ما المقصود بكل منهما
التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) يترك النموذج كما هو. فحين يصل سؤال، يبحث النظام في مستنداتك عن المقاطع ذات الصلة، ويقدّمها إلى النموذج مع السؤال. فيجيب النموذج مما وُضع أمامه، ويستطيع أن يشير إلى مصدر كل عبارة.
أما الضبط الدقيق فيغيّر النموذج نفسه. تواصل تدريبه على مجموعة من الأمثلة حتى يلتقط نمطاً معيناً، كطريقة كتابة فريقك، أو كيفية تصنيف نوع من المستندات، أو الالتزام بصيغة محددة للمخرجات. ولا يحفظ النموذج المعرفة التي في تلك الأمثلة إلا على نحو تقريبي، فهو لا يبحث عن شيء حين يجيب.
النهجان في نظرة سريعة
| الاسترجاع (RAG) | الضبط الدقيق | |
|---|---|---|
| ما يغيّره | ما يراه النموذج حين يجيب | طريقة تصرف النموذج |
| يتفوق في | الحقائق والسياسات والمستندات والسجلات | الأسلوب والصيغة والنبرة والتصنيف الضيق |
| حين تتغير المعلومات | تحدّث المستندات، فتعكس الإجابة التالية التغيير | تعيد التدريب، وإلا بقي النموذج على حاله |
| المصادر | يمكن لكل إجابة أن تستشهد بالمقاطع التي استخدمتها | لا مصادر، فالنموذج لا يستطيع أن يقول من أين جاءت الإجابة |
| ضبط الوصول | يمكن للبحث أن يراعي من يحق له الاطلاع على كل مستند | كل ما دُرّب عليه النموذج متاح لكل مستخدم |
| ما تحتاجه لتبدأ | مستنداتك بعد تنظيفها وفهرستها | مئات إلى آلاف الأمثلة الجيدة |
| الجهد الأكبر | تجهيز المحتوى وضبط البحث | بناء مجموعة الأمثلة وتقييم النتيجة |
متى يناسبك كل خيار
اختر الاسترجاع حين
- يجب أن تأتي الإجابات من مستنداتك، لا من معرفة النموذج العامة
- يتغير المحتوى كل أسبوع أو كل يوم
- يحتاج المستخدمون إلى رؤية المصدر ليثقوا بالإجابة
- قد يطّلع أشخاص مختلفون على مستندات مختلفة
- تريد نتيجة قريبة بالبيانات التي لديك
اختر الضبط الدقيق حين
- يجب أن تلتزم المخرجات بصيغة صارمة في كل مرة
- تكون المهمة ضيقة وتتكرر بكميات كبيرة، كالفرز أو التصنيف
- يكون أسلوب شركتك صعب الوصف سهل الإظهار
- جرّبت وضع التعليمات والأمثلة في طلبك إلى النموذج ولم تكفِ
- لديك أمثلة كثيرة عالية الجودة وطريقة لقياس التحسن
قبل أي منهما، جرّب الأبسط. فتعليمات واضحة مع بضعة أمثلة، على نموذج قوي، تحل حالات كثيرة. أضف الاسترجاع حين تنقص النموذج حقائقك، وفكّر في الضبط الدقيق إذا ظل سلوكه غير ثابت.
لماذا تبدأ معرفة الشركة عادةً بالاسترجاع
لمعرفة الشركة ثلاث خصائص لا يجيد الضبط الدقيق التعامل معها.
- تتغير. الأسعار والسياسات والإجراءات تُراجَع، والإجابة المبنية على نسخة الربع الماضي أسوأ من عدم الإجابة
- لها مالكون وصلاحيات. العقد أو سياسة الموارد البشرية ليسا للجميع، والاسترجاع يستطيع أن يصفّي النتائج بحسب ما يحق للسائل قراءته
- يجب التحقق منها. في الشؤون القانونية أو المالية أو شؤون السلامة، يحتاج الشخص إلى مراجعة المصدر قبل أن يتصرف، والاسترجاع يستطيع أن يُظهره
لكن للاسترجاع نقطة ضعفه أيضاً. فإذا جاءت خطوة البحث بالمقاطع الخطأ، أجاب النموذج بثقة من المادة الخطأ. وتتحدد جودة نظام RAG في جزء كبير منها بطريقة تجهيز المستندات وتقسيمها والبحث فيها، لذلك يستحق هذا العمل من الاهتمام ما لا يقل عن اختيار النموذج.
الجمع بين النهجين
النهجان ليسا متنافسين، فكل منهما يحل مشكلة مختلفة، وكثيراً ما يجتمعان.
| التركيبة | طريقة العمل | تناسب حين |
|---|---|---|
| الاسترجاع وحده | نموذج عام يجيب من المقاطع المسترجعة | معظم مساعدي المعرفة الداخليين |
| الاسترجاع مع نموذج مضبوط | يوفر الاسترجاع الحقائق، ويكتب نموذج مضبوط بالصيغة أو الأسلوب المطلوب | مخرجات في قطاع منظَّم أو موجهة إلى العملاء، بصيغة صارمة |
| نموذج مضبوط لمهمة فرعية | نموذج صغير مضبوط يفرز الطلبات أو يوجّهها، والاسترجاع يجيب عنها | الكميات الكبيرة، حيث يجب أن تكون خطوة الفرز سريعة ورخيصة |
مثال تطبيقي
شركة هندسية وأرشيف مشاريعها
الشركة افتراضية. تريد أن يطرح موظفوها أسئلتهم على خمسة عشر عاماً من التقارير والمعايير وملفات المشاريع.
- الفكرة الأولىضبط نموذج على الأرشيف كله، ليعرف أعمال الشركة.
- لماذا استُبعدتالمعايير تُراجَع كل عام، وبعض ملفات المشاريع سرية ومقصورة على فريق عميل واحد، وعلى المهندسين أن يذكروا المستند الذي اعتمدوا عليه.
- ما بُني فعلاًاسترجاع من الأرشيف، مصفّى بحسب صلاحيات كل مستخدم على المشاريع، وكل إجابة تحيل إلى المقاطع التي استخدمتها.
- أين دخل الضبط الدقيق لاحقاًنموذج صغير مضبوط يصنّف المستندات الواردة بحسب التخصص والمشروع، فصار البحث أدق.
بقيت المعرفة في المستندات، حيث يمكن تحديثها والتحقق منها. واستُخدم الضبط الدقيق في مهمة ضيقة ومتكررة يجيدها.
أسئلة تحسمها قبل أن تختار
قائمة التحقق قبل القرار
0 من 7 منجزةماذا تفعل الآن
اجمع خمسين سؤالاً حقيقياً يطرحها موظفوك أو عملاؤك، مع المستندات التي تجيب عنها. فهذه المجموعة تختبر أي النهجين، ويشرح دليل التخطيط لتجربة أولى للذكاء الاصطناعي بمعايير نجاح قابلة للقياس كيف تستخدمها.
تشرح صفحة دمج الذكاء الاصطناعي كيف نبني مساعدي المعرفة على أنظمتك. ويمكنك أيضاً أن ترسل إلينا الأسئلة الخمسين، وسنخبرك بالنهج الذي كنا سنبدأ به.
أسئلة شائعة
هل يعلّم الضبط الدقيق النموذج حقائق شركتنا؟
ليس بدقة. فالنموذج المضبوط يلتقط أنماطاً من أمثلته، لكنه لا يخزّن المستندات ولا يستطيع الاقتباس منها بطريقة موثوقة، وقد يذكر كلاماً يشبه سياساتك وهو ليس منها. أما الأسئلة عن حقائق شركتك، فالاسترجاع هو الطريقة التي يُعتمد عليها، لأن النموذج يجيب من نص وُضع أمامه.
هل الاسترجاع أرخص من الضبط الدقيق؟
البداية به أرخص وأسرع عادةً، إذ لا تدريب فيه. أما تكلفة التشغيل لكل سؤال فأعلى قليلاً، لأن المقاطع المسترجعة تُرسل إلى النموذج في كل مرة. وللضبط الدقيق تكلفة في البداية، ثم مرة أخرى كلما احتاج النموذج إلى تحديث. وأيهما أرخص في المحصلة يتوقف على حجم الاستخدام وعلى عدد مرات تغيّر المعلومات.
هل يمنع الاسترجاع النموذج من اختلاق المعلومات؟
يقلل المشكلة ولا يزيلها. فحين يجد النظام المقاطع الصحيحة، ويُطلب من النموذج ألا يجيب إلا منها، تقل الإجابات المختلقة كثيراً. وحين يعيد البحث مادة خاطئة، قد يجيب النموذج بثقة مع ذلك. والاختبار على أسئلة حقيقية يبيّن كم مرة تحدث كل حالة.
هل تُستخدم بياناتنا في تدريب نماذج المزوّد؟
يتوقف ذلك على المزوّد والباقة. فعروض الأعمال لدى كبار المزودين توضح هل تُحفظ البيانات وهل تُستخدم في التدريب، والشروط تختلف من منتج إلى آخر. اقرأ شروط الخدمة التي ستستخدمها تحديداً، واطلب من شريكك في التطوير أن يريك أين تذهب البيانات.
إلى أين بعد ذلك
خدمة ذات صلةحلول وكلاء الذكاء الاصطناعيمكتبة حلول الوكلاء، مع بيان صريح لحالة كل حل