سؤال موثق بوضوح

معرفة متخصصة للقرارات الرقمية

ما هو RAG (الاسترجاع المعزز بالتكوين)؟

إجابة موجزة

يعني RAG أن نموذج اللغة يبحث أولاً في وثائقك الخاصة قبل إعطاء الإجابة ويقوم بالإجابة فقط بناءً على هذا البحث. لا يحتاج النموذج إلى معرفة مسبقة – يحتاج فقط إلى القدرة على القراءة. هذا يقلل الإجابات المخترعة ويجعل كل تصريح قابلاً للعودة إلى مصدره.

كيف تعمل

  1. تُنقسم وثائقك إلى أقسام وتُخزن بطريقة قابلة للبحث.
  2. عند طرح سؤال، يبحث النظام عن الأقسام المناسبة.
  3. تُرسل هذه الأقسام إلى النموذج مع السؤال.
  4. يجيب النموذج فقط بناءً على هذه الأقسام ويذكر المصدر.

لماذا هو أفضل من النموذج المدرب

  • الحالي. تؤثر الوثائق الجديدة فوراً؛ لا حاجة للتدريب المتكرر.
  • قابل للمساءلة. يمكن تتبع كل تصريح إلى مصدره.
  • قابل للتحكم. يمكن منح الصلاحيات حسب الوثيقة – من لا يرى الوثيقة، لا يحصل على إجابة.
  • أرخص. لا حاجة للتدريب أو نموذج مخصص.

أين تتعثر

تعتمد الجودة تقريباً بالكامل على البحث، وليس على النموذج. إذا وُجدت الأقسام الخاطئة، فحتى أفضل نموذج سيوفر إجابة خاطئة. بالتالي، يقع الجهد الرئيسي في الاستعداد: حدود الأقسام المنطقية، بيانات ميتا جيدة، وثائق نظيفة.

الثانية هي الوثائق المتناقضة. إذا كانت هناك ثلاث نسخ من إرشادات في الأرشيف، يشير النظام إلى إحداها. مجموعة وثائق لا تحمل معياراً واضحاً للصحة توفر إجابات غير موثوقة – بغض النظر عن التكنولوجيا.

الاستخدام النموذجي

البحث الداخلي عن المعرفة، الدعم بناءً على الدليل الخاص، استفسار العقود، البحث في وثائق المشاريع.

حقائق أساسية

النواة
أولًا البحث في الوثائق الخاصة، ثم الإجابة
تعتمد الجودة على
البحث، وليس على النموذج
الشرط
وثائق تحمل معياراً واضحاً للصحة

المصادر

جميع المعلومات الخارجية موثقة بمصادر قابلة للتتبع.
  1. 01

هل أنت جاهز لمشروعك القادم؟

استشارة أولية مجانية - بدون ضغط بيع، فقط إجابات واضحة.

اطلب استشارة