تقييم المستندات

فهم RAG

توليد الاسترجاع المعزز (RAG) هو إطار متقدم يجمع بين قوة أساليب الاسترجاع ونماذج اللغة التوليدية. يقوم جزء الاسترجاع بتحديد المقاطع ذات الصلة من مجموعة ضخمة من البيانات، بينما يقوم الجزء التوليدي بدمج هذه المقاطع لإنتاج إجابات مترابطة وملائمة للسياق.

دور تقييم المستندات في RAG

يضمن تقييم المستندات في إطار RAG أن المستندات التي يتم استرجاعها من أجل التوليد ذات جودة عالية وملاءمة. وهذا يُحسن الأداء العام لنظام RAG، مما يؤدي إلى مخرجات أكثر دقة وملاءمة للسياق. تشمل عملية التقييم عدة جوانب رئيسية:

• الملاءمة: التأكد من أن المستندات المسترجعة مرتبطة بالاستعلام.
• الجودة: تقييم جودة المستندات من حيث الشمولية والدقة والموثوقية.
• الملاءمة السياقية: التأكد من أن المستندات تتوافق جيداً مع سياق الاستعلام والإجابة المنتجة.

كيف يتم إجراء تقييم المستندات في RAG؟

يشمل تقييم المستندات في RAG عدة خطوات وتقنيات لضمان أعلى جودة وملاءمة للمستندات المسترجعة. من الأساليب الشائعة:

1. مطابقة الكلمات المفتاحية: تقنية أساسية يتم فيها تقييم المستندات بناءً على وجود وتكرار كلمات الاستعلام المفتاحية.
2. التشابه الدلالي: أساليب متقدمة تستخدم الشبكات العصبية لتقييم الصلة الدلالية للمستندات مع الاستعلام.
3. خوارزميات الترتيب: استخدام خوارزميات مثل الاسترجاع الكثيف للمقاطع (DPR)، وأقصى ملاءمة هامشية (MMR)، واسترجاع نافذة الجمل لترتيب المستندات بناءً على مقاييس متنوعة.
4. إعادة الترتيب: تقنيات مثل تضمين المستندات الافتراضية (HyDE) وإعادة ترتيب النماذج اللغوية الكبيرة لإعادة ترتيب المستندات بناءً على قدرتها على المساهمة في إجابة مترابطة ودقيقة.

تطبيقات تقييم المستندات في RAG

يُعد تقييم المستندات ضرورياً في تطبيقات RAG المختلفة، بما في ذلك:

• التلخيص: إنتاج ملخصات مختصرة لمستندات طويلة من خلال استرجاع وتقييم المقاطع الرئيسية.
• التعرف على الكيانات: استخراج الكيانات المسماة عبر تحديد وتقييم المقاطع ذات الصلة التي تحتوي على ذكر الكيانات.
• استخراج العلاقات: تحديد العلاقات بين الكيانات من خلال تقييم المقاطع وإنتاج أوصاف بناءً على أكثر المعلومات صلة.
• نمذجة الموضوعات: تنفيذ نمذجة الموضوعات من خلال استرجاع وتقييم المقاطع المتعلقة بمواضيع محددة، لضمان تمثيل مترابط للموضوعات.