هندسة RAG: دليل تقني لـ Retrieval‑Augmented Generation

Retrieval-Augmented Generation (RAG) هي هندسة ثورية تحل مشكلات الدقة وتحديث المعلومات في نماذج اللغة الكبيرة (LLMs). في هذا المقال، نستعرض التفاصيل التقنية واستراتيجيات التنفيذ وتطبيقات المؤسسات لهندسة RAG.

ما هي RAG ولماذا تعتبر مهمة؟

هندسة RAG هي نهج هجين يعزز المعرفة البارامترية لنماذج LLM بمصادر معرفة خارجية. بينما تعتمد نماذج LLM التقليدية على بيانات التدريب، توفر أنظمة RAG إمكانية الوصول إلى المعلومات في الوقت الحقيقي.

المكونات الأساسية لـ RAG

1. Retriever: يعثر على أكثر المستندات صلة باستخدام تشابه المتجهات
2. Generator: يُنشئ الإجابات باستخدام السياق المسترجع
3. Vector Store: يخزن متجهات الـ embedding وينفذ عمليات البحث

تفاصيل الهندسة التقنية

خط معالجة الـ Embedding

Document → Chunking → Embedding Model → Vector Database

استراتيجيات الـ Chunking:

• Fixed-size chunking: حجم ثابت من الحروف/الرموز
• Semantic chunking: التجزئة بناءً على الترابط الدلالي
• Recursive chunking: الحفاظ على البنية الهرمية

مقارنة نماذج الـ Embedding

اختيار قاعدة بيانات المتجهات

خيارات شائعة:

• Pinecone: خدمة مُدارة، سهلة التوسّع
• Weaviate: مفتوحة المصدر، بحث هجين
• Qdrant: أداء عالٍ، يدعم التصفية
• ChromaDB: خفيف، مناسب للنماذج الأولية

استراتيجيات الاسترجاع

1. Dense Retrieval

حساب تشابه المتجهات باستخدام الـ semantic embeddings:

1# Retrieval with cosine similarity
2similarity = dot(query_embedding, doc_embedding) / 
3            (norm(query_embedding) * norm(doc_embedding))

2. Sparse Retrieval (BM25)

خوارزمية بحث كلاسيكية تعتمد على تكرار الكلمات.

3. Hybrid Retrieval

الجمع بين الأساليب الكثيفة والمتناثرة:

final_score = α × dense_score + (1-α) × sparse_score

إعادة الترتيب والفرز

تُستخدم نماذج reranker لتحسين نتائج الاسترجاع الأولية:

• Cross-encoder rerankers: دقة عالية، بطيئة
• ColBERT: سريع، تفاعل على مستوى الرموز
• Cohere Rerank: يعتمد على API، سهل الدمج

تحسين نافذة السياق

تحديد حجم الـ Chunk

• Chunk صغير (256–512 tokens): معلومات أدق، عدد أكبر من الأجزاء
• Chunk كبير (1024–2048 tokens): سياق أوسع، احتمال وجود ضوضاء

ضغط السياق

توفير الرموز عبر ضغط السياقات الكبيرة:

Original Context → Summarization → Compressed Context → LLM

تنفيذ RAG على مستوى المؤسسات

مثال على الهندسة

1┌─────────────┐     ┌─────────────┐     ┌─────────────┐
2│    User     │────▶│   API GW    │────▶│  RAG Service│
3└─────────────┘     └─────────────┘     └──────┬──────┘
4                                                │
5                    ┌─────────────┐     ┌──────▼──────┐
6                    │   LLM API   │◀────│  Retriever  │
7                    └─────────────┘     └──────┬──────┘
8                                                │
9                                        ┌──────▼──────┐
10                                        │ Vector DB   │
11                                        └─────────────┘

اعتبارات الأمان

1. عزل البيانات: فصل المساحات بناءً على المستأجرين
2. التحكم في الوصول: تفويض على مستوى المستند
3. سجلات التدقيق: تسجيل جميع الاستعلامات والإجابات

مقاييس الأداء

مقاييس الاسترجاع

• Recall@K: نسبة المستندات ذات الصلة ضمن K نتيجة
• Precision@K: دقة المستندات ذات الصلة
• MRR (Mean Reciprocal Rank): ترتيب أول نتيجة صحيحة

المقاييس الشاملة

• Faithfulness: مدى التزام الإجابة بالمصادر
• Relevance: مدى صلة الإجابة بالسؤال
• Latency: إجمالي زمن الاستجابة

المشكلات الشائعة والحلول

1. انخفاض جودة الاسترجاع

الحل: تغيير نموذج الـEmbedding، الاسترجاع الهجين، إعادة الترتيب (reranking)

2. الهلوسة

الحل: مطالبات أكثر تقييدًا، فرض الاستشهاد بالمصادر

3. زمن استجابة مرتفع

الحل: التخزين المؤقت (caching)، الاسترجاع غير المتزامن (async retrieval)، تقليل عدد الـchunks

الخلاصة

تُعد بنية RAG عنصرًا أساسيًا يزيد من موثوقية نماذج LLMs في تطبيقات الذكاء الاصطناعي المؤسسية. يشكّل الاختيار الصحيح لنموذج الـEmbedding وقاعدة بيانات المتجهات واستراتيجية الاسترجاع الأساس لنجاح تنفيذ RAG.

بصفتنا Veni AI، نقدم حلول RAG مخصصة لعملائنا في القطاع المؤسسي. تواصل معنا لتلبية احتياجاتك.