بناء نظام RAG فعال: من البداية إلى أفضل الممارسات

الجيل المعزز بالاسترجاع (Retrieval-Augmented Generation, RAG) أصبح تقنية أساسية لبناء تطبيقات تعتمد على نماذج اللغة الكبيرة (Large Language Model, LLM). يعزز قدرات LLM من خلال استرجاع المعلومات ذات الصلة من مصادر المعرفة الخارجية، مما يحل قيود LLM في تغطية المعرفة والتوقيت المناسب. ستستكشف هذه المقالة بعمق المراحل المختلفة لـ RAG وتقدم نصائح عملية وأفضل الممارسات لبناء نظام RAG فعال.

ما هو RAG؟

RAG عبارة عن بنية تسترجع أولاً المعلومات ذات الصلة من قاعدة معرفة خارجية قبل إنشاء إجابة. يجمع هذا الأسلوب بشكل فعال بين قدرات توليد LLM ودقة وتوقيت البيانات الخارجية. ببساطة، يتضمن RAG الخطوات الرئيسية التالية:

1. الاسترجاع (Retrieval): استرجاع المستندات أو أجزاء المعلومات ذات الصلة من قاعدة المعرفة الخارجية بناءً على استعلام المستخدم.
2. التعزيز (Augmentation): إضافة المعلومات المسترجعة إلى استعلام المستخدم لتشكيل مطالبة (Prompt) محسنة.
3. التوليد (Generation): إدخال المطالبة المحسنة إلى LLM لإنشاء الإجابة أو النص النهائي.

مزايا RAG

• تعزيز المعرفة: يمكّن RAG نماذج LLM من الوصول إلى نطاق أوسع وأحدث من المعلومات، وبالتالي التغلب على قيود المعرفة المتأصلة في LLM.
• القابلية للتفسير: يوفر RAG المستندات المسترجعة كأساس للإجابة، مما يحسن من قابلية تفسير الإجابة ومصداقيتها.
• تقليل الهلوسة: من خلال بناء الإجابات على المعرفة الخارجية، يمكن لـ RAG أن يقلل بشكل كبير من خطر قيام LLM بإنتاج "هلوسات" (أي اختلاق الحقائق).
• التوقيت المناسب: يمكن دمج RAG مع مصادر البيانات في الوقت الفعلي، مما يضمن قدرة LLM على توفير أحدث المعلومات.
• فعالية التكلفة: بالمقارنة مع إعادة تدريب LLM، فإن RAG هي طريقة أكثر فعالية من حيث التكلفة لتحديث المعرفة.

خطوات بناء نظام RAG

فيما يلي خطوات مفصلة لبناء نظام RAG:

1. إعداد البيانات

• اختيار مصدر البيانات: اختر قاعدة المعرفة المناسبة، مثل مكتبة المستندات ومحتوى موقع الويب وقاعدة البيانات وواجهة برمجة التطبيقات (API) وما إلى ذلك.
• تنظيف البيانات ومعالجتها مسبقًا: قم بتنظيف البيانات وإزالة التكرارات وتنسيقها وما إلى ذلك، لضمان جودة البيانات واتساقها.
• تقسيم المستند (Chunking): قسّم المستندات الكبيرة إلى أجزاء نصية أصغر (chunks) لتسهيل الاسترجاع. تؤثر استراتيجية Chunking بشكل كبير على أداء RAG. تتضمن الاستراتيجيات الشائعة التقسيم ذي الحجم الثابت والتقسيم القائم على الدلالات.
  • التقسيم ذي الحجم الثابت: قسّم المستند وفقًا لعدد ثابت من الأحرف أو الرموز المميزة (tokens).
  • التقسيم القائم على الدلالات: حاول تقسيم المستند وفقًا للوحدات الدلالية، مثل الجمل أو الفقرات أو الفصول. توفر بعض الأدوات مثل Langchain مقسمات مستندات تعتمد على التقسيم الدلالي للنص.

2. بناء الفهرس

• التضمين (Embedding): استخدم نموذج تضمين (على سبيل المثال، text-embedding-ada-002 من OpenAI أو sentence transformers من Hugging Face) لتحويل الأجزاء النصية إلى تمثيلات متجهية. يمكن لنموذج التضمين ترميز المعلومات الدلالية للنص في متجه، بحيث تكون النصوص المتشابهة دلاليًا أقرب في فضاء المتجهات.
• قاعدة بيانات المتجهات: قم بتخزين متجهات التضمين في قاعدة بيانات متجهات، مثل Pinecone وWeaviate وMilvus وChroma وما إلى ذلك. يمكن لقاعدة بيانات المتجهات إجراء بحث فعال عن التشابه، والعثور على الأجزاء النصية الأكثر صلة وفقًا لاستعلام المستخدم.
• إدارة البيانات الوصفية: بالإضافة إلى محتوى النص، يمكنك أيضًا تخزين البيانات الوصفية لكل جزء نصي، مثل مصدر المستند ووقت الإنشاء وما إلى ذلك. يمكن استخدام البيانات الوصفية لتصفية وترتيب نتائج البحث.

3. الاسترجاع

• تضمين الاستعلام: استخدم نفس نموذج التضمين المستخدم في بناء الفهرس لتحويل استعلام المستخدم إلى تمثيل متجهي.
• البحث عن التشابه: قم بإجراء بحث عن التشابه في قاعدة بيانات المتجهات للعثور على أقرب كتل النصوص تشابهًا مع متجه الاستعلام. تتضمن مقاييس التشابه الشائعة تشابه جيب التمام والمسافة الإقليدية وما إلى ذلك.
• ترتيب وتصفية نتائج الاسترجاع: قم بترتيب وتصفية نتائج الاسترجاع بناءً على درجة التشابه والبيانات الوصفية لتحديد كتل النصوص الأكثر صلة.
• استراتيجية الاسترجاع: يجب مراعاة معدل استرجاع المعلومات، أي ما إذا كان من الممكن العثور على جميع المستندات ذات الصلة. يمكنك تجربة استراتيجيات استرجاع مختلفة، مثل زيادة عدد نتائج الاسترجاع، واستخدام مقاييس تشابه مختلفة، وما إلى ذلك.

4. التوليد

• هندسة المطالبات (Prompt Engineering): صمم قوالب مطالبات مناسبة تجمع بين كتل النصوص التي تم استرجاعها واستعلام المستخدم. يمكن لقوالب المطالبات الجيدة أن توجه LLM لإنشاء إجابات أكثر دقة وملاءمة.
  • التعلم في السياق (In-Context Learning): قم بتضمين بعض الأمثلة في المطالبة لتوضيح كيفية إنشاء إجابات بناءً على السياق.
  • تعليمات واضحة: أخبر LLM بوضوح في المطالبة بالمهمة التي يجب إكمالها، مثل "أجب عن السؤال بناءً على المعلومات التالية" أو "لخص المحتوى التالي" وما إلى ذلك.
• اختيار LLM: اختر LLM المناسب لإنشاء الإجابة. تتضمن LLM الشائعة GPT-3.5 و GPT-4 من OpenAI و Claude من Anthropic و Gemini من Google وما إلى ذلك.
• تعديل معلمات التوليد: اضبط معلمات توليد LLM، مثل درجة الحرارة (temperature) والحد الأقصى للطول (max length) وما إلى ذلك، للتحكم في نمط وجودة النص الذي تم إنشاؤه.
• المعالجة اللاحقة: قم بمعالجة الإجابة التي تم إنشاؤها بواسطة LLM، مثل إزالة المعلومات الزائدة وإصلاح الأخطاء النحوية وما إلى ذلك.

نصائح عملية وأفضل الممارسات

• اختر قاعدة بيانات المتجهات المناسبة: تختلف قواعد بيانات المتجهات المختلفة في الأداء وقابلية التوسع والسعر وما إلى ذلك، ويجب عليك الاختيار بناءً على الاحتياجات الفعلية.
• تحسين استراتيجية التقطيع (Chunking): تؤثر استراتيجية التقطيع بشكل كبير على أداء RAG. يجب تعديلها بناءً على خصائص المستند وقدرات LLM.
• استخدام تقنيات الاسترجاع المتقدمة: بالإضافة إلى البحث عن التشابه الأساسي، يمكنك أيضًا استخدام بعض تقنيات الاسترجاع المتقدمة، مثل:
  • استرجاع متعدد المتجهات: قم بإنشاء متجهات تضمين متعددة لكل كتلة مستند، على سبيل المثال، متجهات تضمين تستند إلى وجهات نظر مختلفة أو حبيبات مختلفة.
  • الاسترجاع المختلط (Hybrid Retrieval): اجمع بين الاسترجاع القائم على الكلمات الرئيسية والاسترجاع القائم على الدلالات لتحسين دقة الاسترجاع.
• استخدام تقنيات هندسة المطالبات: هندسة المطالبات هي عامل رئيسي يؤثر على أداء RAG. يمكنك تجربة قوالب مطالبات مختلفة وإجراء التحقق التجريبي.
• تقييم أداء نظام RAG: استخدم مقاييس تقييم مناسبة لتقييم أداء نظام RAG، مثل الدقة والاسترجاع والطلاقة وما إلى ذلك.
• التحسين المستمر: يجب تحسين أداء نظام RAG باستمرار. يجب عليك تقييم وتعديل كل رابط بانتظام، مثل مصدر البيانات ونموذج التضمين وقاعدة بيانات المتجهات وقالب المطالبة وما إلى ذلك.
• النظر في متغيرات RAG: مع التطور المستمر لتقنية RAG، ظهرت العديد من متغيرات RAG، مثل:
  • Agentic RAG: اجمع بين تقنية AI Agent لتمكين نظام RAG من إجراء استرجاع المعرفة وتوليد الإجابات بشكل مستقل.
  • bRAG (Boosting RAG): من خلال تحسين روابط الاسترجاع والتوليد، يتم تحسين أداء نظام RAG.

الأدوات الموصى بها

• Langchain: إطار عمل شائع لتطوير تطبيقات LLM، يوفر مكونات وأدوات RAG غنية.
• LlamaIndex: إطار عمل مفتوح المصدر يركز على RAG، ويوفر اتصال البيانات وبناء الفهرس ومحركات الاستعلام ووظائف أخرى.
• Haystack: إطار عمل معياري لتطوير تطبيقات LLM، يوفر وظائف RAG قوية.
• Pinecone, Weaviate, Milvus, Chroma: قواعد بيانات متجهات شائعة توفر وظائف بحث عن التشابه عالية الكفاءة.
• Hugging Face Transformers: مكتبة NLP شائعة توفر مجموعة متنوعة من النماذج المدربة مسبقًا، بما في ذلك نماذج التضمين.## ملخص

RAG هي تقنية قوية قادرة على تعزيز قدرات LLM بشكل فعال، مما يمكنها من الوصول إلى نطاق أوسع وأحدث من المعرفة. من خلال الخطوات والتقنيات والأدوات المقدمة في هذه المقالة، يمكنك إنشاء نظام RAG فعال وتطبيقه على مجموعة متنوعة من السيناريوهات العملية، مثل خدمة العملاء الذكية، والإجابة على الأسئلة المعرفية، وإنشاء المحتوى، وما إلى ذلك. تذكر أن نظام RAG يحتاج إلى تحسين مستمر لتحقيق الأداء الأمثل. استمر في التعلم والممارسة، واستكشف المزيد من إمكانيات RAG!