ثورة في استرجاع المعلومات باستخدام تقنية RAG
منصة الذكاء الاصطناعي – متابعات
بات العثور على المعلومات الصحيحة وسط الطوفان الرقمي يشبه التنقل في متاهة معقدة. تسعى محركات البحث التقليدية، رغم قوتها، إلى غمرنا بأعداد هائلة من النتائج، مما يعوق تمييز المعلومات ذات الصلة عن غيرها. وفي هذا السياق الواسع من المعلومات الرقمية، ظهرت تقنية ثورية تعد بتحويل طريقتنا في التفاعل مع البيانات في المؤسسات. تأتي تقنية استرجاع-الجيل المعزز (RAG) لإعادة تعريف علاقتنا بالمعلومات.
وفقًا لمقال نُشر على موقع Artificialintelligence-news، فإن الإنترنت الذي كان يُعَتَبَر سابقًا مصدرًا للمعرفة للجميع، أصبح الآن متاهة معقدة. ورغم قوة محركات البحث التقليدية، فإنها غالبًا ما تغمر المستخدمين بأعداد هائلة من النتائج، مما يعوق العثور على ما يبحثون عنه. ظهرت تكنولوجيات جديدة مذهلة مثل شات جي بي تي من أوبن آي، جنبًا إلى جنب مع نماذج لغوية أخرى مثل بارد. ومع ذلك، تأتي هذه النماذج مع عيوب معينة تواجه مستخدمي الأعمال، مثل خطر توليد معلومات غير دقيقة ونقص الاقتباس المناسب وانتهاكات حقوق النشر المحتملة وندرة المعلومات الموثوقة في مجال الأعمال. التحدي ليس فقط في العثور على المعلومات، بل في العثور على المعلومات الصحيحة. ولكي يكون الذكاء الاصطناعي التوليدي فعالًا في عالم الأعمال، يجب علينا التعامل مع هذه المخاوف، والتي تشكل النقطة المحورية في تقنية RAG.
التحدي الرقمي: بحر من المعلومات
في زاوية منصات مثل مساعد الطيار من مايكروسوفت ولوسي، يأتي النهج الثوري لتقنية استرجاع المعزز (RAG) للجيل التالي.
فما هو بالضبط RAG وكيف يعمل بأسلوب بسيط؟ RAG هو عملية تتألف من خطوتين:
- الاسترجاع: قبل تقديم إجابة، يقوم النموذج RAG بالبحث في مجموعة واسعة من المصادر المختلفة للمعلومات، بما في ذلك الويب والوثائق وقواعد البيانات والمقالات والكتب والمزيد، لاسترداد المعلومات ذات الصلة.
- التقييم: بعد الاسترجاع، يستخدم النموذج نموذج لغوي مدرب مسبقًا لتقييم المعلومات المسترجعة وتصنيفها وفقًا لمدى صحتها وجودتها.
تتميز تقنية RAG بالقدرة على توفير إجابات تفصيلية وشاملة للأسئلة المعقدة، وتقديم مصادر للمعلومات المستندة إلى أدلة. يمكن استخدامها في مجموعة متنوعة من النطاقات والصناعات، مثل الطب والتعليم والأعمال والقانون والتاريخ وغيرها.
تساهم تقنية RAG في تغيير طريقة البحث عن المعلومات وتحسين عمليات اتخاذ القرار في المؤسسات. إذا تم تنفيذها بشكل صحيح، يمكن أن توفر الوقت والجهد وتزيد من كفاءة استرجاع المعلومات ودقتها.
تعد تقنية استرجاع المعزز (RAG) تقدمًا استراتيجيًا في مجال الذكاء الاصطناعي، ومن المتوقع أن تشهد تطورًا وتبنيًا أكبر في المستقبل. تحظى بالاهتمام المتزايد من قبل الشركات والباحثين والمطورين الذين يسعون إلى تحسين استرجاع المعلومات وتحسين تجربة المستخدم النهائي في العصر الرقمي المتقدم.
لماذا يهم RAG
منصات التكنولوجيا الرائدة التي احتضنت RAG – مثل مايكروسوفت مساعد الطيار لإنشاء المحتوى أو منصات البحث الاتحادية مثل لوسي-تمثل طفرة كبيرة لعدة أسباب:
- الكفاءة: غالبا ما تتطلب النماذج التقليدية موارد حسابية كبيرة ، خاصة عند التعامل مع مجموعات بيانات واسعة النطاق. RAG، مع تجزئة العملية ، يضمن الكفاءة ، حتى عند التعامل مع الاستعلامات المعقدة.
- الدقة: من خلال استرجاع البيانات ذات الصلة أولا ثم توليد استجابة بناء على تلك البيانات ، تضمن راغ أن الإجابات المقدمة متجذرة بقوة في مصادر موثوقة ، مما يعزز الدقة والموثوقية.
- القدرة على التكيف: تتألق قدرة RAG على التكيف مع إضافة معلومات جديدة باستمرار إلى قاعدة البيانات. هذا يضمن أن تظل الإجابات التي تم إنشاؤها بواسطة الأنظمة الأساسية محدثة وذات صلة.
منصات RAG في العمل
تخيل نفسك كمحلل مالي يبحث عن رؤى حول اتجاهات السوق. تتطلب طرق البحث التقليدية ساعات ، إن لم يكن أياما ، لتمشيط التقارير والمقالات ومجموعات البيانات. لوسي, ومع ذلك, يبسط عملية – كنت مجرد طرح سؤالك. خلف الكواليس ، ينطلق نموذج RAG إلى العمل ، ويسترجع المستندات المالية ذات الصلة ويولد استجابة شاملة على الفور ، كل ذلك في غضون ثوان.
وبالمثل ، تصور طالبا يجري بحثا عن حدث تاريخي. بدلا من أن تضيع في بحر من نتائج البحث, لوسي, مدعوم من RAG يوفر موجزة, استجابة مطلعة, تبسيط عملية البحث وتعزيز الكفاءة.
خذ هذه الخطوة أبعد من ذلك ، لوسي يغذي هذه الإجابات عبر نظام بيئي البيانات المعقدة لمايكروسوفت مساعد الطيار والعروض أو وثائق جديدة يتم إنشاء الاستفادة من كل من المعرفة المؤسسية التي أنشأتها منظمة أو شراؤها..
الطريق إلى الأمام
التطبيقات المحتملة من RAG هي توسعية ، والتي تغطي الأوساط الأكاديمية ، والصناعة ، والاستفسارات اليومية. بالإضافة إلى فائدتها المباشرة ، تشير RAG إلى تحول أوسع في تفاعلنا مع المعلومات. في عصر المعلومات الزائد ، وأدوات مثل مايكروسوفت مساعد الطيار ولوسي ، والمدعوم منRAG ، ليست مجرد وسائل الراحة.
هذا المحتوى تم بمعرفة وحدة الذكاء الاصطناعي
