ذكاء اصطناعي خاص فوق مستنداتك: كيف يعمل RAG المحلي

تريد مؤسسات كثيرة مساعدًا يجيب من مستنداتها، لكنها لا تستطيع وضع ملفات سرية في روبوت دردشة عام. نموذج يعمل على أجهزتك مع الاسترجاع يحل ذلك.

ما معنى RAG

للتوليد المعزز بالاسترجاع خطوتان. أولًا يبحث النظام في مستنداتك عن المقاطع الأكثر صلة بالسؤال. ثانيًا يكتب نموذج لغوي الإجابة من تلك المقاطع فقط ويشير إليها. لا يحتاج النموذج إلى تدريب على ملفاتك، فلا تُدمج مستنداتك فيه.

لماذا الاستضافة المحلية

• لا تغادر المستندات والأسئلة بنية تحتية تتحكم بها.
• أنت تقرر من يستعلم عن أي مستندات، وفق الأذونات القائمة لديك.
• التكاليف متوقعة: أجهزة وصيانة بدل رسوم لكل سؤال.

ماذا تتوقع بصراحة

النموذج المستضاف محليًا أصغر من أكبر النماذج العامة، فهو أفضل في الإجابة من النص أمامه منه في الاستدلال المفتوح. تعتمد جودة الإجابة أساسًا على جودة مستنداتك وعلى طريقة تقسيمها وفهرستها.

الأنظمة الجيدة تعرض المقطع المصدر بجانب كل إجابة ليتحقق منه شخص، وتقول صراحة عندما لا تحتوي المستندات على إجابة. تعامل مع المخرجات على أنها قراءة أولى سريعة لا قرارًا.

أين يناسب

البحث في السياسات والإجراءات، وفي بنود العقود، والأدلة الفنية، وأسئلة الموظفين الجدد، وقواعد المعرفة الداخلية هي نقاط البداية المعتادة. ابدأ بمجموعة مستندات واحدة، وقِس ثقة الموظفين بالإجابات، ثم وسّع.