ما هو RAG (التوليد المعزّز بالاسترجاع)؟

كيف يعمل

تُقسَّم المستندات إلى مقاطع، ويُحوَّل كل مقطع إلى متجه — تمثيل رقمي لمعناه. ويُحوَّل السؤال بالطريقة نفسها، وتُسترجع المقاطع التي متجهاتها أقرب.

تُدرَج تلك المقاطع في المطالبة، عادةً مع تعليمة بالإجابة منها. النموذج يقوم بعمل اللغة؛ والاسترجاع يقوم بالمعرفة.

جودة الاسترجاع هي النظام كله

إن لم يُسترجع المقطع الصحيح، فلن ينقذ أي نموذج الإجابة: سيجيب من معرفة عامة ويبدو واثقًا بالقدر نفسه. ومعظم أنظمة RAG المخيّبة مشكلات استرجاع في ثوب توليد.

التقطيع هو حيث يُحسم هذا. المقاطع الصغيرة جدًا تفقد السياق الذي جعلها ذات معنى؛ والكبيرة جدًا يخفّف كل منها التطابق. والتقطيع وفق بنية المستند — الأقسام والعناوين — يتفوّق غالبًا على التقطيع بطول ثابت.

ماذا يصلح وماذا لا يصلح

يصلح RAG مشكلة «النموذج لم يرَ مستنداتي قط». ويقلّل الهلوسة في الأسئلة التي تجيب عنها المستندات، لأن الإجابة أمام النموذج.

لا يصلح الاستدلال، ولا يمنع النموذج من الإجابة من ذاكرته حين لا يعيد الاسترجاع شيئًا مفيدًا. الاستناد ميل قوي لا ضمان، وصورة الفشل إجابة واثقة بلا مصدر.

أسئلة يطرحها الناس

هل RAG هو الضبط الدقيق نفسه؟

لا، وهما يعالجان مشكلتين مختلفتين. الضبط الدقيق يغيّر سلوك النموذج؛ وRAG يغيّر ما يعرفه لطلب واحد. ولسؤال «أجب عن أسئلة حول مستنداتي» يكون RAG الأداة الصحيحة دائمًا تقريبًا وأرخص بكثير في إبقائه محدّثًا.

هل تجعل النوافذ الكبيرة RAG بلا فائدة؟

لا. تستطيع لصق المزيد، لكنك تدفع عن كل رمز في كل رسالة، والنماذج توزّع انتباهها بشكل غير متساوٍ على المدخلات الطويلة جدًا. كما أن الاسترجاع هو المقاربة الوحيدة التي تتوسّع أبعد مما تحمله أي نافذة.

هل يرسل RAG مستنداتي إلى مزوّد النموذج؟

المقاطع المسترجَعة نعم، فهكذا يراها النموذج. وإن كان ذلك غير مقبول، فعلى النموذج أن يعمل في مكان تتحكم به، ولهذا وُجد التشغيل المحلي.