مقارنة بين تقنيات استرجاع المعلومات المعززة بالجيل (RAG): أيهما يُعزز صنع القرار في المؤسسات؟

مقارنة بين تقنيات استرجاع المعلومات المعززة بالجيل (RAG): أيهما يُعزز صنع القرار في المؤسسات؟

تُعد تقنية استرجاع المعلومات المعززة بالجيل (Retrieval-Augmented Generation – RAG) ركيزة أساسية في تعزيز نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) بمعرفة محددة بالمجال وفي الوقت الفعلي. لكن المشهد يتغير بسرعة، حيث أصبحت أنظمة “RAG الأصلية” (Native RAG) هي الأكثر شيوعًا، بينما يُعيد نموذج جديد يُسمى “RAG الوكيلية” (Agentic RAG) تعريف إمكانيات توليد المعلومات ودعم اتخاذ القرار القائم على الذكاء الاصطناعي.

RAG الأصلية: بنية خط الأنابيب القياسية

تستفيد أنظمة RAG الأصلية من أساليب الاسترجاع وتوليد المعلومات للإجابة على الاستفسارات المعقدة مع ضمان الدقة والملاءمة. وتتضمن خط الأنابيب عادةً الخطوات التالية:

• معالجة الاستعلام والترميز: يُعاد كتابة سؤال المستخدم، إذا لزم الأمر، ويتم ترميزه إلى تمثيل متجهي باستخدام نموذج لغة كبير أو نموذج ترميز مخصص، ثم يُجهز للبحث الدلالي.
• الاسترجاع: يبحث النظام في قاعدة بيانات متجهة أو مخزن مستندات، ويحدد أفضل “k” جزءًا ذا صلة باستخدام مقاييس التشابه (جيب التمام، إقليدية، حاصل الضرب القياسي). تعمل خوارزميات الشبكات العصبية الاصطناعية (ANN) بكفاءة على تحسين هذه المرحلة من حيث السرعة والقابيلة للتطوير.
• إعادة الترتيب: تُعاد ترتيب النتائج المسترجعة بناءً على الصلة، والحداثة، وخصوصية المجال، أو تفضيلات المستخدم. تُعطي نماذج إعادة الترتيب – التي تتراوح من الأنظمة القائمة على القواعد إلى أنظمة التعلم الآلي المُحسّنة – الأولوية لأعلى جودة للمعلومات.
• التوليف والتوليد: يقوم نموذج اللغة الكبير بتوليف المعلومات المُعاد ترتيبها لإنشاء استجابة متماسكة وواعية بالسياق للمستخدم.

التحسينات الشائعة

تتضمن التطورات الحديثة إعادة الترتيب الديناميكي (ضبط العمق حسب تعقيد الاستعلام)، واستراتيجيات الاندماج التي تجمع التصنيفات من استعلامات متعددة، والنهج الهجينة التي تجمع بين التقسيم الدلالي والاختيار القائم على الوكيل لتحقيق أفضل صلابة وكفاءة زمنية للاسترجاع.

RAG الوكيلية: سير عمل معلوماتي متعدد الوكلاء مستقل

ما هي RAG الوكيلية؟

RAG الوكيلية هي نهج قائم على الوكلاء لـ RAG، يستخدم وكلاء متعددين مستقلين للإجابة على الأسئلة ومعالجة المستندات بطريقة منسقة للغاية. بدلاً من خط أنابيب استرجاع/توليد واحد، تُنشئ RAG الوكيلية سير عملها للتفكير العميق، ومقارنة المستندات المتعددة، والتخطيط، والقدرة على التكيف في الوقت الفعلي.

المكونات الرئيسية:

المكون	الوصف
وكيل المستند	يُخصص لكل مستند وكيل خاص به، قادر على الإجابة على الاستفسارات حول المستند وإجراء مهام تلخيص، ويعمل بشكل مستقل ضمن نطاقه.
وكيل رئيسي (Meta-Agent)	ينسق جميع وكلاء المستندات، ويدير تفاعلاتهم، ويدمج المخرجات، ويُولّد إجابة شاملة أو إجراء.

الميزات والفوائد:

• الاستقلالية: تعمل الوكلاء بشكل مستقل، وتستعيد المعلومات، وتعالجها، وتُولّد إجابات أو إجراءات لمستندات أو مهام محددة.
• القدرة على التكيف: يُعدّل النظام استراتيجيته ديناميكيًا (مثل عمق إعادة الترتيب، وأولوية المستندات، واختيار الأدوات) بناءً على استعلامات جديدة أو سياقات بيانات متغيرة.
• الاستباقية: تتوقع الوكلاء الاحتياجات، وتتخذ خطوات وقائية نحو الأهداف (مثل جلب مصادر إضافية أو اقتراح إجراءات)، وتتعلم من التفاعلات السابقة.

القدرات المتقدمة

تتجاوز RAG الوكيلية الاسترجاع “السلبية” – حيث يمكن للوكلاء مقارنة المستندات، وتلخيص أو مقارنة أقسام محددة، وجمع رؤى من مصادر متعددة، بل وحتى استخدام أدوات أو واجهات برمجة التطبيقات (APIs) للتفكير المُعزز. هذا يُمكّن من:

• البحث الآلي وجمع البيانات من قواعد بيانات متعددة.
• دعم اتخاذ القرارات المعقدة (مثل مقارنة الميزات التقنية، وتلخيص الاختلافات الرئيسية بين أوراق بيانات المنتجات).
• مهام دعم الإدارة التنفيذية التي تتطلب توليفًا مستقلًا وتوصية إجراءات في الوقت الفعلي.

التطبيقات:

تُعد RAG الوكيلية مثالية للسيناريوهات التي تتطلب معالجة معلومات دقيقة واتخاذ قرارات:

• إدارة المعرفة المؤسسية: تنسيق الإجابات عبر مستودعات داخلية غير متجانسة.
• مساعدي البحث القائمون على الذكاء الاصطناعي: توليف متعدد المستندات للكتاب التقنيين، والمحللين، أو المديرين التنفيذيين.
• سير العمل الآلي للإجراءات: تشغيل الإجراءات (مثل الرد على الدعوات، وتحديث السجلات) بعد التفكير متعدد الخطوات في المستندات أو قواعد البيانات.
• التدقيق المعقد للامتثال والأمان: جمع ومقارنة الأدلة من مصادر متنوعة في الوقت الفعلي.

الخلاصة

لقد قامت أنظمة RAG الأصلية بتوحيد عملية ترميز، واسترجاع، وإعادة ترتيب، وتوليف الإجابات من البيانات الخارجية، مما يسمح لنماذج اللغات الكبيرة بالعمل كمحركات معرفة ديناميكية. تدفع RAG الوكيلية الحدود إلى أبعد من ذلك – من خلال إدخال وكلاء مستقلين، وطبقات تنسيق، وسير عمل استباقي وقابل للتكيف، فإنها تحوّل RAG من أداة استرجاع إلى إطار عمل وكيل كامل للتفكير المتقدم وذكاء متعدد المستندات. ستجد المؤسسات التي تسعى إلى التقدم لما هو أبعد من التعزيز الأساسي – ودخول مجالات التنسيق المتقدم للذكاء الاصطناعي – في RAG الوكيلية مخططًا للجيل التالي من الأنظمة الذكية.

المصدر: MarkTechPost