اكتشف كيف يُحدث التوليد المعزّز للاسترجاع (RAG) ثورة في البرمجة اللغوية العصبية من خلال الجمع بين استرجاع المعرفة الخارجية وتوليد النصوص للحصول على مخرجات دقيقة ومحدّثة.
التوليد المعزّز للاسترجاع (RAG) هو نهج مبتكر في مجال معالجة اللغات الطبيعية (NLP) يعزز قدرات النماذج اللغوية من خلال دمج استرجاع المعرفة الخارجية في عملية توليد النصوص. وخلافًا للنماذج التقليدية التي تعتمد فقط على معارفها المدربة مسبقًا، تقوم نماذج RAG بجلب المعلومات ذات الصلة بشكل ديناميكي من مجموعة كبيرة من المستندات لإثراء استجاباتها وإثرائها. تعمل هذه الطريقة على تحسين دقة وملاءمة وعمق النص المُنشأ بشكل كبير، مما يجعلها مفيدة بشكل خاص في التطبيقات التي تتطلب معلومات حديثة أو محددة.
تجمع نماذج RAG بين نقاط قوة كل من النهج القائم على الاسترجاع والنهج القائم على التوليد. وتتضمن العملية عادةً مكونين رئيسيين: المسترجع والمولد. عندما يتم تقديم استعلام، يقوم المسترجع بمسح قاعدة بيانات كبيرة من المستندات واختيار المقاطع الأكثر صلة بناءً على سياق الاستعلام. ثم يتم إدخال هذه المقاطع المسترجعة إلى المولد، الذي يستخدم هذه المعلومات لإنتاج استجابة متماسكة ومناسبة للسياق. غالبًا ما يكون المولد نموذج محول مشابه لتلك المستخدمة في GPT (المحول التوليدي المدرب مسبقًا) أو BERT (تمثيلات التشفير ثنائية الاتجاه من المحولات)، ولكن مع إمكانية إضافية لدمج المعلومات الخارجية.
مكوّن المسترجع مسؤول عن تحديد وجلب المستندات أو المقاطع ذات الصلة من مصدر معرفي خارجي. يستخدم هذا المكوّن غالبًا تقنيات مثل TF-IDF أو BM25 أو التضمينات الكثيفة لقياس التشابه بين الاستعلام والمستندات. المكوّن المولّد هو نموذج التسلسل إلى التسلسل الذي يأخذ المعلومات المسترجعة والاستعلام الأصلي لتوليد الناتج النهائي. يتم تدريب هذا المكون على تجميع المعلومات من مصادر متعددة وإنتاج استجابة سلسة وغنية بالمعلومات.
تقدم نماذج RAG العديد من المزايا مقارنةً بالنماذج اللغوية الكبيرة التقليدية (LLMs). من خلال تأسيس عملية التوليد على معلومات خارجية يمكن التحقق منها، يمكن لنماذج RAG إنتاج مخرجات أكثر دقة وموثوقية. وهذا يقلل من خطر الهلوسة، حيث يولد النموذج معلومات معقولة ولكنها غير صحيحة. بالإضافة إلى ذلك، يمكن لنماذج RAG أن تتكيف بسهولة مع المعلومات الجديدة من خلال تحديث قاعدة بيانات الاسترجاع، مما يجعلها أكثر مرونة وتحديثًا مقارنةً بالنماذج التي تعتمد فقط على المعرفة الثابتة المدربة مسبقًا.
تتفوق نماذج RAG في مهام الإجابة على الأسئلة، خاصةً عندما تتطلب الإجابات معلومات محددة أو حديثة أو متخصصة. على سبيل المثال، يمكن لروبوت الدردشة الآلي لدعم العملاء المدعوم من RAG استرداد أحدث وثائق المنتج أو الأسئلة الشائعة لتقديم إجابات دقيقة ومفيدة لاستفسارات المستخدمين. يضمن ذلك حصول العملاء على أحدث المعلومات دون الحاجة إلى إعادة تدريب النموذج بشكل متكرر.
يمكن استخدام نموذج RAG لإنشاء محتوى عالي الجودة وغني بالمعلومات من خلال سحب الحقائق والإحصائيات والتفاصيل ذات الصلة من مصادر مختلفة. على سبيل المثال، يمكن أن يساعد نموذج RAG في كتابة المقالات الإخبارية من خلال استرجاع أحدث الأحداث ونقاط البيانات المتعلقة بالموضوع. وبالمثل، في تلخيص النصوص، يمكن لنموذج RAG إنتاج ملخصات أكثر شمولاً ودقة من خلال دمج المعلومات من مستندات متعددة.
وبالمقارنة مع النماذج اللغوية الأخرى مثل GPT، فإن قدرة RAG على الوصول إلى المعرفة الخارجية والاستفادة منها تميزها عن غيرها. في حين أن نماذج GPT مثل GPT-3 و GPT-4 قوية في توليد نصوص شبيهة بالنصوص البشرية، إلا أنها محدودة بالبيانات التي تم تدريبها عليها. في المقابل، تعمل RAG على تحسين عملية التوليد من خلال استرجاع المعلومات ذات الصلة بشكل ديناميكي، مما يؤدي إلى مخرجات أكثر استنارة ودقة. هذا التمييز يجعل من RAG ذات قيمة خاصة في السيناريوهات التي تكون فيها الدقة والمعلومات الحديثة أمرًا بالغ الأهمية.
على الرغم من مزاياها، تواجه RAG أيضًا تحديات. تعتمد جودة المخرجات التي تم إنشاؤها بشكل كبير على فعالية المسترجع. إذا فشل المسترجع في جلب المستندات ذات الصلة، فقد تتأثر مخرجات المولد. بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن يكون دمج المعلومات من مصادر متعددة ومعالجتها من مصادر متعددة أمرًا مكثفًا من الناحية الحسابية. تشمل الاتجاهات البحثية المستقبلية تحسين كفاءة آليات الاسترجاع، وتعزيز قدرة المولد على تجميع المعلومات، واستكشاف طرق جديدة لدمج مصادر البيانات المنظمة وغير المنظمة. يمكنك قراءة المزيد عن RAG في هذه الورقة البحثية.
لمزيد من المعلومات عن التقنيات والنماذج المتقدمة في البرمجة اللغوية العصبية اللغوية العصبية يمكنك الاطلاع على مدونةUltralytics .
%25202.png)
%202.png)
