يجمع Agentic RAG بين العوامل الذكية وأنظمة استرجاع التوليد المعزز، مما يمكّن من الاستدلال المستقل والتعامل مع الاستعلامات متعددة الخطوات لاسترجاع معلومات متقدم.
يدمج Agentic RAG العوامل الذكية في أنظمة RAG التقليدية لتعزيز استرجاع المعلومات من خلال تمكين تحليل الاستعلام بشكل مستقل واتخاذ قرارات استراتيجية. يُستخدم للاستجابات التكيفية الفورية للاستعلامات، الدعم المؤتمت، وإدارة المعرفة الداخلية.
استرجاع التوليد المعزز بالعوامل (Agentic RAG) هو إطار ذكاء اصطناعي متقدم يدمج العوامل الذكية في نظام RAG التقليدي. يجمع RAG التقليدي بين نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) ومصادر المعرفة الخارجية لتعزيز دقة الاستجابات من خلال توفير سياق إضافي للنموذج. يبني Agentic RAG على هذا الأساس بتمكين العوامل من تحليل الاستعلامات بشكل مستقل، اتخاذ قرارات استراتيجية، وأداء استدلال متعدد الخطوات. يتيح هذا النهج للأنظمة إدارة المهام المعقدة عبر مجموعات بيانات متنوعة، مما يوفر نهجاً ديناميكياً ومرناً لاسترجاع المعلومات.
يستخدم العامل أداة استرجاع المستندات ويقرر ما إذا كان المستند ذا صلة بالاستعلام المدخل
يُستخدم Agentic RAG بشكل أساسي لتحسين كفاءة ودقة مهام استرجاع المعلومات المعقدة. من خلال توظيف عوامل الذكاء الاصطناعي، يتجاوز الأنظمة الثابتة المعتمدة على القواعد ويقدم أطر عمل ذكية وتكيفية قادرة على التخطيط والتنفيذ الفوري. يمكن لهذه العوامل الاستفادة من مصادر بيانات متعددة، وأدوات خارجية، وواجهات برمجة تطبيقات لاسترجاع وتقييم وتركيب المعلومات، مما يوفر استجابات أكثر شمولاً ووعياً بالسياق.
يضمن Agentic RAG حصول الموظفين والعملاء على معلومات دقيقة بسرعة، مما يعزز الإنتاجية من خلال إدارة بيانات فعالة.
من خلال تقديم إجابات سريعة ودقيقة على الاستفسارات، يقلل Agentic RAG من عبء العمل على العوامل البشرية، مما يؤدي إلى تحسين الكفاءة وأوقات الاستجابة.
يُسهّل Agentic RAG الوصول إلى المعلومات الأساسية داخل المؤسسات، مما يساعد الموظفين على اتخاذ قرارات مستنيرة بسرعة وكفاءة.
يساعد النظام في تركيب وعرض البيانات ذات الصلة للمبادرات الاستراتيجية، داعماً جهود الابتكار والبحث.
يمكن بناء أنظمة Agentic RAG باستخدام نماذج لغة تدعم استدعاء الدوال. يتيح هذا النهج للنماذج التفاعل مع أدوات محددة مسبقاً، مما يمكّنها من الوصول إلى مصادر الويب والاستشهاد بها، وتنفيذ الشيفرات، والمزيد.
توفر أطر مثل FlowHunt وDSPy وLangChain وCrewAI قوالب وأدوات جاهزة لتبسيط بناء أنظمة Agentic RAG. تسهل هذه الأطر دمج أنظمة العوامل المتعددة والموارد الخارجية، مما يعزز من تكيف وكفاءة النظام.
نحتاج إلى تزويد العامل بأداة تقوم بتقييم المستند الذي تم العثور عليه ضمن المستندات المفهرسة. فيما يلي مثال لبرومبت لتصنيف المستند الذي تم العثور عليه وتحديد ما إذا كان يجيب عن سؤال المستخدم. بناءً على هذا القرار يمكن للعامل إعادة صياغة برومبت البحث والبحث مرة أخرى.
أنت مقيّم لتحديد مدى ارتباط المستند المسترجع بسؤال المستخدم.
---
المستند المسترجع:
{context}
---
سؤال المستخدم: {question}
---
إذا كان المستند يحتوي على كلمات مفتاحية أو معنى دلالي متعلق بسؤال المستخدم، قيّمه كملائم.
أعطِ تقييماً ثنائياً "نعم" أو "لا" للإشارة إلى ما إذا كان المستند مرتبطاً بالسؤال.
يواصل Agentic RAG التطور مع تقدم تقنيات الذكاء الاصطناعي. تشمل الاتجاهات الاسترجاع متعدد الوسائط، القدرات متعددة اللغات، وتحسين معالجة اللغة الطبيعية بما يجسر التفاعل بين الإنسان والحاسوب. اكتشف اليوم أهم ملامحه وكيفية عمله وتطبيقاته! هذه التطورات تعد بتوسيع نطاق وفعالية أنظمة Agentic RAG في مختلف الصناعات.
باختصار، يمثل Agentic RAG نقلة نوعية في استرجاع المعلومات المبني على الذكاء الاصطناعي، مقدماً نهجاً متقدماً لإدارة الاستعلامات المعقدة وتعزيز عمليات اتخاذ القرار. تمكنه قدرته على التكيف والاستدلال والاستفادة من المعرفة الخارجية من أن يكون أداة قوية للمؤسسات التي تتعامل مع بيئات معلوماتية واسعة وديناميكية.
RAG-DDR: تحسين استرجاع التوليد المعزز باستخدام مكافآت بيانات تفاضلية
تم النشر: 2024-10-17
يناقش هذا البحث تحسين أنظمة استرجاع التوليد المعزز (RAG) لتقليل الهلوسة في نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) من خلال استخدام طريقة مكافآت بيانات تفاضلية (DDR). يسلط البحث الضوء على قيود طرق الضبط الخاضعة للإشراف التقليدية (SFT) والتي قد تؤدي إلى إفراط وحدات RAG في التخصيص وإهمال تفضيلات البيانات المختلفة بين العوامل. تعزز طريقة DDR أنظمة RAG من خلال مواءمة تفضيلات البيانات وتحسين أداء العوامل لإنتاج نتائج أفضل، مما يحسن أداء النظام بشكل عام. تظهر التجارب فعالية DDR مقارنة بـ SFT، خاصة مع النماذج الأصغر التي تعتمد على المعرفة المسترجعة. كما يبين البحث قدرة DDR الفائقة على مواءمة تفضيلات البيانات بين وحدات RAG، مما يعزز من فعالية وحدة التوليد في استخراج المعلومات وتقليل التعارضات. اقرأ المزيد.
دراسة حول منهجية تنفيذ نظام RAG متقدم قائم على العوامل باستخدام الرسم البياني
تم النشر: 2024-09-13
تستكشف هذه الدراسة تعزيز أنظمة الأسئلة والأجوبة المعتمدة على المعرفة من خلال تنفيذ نظام RAG متقدم باستخدام تقنية الرسم البياني، متغلبة على قيود النماذج الحالية. يعالج البحث مشاكل مثل تراجع الدقة وعدم القدرة على دمج البيانات الفورية في أنظمة RAG التقليدية. من خلال استخدام LangGraph، تعزز الدراسة موثوقية وتركيب البيانات المسترجعة لاستجابات أكثر دقة. توفر الورقة خطوات تنفيذ مفصلة وإرشادات عملية، مما يجعلها مرجعاً عملياً لنشر أنظمة RAG متقدمة في بيئات الشركات. يهدف هذا النهج إلى تحسين الفهم السياقي وتقليل التحيزات في مخرجات RAG.
تحسين تقنيات RAG لروبوتات الدردشة الخاصة بصناعة السيارات: دراسة حالة باستخدام نماذج Ollama المحلية
تم النشر: 2024-08-12
تقدم الورقة دراسة حالة حول تحسين تقنيات RAG لروبوتات الدردشة غير المتصلة بالإنترنت باستخدام ملفات PDF في صناعة السيارات، مع التركيز على نشر نماذج LLM في بيئات محلية منخفضة الأداء. تعالج الدراسة تحديات معالجة المستندات الصناعية المعقدة وتعزيز قدرات استرجاع وتوليد المعلومات. وتستعرض التطبيق الناجح لتقنيات RAG المحسّنة في إنشاء روبوتات دردشة فعالة وموثوقة للبيئات الصناعية، وتبرز الإمكانات في تحسين إدارة المعلومات في البيئات الإنتاجية. تشير النتائج إلى تحسينات كبيرة في أداء الروبوتات ورضا المستخدم من خلال تنفيذات RAG المخصصة.
Agentic RAG هو إطار ذكاء اصطناعي متقدم يدمج العوامل الذكية في أنظمة استرجاع التوليد المعزز التقليدية، مما يمكّن من تحليل الاستعلامات بشكل مستقل، واتخاذ قرارات استراتيجية، واستدلال متعدد الخطوات لاسترجاع معلومات أفضل.
يستخدم Agentic RAG عوامل ذكاء اصطناعي لتحليل الاستعلامات بشكل مستقل، وتخطيط خطوات الاسترجاع، وتقييم موثوقية مصادر البيانات، وتركيب المعلومات، ما يؤدي إلى استجابات أكثر دقة ووعياً بالسياق وشمولاً مقارنة بالأنظمة الثابتة المعتمدة على القواعد.
تشمل الاستخدامات الشائعة الاستجابات التكيفية الفورية للاستعلامات، أنظمة الدعم المؤتمتة، إدارة المعرفة الداخلية، ودعم البحث والابتكار عبر مختلف الصناعات.
توفر أطر مثل FlowHunt وDSPy وLangChain وCrewAI قوالب وأدوات جاهزة لبناء أنظمة Agentic RAG، مما يسهل دمج شبكات العوامل المتعددة والموارد الخارجية.
تشمل الاتجاهات الناشئة الاسترجاع متعدد الوسائط، القدرات متعددة اللغات، وتحسين معالجة اللغة الطبيعية، مما يوسع من تطبيق وفعالية أنظمة Agentic RAG عبر الصناعات.
اختبر قوة Agentic RAG لاسترجاع معلومات أذكى وتكيفي ودعم مؤتمت. أنشئ تدفقات الذكاء الاصطناعي الخاصة بك اليوم.
اكتشف الفروق الرئيسية بين التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) والتوليد المعزز بالتخزين المؤقت (CAG) في الذكاء الاصطناعي. تعرّف على كيفية قيام RAG بجلب المعلومات في ...
توليد معزز بالاسترجاع (RAG) هو إطار ذكاء اصطناعي متقدم يجمع بين أنظمة استرجاع المعلومات التقليدية ونماذج اللغة الكبيرة التوليدية (LLMs)، مما يمكّن الذكاء الاصطن...
الإجابة على الأسئلة مع الجيل المعزز بالاسترجاع (RAG) تجمع بين استرجاع المعلومات وتوليد اللغة الطبيعية لتعزيز نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) من خلال دعم الإجابات ببي...
