها أداة حاسمة للشركات التي تتطلع إلى تعزيز دقة وموثوقية أنظمة الذكاء الاصطناعي الخاصة بها.

حالات استخدام RAG

RAGتوفر القدرة على التكيف حلولاً تحويلية ذات تأثير حقيقي، بدءًا من محركات المعرفة وحتى تعزيز قدرات البحث. 

1. محرك المعرفة

يمكن لـ RAG تحويل نماذج اللغة التقليدية إلى محركات معرفة شاملة لإنشاء محتوى حديث وأصلي. وهي ذات قيمة خاصة في السيناريوهات التي تتطلب أحدث المعلومات، كما هو الحال في المنصات التعليمية، أو بيئات البحث، أو الصناعات كثيفة المعلومات.

2. تكبير البحث

من خلال دمج LLM مع محركات البحث، يؤدي إثراء نتائج البحث بالردود التي تم إنشاؤها بواسطة LLM إلى تحسين دقة الردود على الاستعلامات المعلوماتية. يؤدي ذلك إلى تحسين تجربة المستخدم وتبسيط سير العمل، مما يسهل الوصول إلى المعلومات الضرورية لمهامهم. 

3. تلخيص النص

يمكن لـ RAG إنشاء ملخصات موجزة وغنية بالمعلومات لكميات كبيرة من النص. علاوة على ذلك، يوفر RAG على المستخدمين الوقت والجهد من خلال تمكين التطوير الدقيق والشامل ملخصات النص من خلال الحصول على البيانات ذات الصلة من مصادر خارجية. 

4. سؤال وجواب Chatbots

يؤدي دمج LLMs في برامج الدردشة الآلية إلى تحويل عمليات المتابعة من خلال تمكين الاستخراج التلقائي للمعلومات الدقيقة من مستندات الشركة وقواعد المعرفة. يؤدي ذلك إلى رفع كفاءة روبوتات الدردشة في حل استفسارات العملاء بدقة وسرعة. 

الآفاق المستقبلية والابتكارات في RAG

ومع التركيز المتزايد على الاستجابات الشخصية، وتوليف المعلومات في الوقت الفعلي، وتقليل الاعتماد على إعادة التدريب المستمر، تعد RAG بتطورات ثورية في نماذج اللغة لتسهيل تفاعلات الذكاء الاصطناعي الديناميكية والمدركة للسياق.

ومع نضوج RAG، فإن تكامله السلس في التطبيقات المتنوعة بدقة عالية يوفر للمستخدمين تجربة تفاعل محسنة وموثوقة.

قم بزيارتنا اتحدوا للحصول على رؤى أفضل حول ابتكارات الذكاء الاصطناعي و التكنولوجيا.