ما هو RAG؟ التقنية التي تجعل البوت يجيب من بياناتك بدل أن يخترع

كيف يعمل RAG خطوة بخطوة؟

• تُقسَّم وثائقك إلى فقرات صغيرة.
• تُحوَّل كل فقرة إلى تمثيل رقمي يعبر عن معناها (Embedding) وتُخزن في قاعدة بيانات متجهات.
• عند السؤال يُحوَّل السؤال بالطريقة نفسها ويُبحث عن أقرب الفقرات معنى.
• تُرسل الفقرات مع السؤال للنموذج مع تعليمات: أجب منها فقط.
• يرد النموذج ويُحفظ المصدر للمراجعة.

لماذا RAG أفضل من «تدريب» النموذج على بياناتك؟

لأن بياناتك تتغير: الأسعار والسياسات والمخزون. مع RAG يكفي تحديث الوثيقة أو قاعدة البيانات لتتغير الإجابة فورًا، دون إعادة تدريب مكلفة. كما يمكنك رؤية المصدر الذي بُنيت عليه الإجابة، وحذف معلومة بحذف وثيقتها.

حدود RAG

جودة الإجابة لا تتجاوز جودة وثائقك: وثائق متناقضة أو قديمة تنتج إجابات متناقضة. لذلك يبدأ أي مشروع RAG جاد بتنظيف قاعدة المعرفة وتحديد مالك لكل وثيقة يحدثها.