عندما يقدم المستخدم مُدخلاً لنظام نموذج لغوي كبير ذو إمكانيات استرجاع مُعزَّزة، يقوم النظام بالبحث عن معلومات ذات صلة في قاعدة بيانات خارجية.

تُستخدم هذه المعلومات المُسترجعة لتكملة المعرفة الداخلية للنموذج اللغوي الكبير. بشكلٍ أساسي، يتم تزويد النموذج اللغوي الكبير بسياق إضافي للعمل به.

أخيرًا، يستخدم النموذج اللغوي الكبير فهمه للغة والمعلومات المُعزَّزة لإنشاء رد على استعلام المستخدم.

على عكس نماذج اللغة الكبيرة التقليدية المحدودة ببيانات التدريب الخاصة بها، يمكن لـ RAG الوصول إلى كمية هائلة من المعلومات من قاعدة بيانات.

يسترجع RAG كخدمة معلومات مُحدَّثة متعلقة بالمُدخَل ويستخدمها لإنشاء رد، مما يُؤدي إلى نواتج أكثر دقة وتُعالِج استعلام المستخدم مباشرةً.

تمتد إمكانيات RAG إلى ما هو أبعد من مجرد الإجابة على الأسئلة. يمكنها مساعدة الشركات في مهام إنشاء المحتوى مثل كتابة منشورات المدونات أو المقالات أو أوصاف المنتجات.

يمكنها تحليل الأخبار في الوقت الفعلي والتقارير الصناعية ومحتوى الوسائط الاجتماعية لتحديد الاتجاهات وفهم مشاعر العملاء واكتساب رؤى حول استراتيجيات المنافسين.

يسمح RAG للنموذج اللغوي الكبير بعرض المعلومات بشفافية من خلال إسناد المصادر. يمكن أن يتضمن الناتج الاستشهادات أو المراجع، مما يُمكِّن المستخدمين من التحقق من المعلومات والتعمق أكثر إذا لزم الأمر.

يمكن تكييف أنظمة RAG بسهولة مع مجالات مُختلفة عن طريق ضبط مصادر البيانات الخارجية. يسمح ذلك بالنشر السريع لحلول الذكاء الاصطناعي التوليدي في مجالات جديدة دون إعادة تدريب واسعة النطاق للنموذج اللغوي الكبير.

يُعد تحديث قاعدة المعارف في نظام RAG أسهل عادةً من إعادة تدريب نموذج لغوي كبير. وهذا يُبسِّط الصيانة ويضمن بقاء النظام مُحدَّثًا بأحدث المعلومات.

على عكس نماذج اللغة الكبيرة المُدرَّبة على مجموعات بيانات ضخمة ذات أصل غير معروف، يسمح لك تطبيق RAG باختيار مصادر البيانات التي يستخدمها النموذج اللغوي الكبير.

يُقدِّم فريقنا خبرة واسعة في صياغة مُدخَلات فعَّالة لتوجيه نموذج RAG نحو النتيجة المرجوة.

تطبق Standupcode ممارسات قوية لأمن البيانات لحماية معلوماتك الحساسة وتلتزم بلوائح خصوصية البيانات.

نُقدِّم خيارات تخصيص لتكييف نموذج إنشاء الاسترجاع المُعزَّز مع احتياجاتك ومصادر البيانات المُحددة.