كيفية إنشاء نظام RAG (توليد معزز بالاسترجاع) فعال: دليل عملي

في مجال الذكاء الاصطناعي سريع التطور اليوم، أصبح RAG (توليد معزز بالاسترجاع) طريقة فعالة لتحسين جودة توليد النصوص. من خلال دمج نظام الاسترجاع مع نموذج التوليد، يزيد من دقة وملاءمة المحتوى المولد. ستقدم لك هذه المقالة تفاصيل حول كيفية إنشاء نظام RAG فعال، بما في ذلك الأدوات اللازمة والخطوات المحددة.

ما هو RAG؟

RAG هي تقنية تجمع بين استرجاع المعلومات وتوليد النصوص. من خلال استرجاع الوثائق ذات الصلة، تعزز نموذج التوليد لتوليد استجابات أكثر ملاءمة ودقة. لقد أثبتت هذه الطريقة فعاليتها في العديد من سيناريوهات التطبيق، بما في ذلك أنظمة الأسئلة والأجوبة، وتوليد المحادثات، وإنشاء المحتوى.

مكونات نظام RAG

قبل بناء نظام RAG، من الضروري فهم مكوناته الأساسية:

1. المسترجع: مسؤول عن استرجاع المعلومات ذات الصلة بناءً على إدخال المستخدم.
2. المولد: يقوم بتوليد استجابات باللغة الطبيعية بناءً على المعلومات المسترجعة.
3. تخزين البيانات: يخزن مصادر المعلومات المستخدمة للاسترجاع والتوليد (مثل قواعد البيانات أو مجموعات الوثائق).

الخطوة 1: إعداد البيانات

لبناء نظام RAG ناجح، تحتاج إلى إعداد مجموعة بيانات غنية وذات صلة. يمكن أن تكون هذه البيانات وثائق، قواعد بيانات معرفية، أسئلة شائعة، إلخ. فيما يلي بعض الخطوات لإعداد البيانات:

• جمع البيانات:

  • جمع البيانات من قواعد بيانات عامة، أو من خلال الزحف على الويب، أو من وثائق موجودة.
  • تأكد من أن البيانات متنوعة وتمثل مجموعة واسعة لتحسين دقة الاسترجاع.

• معالجة البيانات:

  • تنظيف البيانات: إزالة المحتوى الزائد وغير ذي الصلة.
  • تنسيق البيانات: توحيد تنسيق البيانات، مثل JSON، CSV، إلخ، لتسهيل المعالجة اللاحقة.

  import pandas as pd
  
  # قراءة البيانات
  data = pd.read_csv('data.csv')
  # تنظيف البيانات
  data = data.dropna()
  

الخطوة 2: بناء المسترجع

بناء المسترجع هو جزء أساسي من نظام RAG. فيما يلي خطوات بناء المسترجع:

• اختيار خوارزمية الاسترجاع: اختر خوارزمية استرجاع مناسبة بناءً على الاحتياجات، مثل TF-IDF، BM25 أو استرجاع التضمين.

• بناء الفهرس: قم ببناء فهرس للبيانات المعالجة مسبقًا لتسهيل الاسترجاع السريع.

  from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
  
  # إنشاء TfidfVectorizer
  vectorizer = TfidfVectorizer()
  tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(data['text'])
  

• استرجاع الوثائق ذات الصلة: استرجع الوثائق ذات الصلة بناءً على استعلام إدخال المستخدم.

  from sklearn.metrics.pairwise import linear_kernel
  
  def retrieve_documents(query, tfidf_matrix):
      query_vector = vectorizer.transform([query])
      cosine_similarities = linear_kernel(query_vector, tfidf_matrix).flatten()
      related_docs_indices = cosine_similarities.argsort()[-5:][::-1]
      return data.iloc[related_docs_indices]
  

الخطوة 3: بناء المولد

سيستخدم المولد المعلومات المسترجعة لتوليد الاستجابة المناسبة. يمكنك استخدام نماذج توليد النصوص الموجودة (مثل GPT-3، T5، إلخ) للتوليد. فيما يلي خطوات بناء المولد:

• اختيار نموذج التوليد: اختر نموذجًا مدربًا مسبقًا مناسبًا وقم بضبطه وفقًا للاحتياجات.

  from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer
  
  model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained('gpt2')
  tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained('gpt2')
  

• توليد الاستجابة: توليد الاستجابة بناءً على الوثائق المسترجعة.

  def generate_response(retrieved_texts):
      input_text = " ".join(retrieved_texts)
      input_ids = tokenizer.encode(input_text, return_tensors='pt')
      response_ids = model.generate(input_ids, max_length=200)
      response = tokenizer.decode(response_ids[0], skip_special_tokens=True)
      return response
  

الخطوة 4: دمج الاسترجاع والتوليد

قم بدمج المسترجع مع المولد لتشكيل نظام RAG كامل. بناءً على إدخال المستخدم، يتم أولاً استرجاع الوثائق ذات الصلة عبر المسترجع، ثم يتم توليد الاستجابة النهائية عبر المولد.

def rag_system(user_input):
    # الخطوة 1: استرجاع الوثائق ذات الصلة
    retrieved_documents = retrieve_documents(user_input, tfidf_matrix)
    
    # الخطوة 2: توليد الاستجابة
    response = generate_response(retrieved_documents['text'].tolist())
    
    return response

الخطوة 5: الاختبار والتحسين

بعد الانتهاء من تطوير النظام، يعد الاختبار والتحسين خطوة مهمة للغاية. يمكنك إجراء الاختبار بطرق مختلفة:

• ملاحظات المستخدم: جمع الملاحظات من خلال استبيانات أو اختبارات المستخدم لتقييم جودة المحتوى المولد.

• اختبار الدقة: استخدم عدة عينات لمقارنة نتائج الاسترجاع وملاءمة المحتوى المولد، للتحقق من أداء النظام.

• تحسين النموذج: قم بضبط خوارزمية الاسترجاع ونموذج التوليد بناءً على نتائج الاختبار لضمان كفاءة واستقرار النظام.

الخاتمة

من خلال الخطوات المذكورة أعلاه، يمكنك بناء نظام RAG فعال. مع استمرار تراكم البيانات وتقدم تقنيات المعالجة، سيصبح نظام RAG أقوى، مما يوفر حلولًا أكثر دقة ومرونة لمهام توليد النصوص المختلفة. نأمل أن تساعدك مشاركة هذه المقالة في تحقيق النجاح في تعلم وتطبيق تقنية RAG.