شرح مفهوم «التوليد المعزز بالاسترجاع»

يُعد «التوليد المعزز بالاسترجاع» تقنية تربط نموذج لغة ضخم بقاعدة معرفية خارجية، بحيث يمكنه البحث عن المعلومات ذات الصلة قبل تقديم الإجابة. وبدلاً من الاعتماد فقط على ما حفّظه النموذج أثناء التدريب، فإنه يسترجع حقائق حديثة ومُثبتة في لحظة طرح السؤال، ويستخدمها لتأسيس إجابته.

إذن، ما هو RAG في جملة واحدة؟ إنه امتحان «الكتاب المفتوح» في مجال الذكاء الاصطناعي. فالنموذج اللغوي الكبير (LLM) القياسي يجيب من ذاكرته وحدها، تمامًا كما يخوض الطالب امتحانًا «الكتاب المغلق». أما نموذج RAG، فيُعطى الكتاب الدراسي أولاً، ويبحث عن المقطع ذي الصلة، ثم يكتب إجابته استنادًا إلى المادة المصدرية الموجودة أمامه.

هذا التغيير البسيط في سير العمل له تأثير كبير. فأنظمة الذكاء الاصطناعي القائمة على تقنية «RAG» (الإنشاء المعزز بالاسترجاع) قادرة على ذكر مصادرها، ومواكبة أحدث المعلومات المنشورة بعد تدريب النموذج، والإجابة على أسئلة تتعلق ببيانات شركات خاصة لم يسبق للنموذج الاطلاع عليها. وهذا المزيج هو السبب في أن تقنية «RAG» أصبحت النمط الافتراضي لتطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي الجادة.

وقد انتشر هذا المصطلح في ورقة بحثية صادرة عام 2020 عن شركة Meta AI، لكن الفكرة الأساسية بديهية: الفصل بين المعرفة والاستدلال. فلتكن قاعدة المعرفة السريعة والقابلة للبحث هي التي تحتفظ بالحقائق، وليقوم نموذج اللغة بما يجيده، ألا وهو فهم السؤال وكتابة إجابة سلسة ومفيدة.

لفهم أهمية RAG، عليك أن تفهم نمط الفشل الذي تعالجه هذه التقنية.

يتم تدريب نماذج اللغة الكبيرة على توقع الكلمة التالية الأكثر احتمالاً في تسلسل ما. وهي تتمتع بقدرة استثنائية على مطابقة الأنماط، لكنها تفتقر إلى التمييز الداخلي بين «الأمور التي أعرفها فعليًّا» و«الأمور التي تبدو معقولة». وعندما يقع سؤال ما خارج نطاق بيانات التدريب الخاصة بها، أو يتطرق إلى موضوع متخصص أو حديث أو خاص، فإنها غالبًا ما تُنتج إجابة سلسة تبدو موثوقة، لكنها ببساطة خاطئة. وهذا ما يُعرف بـ«هلوسة الذكاء الاصطناعي».

هناك ثلاثة أسباب هيكلية تجعل نموذج اللغة الكبير (LLM) العادي ينتج هذه الأخطاء:

• المعرفة متجمدة. لا يعرف النموذج سوى ما كان موجودًا في بيانات التدريب الخاصة به حتى تاريخ محدد. فإذا سُئل عن حدث أو منتج أو سياسة بعد ذلك التاريخ، فسيضطر إلى التخمين.

• المعرفة أمر عام. يتم تدريب النماذج على نصوص عامة واسعة النطاق. وهي لم تقرأ قط ويكي شركتك الداخلية، أو عقودك، أو تذاكر الدعم الخاصة بك، لذا لا يمكنها الإجابة بدقة على الأسئلة المتعلقة بها.

• لا يوجد مصدر للحقيقة. نظرًا لأن النموذج يستقي إجاباته من ذاكرة إحصائية مضغوطة وليس من وثيقة، فإنه لا يستطيع التحقق من مصدر أي ادعاء أو الإشارة إليه.

يعالج نموذج RAG هذه المشكلات الثلاث في آن واحد. ومن خلال استرجاع الوثائق ذات الصلة من قاعدة المعرفة عند إجراء الاستعلام، لم يعد النموذج مقيدًا بذاكرة عامة ثابتة. فهو يستنتج استنتاجاته بناءً على سياق حقيقي ومحدد ومُحدَّث، ونظرًا لأن هذا السياق مستمد من وثائق يمكن تحديدها، فإن النظام قادر على توضيح طريقة عمله. والنتيجة هي قفزة ملحوظة في دقة الذكاء الاصطناعي وانخفاض حاد في التلفيقات التي يتم إصدارها بثقة.

تتألف بنية RAG من مرحلتين. تتم المرحلة الأولى مرة واحدة، ويتم تحديثها بشكل دوري: وهي تتمثل في تجهيز معرفتك بحيث يمكن البحث فيها. أما المرحلة الثانية فتتم في كل مرة يطرح فيها المستخدم سؤالاً.

المرحلة الأولى: الفهرسة (إعداد قاعدة المعرفة)

قبل أن تتمكن RAG من استرجاع أي شيء، يجب أن تصبح المعلومات الأولية الخاصة بك قابلة للبحث. ويتم تشغيل مسار الفهرسة هذا مسبقًا:

1. الاستيعاب والتقسيم إلى أجزاء. يتم تقسيم الوثائق المصدرية، مثل ملفات PDF وصفحات الويب ومقالات الدعم وسجلات قواعد البيانات، إلى مقاطع أصغر، أو «أجزاء»، يتراوح حجم كل منها عادةً بين بضع مئات من الكلمات. ويُعد تقسيم النص إلى أجزاء أمرًا مهمًا لأنك تريد استرجاع مقتطفات مركزة وذات صلة، بدلاً من كتيبات كاملة تبلغ 50 صفحة.

2. إنشاء التضمينات. يتم تمرير كل مقطع عبر نموذج تضمين يحول النص إلى متجه، وهو عبارة عن قائمة طويلة من الأرقام تعبر عن معناه. وينتهي الأمر بفقرتين تتناولان نفس المفهوم إلى متجهات متشابهة من الناحية الحسابية، حتى لو استخدمتا كلمات مختلفة تمامًا.

3. تخزينها في قاعدة بيانات متجهة. يتم حفظ هذه التمثيلات في قاعدة بيانات متجهات، مثل Pinecone أو Weaviate أو Milvus أو pgvector أو FAISS، وهي مصممة خصيصًا للعثور على المتجهات الأكثر تشابهًا مع أي استعلام على نطاق واسع وبسرعة عالية.

المرحلة الثانية: الاسترجاع والتوليد (الإجابة على السؤال)

عندما يرسل المستخدم استعلامًا، يبدأ مسار معالجة RAG في العمل:

1. قم بتضمين الاستعلام. يتم تحويل سؤال المستخدم إلى متجه باستخدام نفس نموذج التضمين.

2. البحث الدلالي. تقوم قاعدة بيانات المتجهات بمقارنة متجه الاستعلام مع كل جزء مخزّن وتُرجع أفضل النتائج المطابقة. ونظرًا لأن هذا البحث دلالي — أي أنه يعتمد على المعنى بدلاً من الكلمات المفتاحية — فإن سؤالاً حول «الحد من فقدان العملاء» سيُظهر وثيقة تتناول «تحسين الاحتفاظ بالعملاء»، حتى في حالة عدم وجود كلمات مشتركة بينهما. وتُعد هذه الخطوة بمثابة محرك استرجاع الوثائق للنظام بأكمله.

3. التوسيع الفوري. يتم إدراج المقاطع المسترجعة في الموجه جنبًا إلى جنب مع السؤال الأصلي. وتُعد خطوة استرجاع السياق وإدراجه هذه هي الجزء «المعزز» في عملية «التوليد المعزز بالاسترجاع»: حيث يتم إثراء موجه النموذج بالحقائق التي يحتاجها بالضبط.

4. الجيل. يقوم نموذج اللغة الكبير بقراءة المطالبة المُوسعة — أي السؤال بالإضافة إلى السياق الداعم — ويكتب إجابة مستندة إلى مصادر موثوقة، وغالبًا ما تتضمن إشارات مرجعية تشير إلى الوثائق المصدرية.

تكمن روعة سير عمل الذكاء الاصطناعي التوليدي هذا في أن نموذج اللغة لا يحتاج أبدًا إلى «معرفة» بياناتك مسبقًا. يمكنك تحديث قاعدة المعرفة في أي وقت، وسيسترد الاستعلام التالي المعلومات الجديدة على الفور، دون الحاجة إلى إعادة تدريب مكلفة.

يتم تجميع كل نموذج من نماذج RAG، مهما كان مدى تعقيده، من نفس المكونات الأساسية. وفهم كل مكون من هذه المكونات يساعدك على تقييم التكلفة والأداء والدقة.

قاعدة المعرفة. هذا هو مصدر المعلومات الموثوق لديك: مجموعة الوثائق التي تريد أن تستند إليها الذكاء الاصطناعي في إجاباتها. فالجودة هنا تحدد الحد الأقصى لأداء النظام بأكمله. فالمحتوى النظيف والمنظم جيدًا والمحدث ينتج إجابات دقيقة؛ بينما ينتج المحتوى القديم أو المتناقض هراءً يُقدَّم بثقة.

نموذج التضمين. يؤدي هذا إلى تحويل النص إلى متجهات. وكلما كانت عمليات التضمين أفضل، زادت صلة المقتطفات المسترجعة بالموضوع. ويمكن أن يؤدي اختيار نموذج تضمين مُعدّل خصيصًا لمجال تخصصك — سواء كان قانونيًا أو طبيًّا أو تقنيًّا — إلى تحسين النتائج بشكل ملحوظ.

قاعدة بيانات المتجهات. يخزن هذا النظام التضمينات ويُجري عمليات بحث عن التشابه بسرعة فائقة. وهو العمود الفقري لعملية الاسترجاع، وهو ما يتيح لنظام RAG التوسع من مائة وثيقة إلى مائة مليون وثيقة.

كلب الصيد. المنطق الذي يحدد ما الذي يجب استرجاعه وكميته. تجمع أدوات الاسترجاع المتقدمة بين البحث الدلالي والبحث التقليدي باستخدام الكلمات المفتاحية، وهو نهج «هجين»، وقد تعيد ترتيب النتائج لوضع الجزء الأكثر صلة في المقدمة.

نموذج اللغة الكبير. المولد الذي يحول السياق المستخرج إلى إجابة سلسة ومفهومة للإنسان. ويمكن أن يكون هذا نموذجًا متطورًا أو نموذجًا أصغر حجمًا ذي أوزان مفتوحة يعمل على البنية التحتية الخاصة بك.

طبقة التنسيق. الرابط الذي، بالاعتماد على أطر عمل مثل LangChain أو LlamaIndex، يربط هذه العناصر معًا في مسار عمل واحد للذكاء الاصطناعي التوليدي، ويتولى بناء المطالبات ومعالجة الأخطاء وتنسيق المخرجات.

من الأسئلة الشائعة ما إذا كان ينبغي عليك استخدام طريقة RAG أم الاكتفاء بضبط النموذج بناءً على بياناتك. فكل منهما يعالج مشكلة مختلفة، وغالبًا ما تكون الإجابة الصحيحة هي «كلاهما».

أبسط قاعدة عامة: تؤدي عملية الضبط الدقيق إلى تغيير سلوك النموذج، بينما يغير نظام RAG ما يعرفه النموذج. إذا كنت بحاجة إلى أن يتبنى الذكاء الاصطناعي نبرة معينة أو يتبع بنية إخراج صارمة، فقم بالضبط الدقيق. أما إذا كنت بحاجة إلى أن يجيب بدقة استنادًا إلى مجموعة من الحقائق التي تتغير بمرور الوقت، فاستخدم RAG. بالنسبة للذكاء الاصطناعي المؤسسي، يُعد RAG نقطة البداية في معظم الأحيان، لأن المعرفة تتغير باستمرار، كما أن الإشارة إلى المصادر أمر لا يقبل التفاوض.

RAG ليس نموذجًا نظريًّا. فهو يُشكِّل القوة الدافعة وراء العديد من منتجات الذكاء الاصطناعي التي يستخدمها الناس يوميًّا. وفيما يلي أمثلة ملموسة على تطبيقات RAG في مختلف القطاعات:

• مساعدو خدمة العملاء. يستقي روبوت الدعم الإجابات من مركز المساعدة الخاص بالشركة، ووثائق المنتج، والتذاكر السابقة، مما يتيح له تقديم إجابات دقيقة تتوافق مع هوية العلامة التجارية، بدلاً من التخمينات العامة.

• البحث الداخلي عن المعرفة. يطرح الموظفون أسئلتهم بلغة بسيطة ويحصلون على إجابات تستند إلى ويكي الشركة وسياسات الموارد البشرية وأدلة التشغيل الهندسية. ويُعد هذا إنجازًا كبيرًا في مجال الذكاء الاصطناعي على مستوى المؤسسات من حيث تعزيز الإنتاجية.

• المراجعة القانونية ومراجعة الامتثال. يستخرج نموذج RAG البنود واللوائح الدقيقة ذات الصلة بالسؤال، مع الإشارة إلى المصادر، بحيث يمكن للمحامين التحقق من كل ادعاء بالرجوع إلى المصدر.

• دعم اتخاذ القرارات في مجال الرعاية الصحية. يستعلم الأطباء عن أحدث الأبحاث وإرشادات العلاج، حيث يقوم النظام باسترجاع وتلخيص الأدلة التي خضعت لمراجعة الأقران، بدلاً من اختلاق جرعات علاجية.

• الأبحاث المالية. يسأل المحللون عن الأرباح والتقارير المالية وبيانات السوق، ويستقي المساعد المعلومات من التقارير الحالية بدلاً من لقطة تدريب ثابتة.

• دردشة حول وثائق المطورين. تجربة «الدردشة مع الوثائق» التي تتيح للمطورين الحصول على أمثلة برمجية دقيقة ومخصصة لإصدارات محددة، من خلال استرجاع المعلومات من الوثائق الرسمية.

القاسم المشترك بين جميع الأمثلة هو نفسه: تكمن القيمة في استناد الإجابة إلى قاعدة معرفية موثوقة، وهذا بالضبط ما يقدمه «التوليد المعزز بالاسترجاع».

لماذا أصبحت RAG البنية الافتراضية لتطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي في بيئات الإنتاج؟ لأنها توفر مجموعة من المزايا لا تضاهيها أي تقنية أخرى بمفردها:

• دقة أعلى للذكاء الاصطناعي وتقليل حالات «الهلوسة». إن استناد الإجابات إلى الوثائق المسترجعة يجعل النموذج مرتبطًا بالحقائق بدلاً من التخمينات المعقولة.

• معرفة محدثة دائمًا. بمجرد تحديث قاعدة المعرفة، يصبح النظام محدثًا على الفور، دون الحاجة إلى دورة إعادة تدريب ودون انتظار إصدار النموذج التالي.

• مصادر الاقتباسات والمصداقية. ونظرًا لأن الإجابات تعود إلى وثائق محددة، يمكن للمستخدمين التحقق من صحة الادعاءات. وتعد هذه القدرة على التدقيق أمرًا ضروريًا للقطاعات الخاضعة للتنظيم.

• البيانات الخاصة، بأمان. تتيح تقنية RAG للنموذج تقديم إجابات مستمدة من المحتوى الخاص بك دون أن يتم دمج هذا المحتوى في أوزان النموذج.

• تكلفة أقل من عملية الضبط الدقيق. يُعد فهرسة المستندات أقل تكلفة بكثير من إعادة تدريب نموذج لغوي ضخم مرارًا وتكرارًا.

• نماذج أصغر، نتائج أكبر. بفضل قدرة الاسترجاع القوية، يمكن حتى لنموذج اللغة الكبير (LLM) المتواضع أن يتفوق في الأداء على نموذج أكبر بكثير يفتقر إلى السياق المناسب.

وتعمل هذه المزايا مجتمعة على تحويل الذكاء الاصطناعي التوليدي من عرض توضيحي مثير للإعجاب إلى أداة عمل يمكن الاعتماد عليها.

تعد تقنية RAG تقنية قوية، لكنها ليست سحرية. إن معرفة نقاط ضعفها هي ما يميز النظام الموثوق عن النظام الهش.

• ما يدخل من هراء، يخرج هراء. إذا كانت قاعدة المعرفة الخاصة بك قديمة أو متناقضة أو سيئة الصياغة، فإن عملية الاسترجاع ستعرض معلومات خاطئة بدقة.

• جودة الاسترجاع هي الأهم. إذا قام أداة الاسترجاع بجلب أجزاء غير ذات صلة، فلن يكون لدى النموذج أي معلومات مفيدة يمكنه العمل عليها. ويُعد ضبط حجم الأجزاء، وعمليات التضمين، وإعادة الترتيب عملاً هندسيًّا مستمرًّا.

• حدود نافذة السياق. لا يمكنك إدراج سوى قدر محدود من النص المسترجع في الموجه. فإذا استرجعت نصًا قليلًا جدًّا، فستفوتك الإجابة؛ أما إذا استرجعت نصًا كثيرًا جدًّا، فستضيف ضوضاءً وتكلفةً إضافيةً.

• الزمن المستغرق والتكلفة. يتضمن كل استعلام الآن خطوة تضمين، وعملية بحث في قاعدة البيانات، وموجهًا أكبر حجمًا، مما يضيف أجزاء من الألف من الثانية ووحدات رمزية.

• إنه يقلل من الهلوسة، لكنه لا يقضي عليها تمامًا. قد يخطئ النموذج في تفسير السياق الصحيح أو يستنتج منه أكثر مما ينبغي، لذا تظل المراجعة البشرية أمرًا مهمًا في الاستخدامات ذات المخاطر العالية.

لا يُعد أي من هذه العوامل سببًا لرفض المشروع. إنها مجرد اعتبارات تصميمية تُحوّل النموذج الأولي إلى سير عمل قوي في مجال الذكاء الاصطناعي التوليدي.

إذا كنت مستعدًا لإنشاء أول نموذج RAG خاص بك، فإليك سير العمل الكامل المُوجَّز في خطوات عملية:

1. حدد حالة الاستخدام واجمع قاعدة معارفك. حدد بالضبط الأسئلة التي يجب على النظام الإجابة عليها، واجمع المستندات التي تحتوي على تلك الإجابات.

2. تنظيف البيانات وتقسيمها إلى أجزاء. قم بإزالة التكرارات والمحتوى القديم، ثم قسّم المستندات إلى مقاطع متماسكة بحجم مناسب للاسترجاع.

3. اختر نموذج تضمين وقم بإنشاء متجهات. اختر نموذجًا مناسبًا لمجال عملك ولغتك، ثم قم بتضمين كل جزء.

4. إنشاء قاعدة بيانات متجهة. قم بتحميل التضمينات الخاصة بك وقم بتكوين عملية الفهرسة من أجل إجراء بحث دلالي سريع على النطاق الذي تتوقعه.

5. قم بتجميع جهاز الاسترجاع. ابدأ بالبحث الدلالي، ثم أضف مطابقة الكلمات المفتاحية الهجينة وإعادة الترتيب لرفع النتائج ذات الصلة إلى أعلى القائمة.

6. صمم المطالبة. صمم نموذجًا للموجه يجمع بشكل منظم بين سؤال المستخدم والسياق المسترجع، ويوجه النموذج إلى الإجابة استنادًا إلى ذلك السياق فقط، مع ذكر المصادر.

7. قم بتوصيل LLM وابدأ في التنسيق. قم بربط «ريتريفر» بنموذج اللغة الكبير الخاص بك باستخدام إطار عمل للتنسيق، وقم بمعالجة توسيع نطاق المطالبات تلقائيًّا.

8. التقييم والتكرار. اختبر باستخدام أسئلة حقيقية، وقم بقياس الدقة وجودة الاستشهادات، واضبط عمليات تقسيم النص إلى أجزاء، والاسترجاع، والمطالبات بناءً على النقاط التي تعاني من قصور.

تعامل مع الخطوات من 6 إلى 8 على أنها حلقة متكررة، وليس مهمة تُنفَّذ مرة واحدة فقط. إن أنظمة RAG الأفضل أداءً هي تلك التي تواصل فرقها قياس جودة الاسترجاع وتحسين مسار العمل.

تتطور تقنية RAG بسرعة، وقد بدأت الموجة التالية تتشكل بالفعل. تتيح تقنية RAG القائمة على الوكلاء للنظام أن يقرر بنفسه متى يقوم بالاسترجاع، وما الذي يبحث عنه، وما إذا كان سيتبع خطوات استرجاع متعددة للإجابة على الأسئلة المعقدة والمكونة من أجزاء متعددة. أما تقنية RAG متعددة الوسائط (Multimodal RAG) فتوسع نطاق الاسترجاع ليتجاوز النص ليشمل الصور والجداول والمواد الصوتية والفيديو، بحيث يمكن لاستعلام واحد أن يستقي المعلومات من قاعدة معرفية أكثر ثراءً بكثير.

وفي الوقت نفسه، فإن توسيع نطاق النوافذ السياقية وعملية الاسترجاع القائمة على الرسوم البيانية تعملان على زيادة حجم المعلومات ذات الصلة التي يمكن للنموذج استنتاجها في آن واحد. والخط العام واضح: إن مستقبل الذكاء الاصطناعي الجدير بالثقة هو الذكاء الاصطناعي المرتكز على الواقع، وعملية الاسترجاع هي الطريقة التي نرسخ بها هذا الارتكاز. ولا تُعد تقنية RAG مجرد تقنية عابرة، بل إنها في طريقها لتصبح طبقة دائمة في البنية الحديثة للذكاء الاصطناعي.

كل ما قرأته عن «التوليد المعزز بالاسترجاع» ينطبق بشكل مباشر على أحد أسرع مجالات الذكاء الاصطناعي تطوراً: بث الفيديو ومنصات OTT. تعد خدمة البث، في جوهرها، قاعدة معرفية ضخمة ومتغيرة باستمرار تضم العناوين والحلقات والبيانات الوصفية والنصوص والترجمات وسجل المشاهدة ومحتوى المساعدة. وتقنية RAG هي التي تحول تلك المكتبة إلى تجربة ذكية وتفاعلية ودقيقة بدلاً من أن تكون مجرد فهرس ثابت.

هذه هي بالضبط التجربة القائمة على الذكاء الاصطناعي Vodlix صُممت لتحقيق النتائج. Vodlix هي «Shopify» لقطاع OTT: منصة بث فيديو ذات علامة بيضاء بالكامل تتيح لأي مبدع أو مذيع أو شركة إعلامية إطلاق خدمة تحمل علامتها التجارية وتضاهي جودة Netflix، دون أي نفقات رأسمالية ودون الحاجة إلى فريق هندسي. ونظرًا لأن Vodlix مدعومة بالذكاء الاصطناعي، فإن مبادئ الاسترجاع نفسها الواردة في هذا الدليل تظهر في الأماكن التي تهم أكثر من غيرها:

• اكتشاف المحتوى القائم على أسس راسخة. بدلاً من الاقتراحات العامة، يتيح البحث على غرار نموذج RAG في الكتالوج الخاص بك وبناءً على سلوك المشاهدين عرض العنوان المناسب للمشاهد المناسب، مما يزيد من مدة المشاهدة ويقلل من معدل توقف المشتركين.

• بحث تفاعلي ودقيق. يتيح البحث الدلالي لجمهورك العثور على المحتوى بناءً على المعنى، مثل «فيلم وثائقي يبعث على الشعور بالسعادة عن المحيط»، بدلاً من العناوين الدقيقة، مع تقديم إجابات مستمدة من مكتبتك الفعلية.

• دعم جدير بالثقة. يمكن للمساعد المدعوم بتقنية RAG الإجابة على أسئلة المشتركين والمسؤولين استنادًا إلى مركز المساعدة والوثائق الفعلية الخاصة بك، بدقة وعلى مدار الساعة، دون تحريف السياسات.

• رؤية ثاقبة دون تخمينات. توفر لك تحليلات Vodlix «بيانات المصدر الموثوق» التي تضمن أن تظل أي طبقة من طبقات الذكاء الاصطناعي مستندة إلى ما يفعله المشاهدون فعليًّا.

الخلاصة بسيطة: مستقبل البث يعتمد على الذكاء الاصطناعي المطبق عمليًّا، وهذا الذكاء يعتمد بدوره على عملية الاسترجاع. وسواء كنت بصدد إطلاق أول خدمة فيديو حسب الطلب (VOD) لك، أو توسيع نطاق شبكة بث تلفزيوني مباشر عبر الأجهزة المختلفة، فإن Vodlix توفر لك البنية التحتية ذات العلامة البيضاء، وخيارات تحقيق الدخل (SVOD وAVOD وTVOD)، والأساس الجاهز لتطبيق الذكاء الاصطناعي لتحقيق ذلك.

هل أنت مستعد لإطلاق منصة بث أكثر ذكاءً؟ احجز عرضًا تجريبيًّا مجانيًّا لـ Vodlix واكتشف كيف تعمل أكثر من 200 علامة تجارية على زيادة إيراداتها بفضل حل OTT مخصص بالكامل ومدعوم بالذكاء الاصطناعي، والذي يمكن إطلاقه في غضون أيام بدلاً من أشهر.

تعمل تقنية «التوليد المعزز بالاسترجاع» (RAG) على سد الفجوة بين ما يمكن لنماذج اللغة الكبيرة (LLM) قوله وما يمكنها إثباته. ومن خلال الجمع بين قاعدة معرفية سريعة وقابلة للبحث وقدرة نموذج اللغة الكبير (LLM) على الاستدلال، تقدم تقنية RAG إجابات دقيقة وحديثة وقابلة للتتبع إلى مصدرها، وهو بالضبط ما تتطلبه التطبيقات في العالم الواقعي. من مكاتب دعم الشركات إلى منصات البث العالمية، أصبح الاسترجاع طبقة دائمة في بنية الذكاء الاصطناعي، وستقوم الفرق التي تتبناه الآن ببناء المنتجات الأكثر موثوقية في العقد القادم.