%20for%20Arabic%20Conversational%20AI%20%20%20.png)
الوجبات السريعة الرئيسية
الجيل المعزز للاسترجاع (RAG) هو نمط معماري يجعل نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) أكثر دقة وجدارة بالثقة من خلال تأسيسها في المعرفة الخارجية التي يمكن التحقق منها.
يتكون خط أنابيب RAG من ثلاث مراحل أساسية: استرجاع (العثور على الوثائق ذات الصلة), إعادة ترتيب (التصفية من أجل الدقة)، و توليد (تجميع الإجابة).
يعد تطبيق RAG للغة العربية أمرًا صعبًا بسبب اللغة الثراء المورفولوجي، اختلاف اللهجة، و الغموض الإملائي.
يتطلب بناء نظام RAG عربي فعال مكونات متخصصة، بما في ذلك تضمين نماذج مثل بوابة أرابرت-v1 وLLMs التوليدية مثل علام.
أظهرت نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) قدرات رائعة في توليد نص بطلاقة، مما يدعم جيلًا جديدًا من الذكاء الاصطناعي للمحادثة. ومع ذلك، فإن اعتمادهم على المعرفة البارامترية الداخلية يجعلهم عرضة لعدم الدقة الواقعية، أو «الهلوسة»، ويمكن أن تصبح معلوماتهم قديمة بسرعة.
الجيل المعزز للاسترجاع (RAG) هو نمط معماري يعالج نقاط الضعف هذه من خلال تأسيس LLMs في المعرفة الخارجية التي يمكن التحقق منها. من خلال الجمع بين نظام الاسترجاع والنموذج التوليدي، تمكن RAG الذكاء الاصطناعي للمحادثة من توفير استجابات أكثر دقة وجدارة بالثقة وحداثة. تستكشف هذه المقالة بنية خرقة عربية الأنظمة والعقبات المحددة التي تشكلها اللغة والتطبيقات العملية التي تحدث فيها هذه التكنولوجيا تأثيرًا كبيرًا.
.avif)
.svg)
.svg)