RAG: كيف تجعل الذكاء الاصطناعي يجيب من مستندات شركتك لا من خياله؟

النموذج اللغوي لا يعرف سياسة إجازاتك ولا شروط عقودك ولا مواصفات منتجاتك. يمكنك أن تلصق المستند في كل مرة، أو أن تبني نظاماً يجلب المقطع الصحيح تلقائياً ثم يسأل النموذج عنه. هذا هو RAG.

كيف يعمل بخطوات بسيطة؟

1. تُقطَّع مستنداتك إلى مقاطع صغيرة وتُفهرَس بحيث يمكن البحث فيها بالمعنى لا بالكلمة وحدها.
2. عند سؤال المستخدم يبحث النظام عن أقرب المقاطع.
3. تُرسل المقاطع مع السؤال إلى النموذج مع تعليمة: أجب من هذه النصوص فقط، وإن لم تجد فقل ذلك.
4. يعرض النظام الإجابة مع المصدر ليتحقق منه المستخدم.

أين يفشل؟

• مستندات قديمة أو متناقضة: النظام سيجلب القديم بثقة.
• تقطيع سيئ يفصل الجدول عن عنوانه أو الاستثناء عن قاعدته.
• غياب الصلاحيات: موظف يسأل فيحصل على جزء من مستند للإدارة العليا.
• إجابات بلا مصدر، فلا يعرف المستخدم هل يصدقها.
• ملفات ممسوحة ضوئياً لم يُستخرج نصها جيداً، خصوصاً بالعربية.

RAG أم تدريب نموذج؟

التدريب الإضافي يغيّر أسلوب النموذج وسلوكه، أما RAG فيعطيه معلومات حديثة قابلة للتحديث والمراجعة. لمعظم احتياجات الشركات من أسئلة المستندات وسياساتها، يبدأ RAG أرخص وأسهل في الضبط.