10 مشاريع RAG تتجاوز الأسئلة والأجوبة البسيطة
تتوقف معظم العروض التوضيحية لـ RAG عند “قم بتحميل ملف PDF واطرح سؤالاً“. وهذا يثبت أن خط الأنابيب يعمل. هذا لا يثبت أنك تفهم ذلك.
تم تصميم هذه المشاريع لكسر بطرق مثيرة للاهتمام. إنهم يبرزون التحيز والتناقضات والسياق المنسي والإجابات المفرطة في الثقة. هذا هو المكان الذي يبدأ فيه تعلم RAG الحقيقي. بمجرد الانتهاء من ذلك، سيكون من الأسهل عليك فهم أنظمة RAG وإصلاحها.
اقرأ النصائح الموجودة في النهاية للحصول على مؤشرات للمساعدة في إنشاء هذه المشاريع:
1. المحامي المدعوم من RAG
نظام RAG لا يقبل فرضيتك في ظاهرها. عندما تطرح سؤالاً في إطار ادعاء، فإنه يسترجع الأدلة المؤيدة والمعارضة له، ثم يجيب باستنتاج متوازن.
يجبرك هذا المشروع على التفكير في تأطير الاسترجاع. يمكن لنفس المجموعة أن تدعم الإجابات المتعارضة اعتمادًا على كيفية الاستعلام عنها. هذا ليس خطأ. هذه هي النقطة.
ما ستتعلمه؟
- صياغة الاستعلام تتجاوز مطابقة الكلمات الرئيسية
- الخلاف المبني على الأدلة
- التعامل مع عدم اليقين دون الهلوسة
وصلة: شفرة
2. قاعدة المعرفة النسيان
ينسى هذا النظام ببطء المستندات التي لا يسأل عنها أحد. تظل المعلومات التي يتم الرجوع إليها بشكل متكرر حادة. يختفي المحتوى الذي يتم تجاهله بهدوء من أهميته.
إنه يعكس كيفية تصرف قواعد المعرفة الحقيقية مع مرور الوقت، ويسلط الضوء على سبب ضعف عمر مخازن المتجهات الثابتة.
ما ستتعلمه؟
- إشارات الصلة القائمة على الاستخدام
- تسوس الزمن ونضارته
- الترتيب وراء التشابه الخام
وصلة: شفرة
3. بوت الموارد البشرية الصادق
أنت تسأل سؤال الموارد البشرية العادي. يجيب الروبوت بأدب. ثم يظهر لك التفاصيل الدقيقة التي كنت على وشك تفويتها. يوضح هذا البنود والأهداف التي لن يفعلها موظف الموارد البشرية.
يدور هذا المشروع حول إبراز الحالات المتطورة المدفونة في لغة السياسة بدلاً من تسويتها.
ما ستتعلمه؟
- الاسترجاع المدرك للسياسة
- استخراج الاستثناءات والقيود
- نغمة يمكن التحكم بها مع إخراج مؤرض
وصلة: شفرة
4. مترجم الأوراق البحثية
قم بتحميل الأوراق الأكاديمية الكثيفة. اطرح الأسئلة باللغة الإنجليزية البسيطة. احصل على الإجابات التي تبدو إنسانية مع الاستمرار في الإشارة إلى الأقسام المحددة التي تبررها.
هذا هو المكان الذي يتوقف فيه RAG عن البحث ويبدأ في التفسير.
ما ستتعلمه؟
- ترجمة اللغة التقنية دون تحريف
- اختيار السياق عبر المستندات الطويلة
- تبسيط الحفاظ على الاقتباس
وصلة: شفرة
5. أظهر مساعد العمل الخاص بك
كل إجابة تأتي مع الإيصالات. يشرح النظام سبب اختياره لمصادر معينة، وسبب تجاهل مصادر أخرى، ومدى ثقته.
يجعل هذا المشروع عملية الاسترجاع مرئية بدلاً من أن تكون سحرية.
ما ستتعلمه؟
- تفسير درجات التشابه
- تصحيح الاسترجاع السيئ
- بناء الثقة من خلال الشفافية
وصلة: شفرة
علاوة: يمكنك إنشاء المشروع باستخدام Perplexity API، حيث يقدم النموذج نفس الوظيفة افتراضيًا.
6. مولد الأسئلة الشائعة الحية
قم بتوجيه النظام إلى الوثائق، أو تذاكر الدعم، أو مواقع الويكي الداخلية. فهو يُنشئ أسئلة شائعة تتطور مع ظهور أسئلة جديدة وتلاشي الأسئلة القديمة.
الأسئلة الشائعة لا تتم كتابتها مرة واحدة. ينمو مع الاستخدام.
ما ستتعلمه؟
- استخراج الأنماط من المستندات
- تناول مستمر
- توليد السؤال من السياق
وصلة: شفرة
7. كاشف التناقض
بدلاً من دمج كل شيء في إجابة واحدة، يسلط هذا النظام الضوء على نقاط الاختلاف في المستندات ويشرح كيفية ذلك.
يرفض التغطية على التناقضات.
ما ستتعلمه؟
- مقارنة متعددة المصادر
- تحديد المطالبات المتضاربة
- التوليف الصادق بدلاً من الإجماع القسري
وصلة: شفرة
8. مساعد حارة الذاكرة
تدريب نظام RAG على الملاحظات أو المجلات أو المسودات القديمة. اسأل كيف تغير تفكيرك مع مرور الوقت. إنه يسترجع وجهات النظر السابقة ويقارنها بأخرى جديدة.
هذا الشعور شخصي بشكل غير مريح، بطريقة جيدة.
ما تتعلمه
- الاسترجاع الزمني
- التشابه الدلالي عبر الإصدارات
- إدارة السياق على المدى الطويل
وصلة: شفرة
9. التبسيط القانوني
تحميل العقود أو السياسات. اطرح الأسئلة. احصل على الإجابات باللغة العادية، متبوعة بمراجع الجملة الدقيقة.
لا ردود فعل إيجابية. مجرد تفسير على الارض.
ما ستتعلمه؟
- استرجاع على مستوى البند
- الدقة على الطلاقة
- منع الإجابات المفرطة في التعميم
وصلة: شفرة
10. مفسر الأخبار المتحيزة
قم بتغذية مقالات النظام من منافذ متعددة تغطي نفس الحدث. اسأل ماذا حدث. فهو يسترجع وجهات النظر، ويقارن الإطارات، ويشرح أين يظهر التحيز.
يكشف هذا المشروع كيف يشكل الاسترجاع السرد.
ما ستتعلمه؟
- التأريض متعدد المصادر
- الاختلافات في التأطير والتأكيد
- التوليف المحايد تحت التحيز
وصلة: شفرة
أين مشروع “الاقتباس”؟
لمن يبحث عن المعتاد: الاقتباس/التدقيق اللغوي المشاريع، ربما كانت القائمة مفاجئة بعض الشيء. ولكن هذا أمر مقصود، حيث أن تلك المشاريع الأساسية قد مر بها الجميع تقريبًا – وبالتالي تقدم الحد الأدنى من التعلم. ستشكل المشاريع المشتركة هنا تحديًا حتى بالنسبة للمحاربين القدامى في RAG. سيخرجك هذا من منطقة الراحة الخاصة بك، وسيجعلك تفكر بشكل خلاق في المشكلات.
اقرأ أيضًا: أفضل 4 أفكار لمشاريع RAG تم حلها
نصائح لحل مشاريع RAG
فيما يلي بعض النصائح التي من شأنها أن تساعدك في بناء المشاريع:
- استخدم المطالبات العامة ما لم يكن ذلك ضروريًا: وهذا يضمن أنه حتى لو لم تكن المستندات ذات صلة، فإن النموذج لديه احتمالية أكبر للتوصل إلى استجابة صالحة.
على الرغم من عدم وجود أي أحداث في المستندات، إلا أن اتساع نطاق المطالبة أدى إلى استجابة النموذج للاستعلام بنجاح.
- قم بتحميل الفهرس مرة واحدة: وهذا يمنع إعادة بناء قطع الوثيقة في كل مرة يتم فيها تشغيل البرنامج. مفيد بشكل خاص إذا كانت هناك مشاريع متعددة تتشارك في نفس قاعدة بيانات المتجهات.
- استخدم حجم رمزي صغير: وهذا يضمن أنك لن تواجه قيودًا في الذاكرة وأن الأجزاء لن تحتاج إلى الكثير من المعالجة.
- مرجع الإخراج: استخدم لقطات الشاشة للمخرجات الموجودة في الأقسام كمرجع لبناء المشاريع.
سيساعد الرسم البياني التالي في تذكر تدفق بنية RAG:
لفهرسة البيانات، ينبغي استخدام ما يلي كمرجع:
الأسئلة المتداولة
ج: ليس من الضروري أن تكون خبيراً، ولكن المعرفة الأساسية تساعدك. إذا كنت تفهم عمليات التضمين ومخازن المتجهات وكيفية تغذية نموذج اللغة بالاسترجاع، فمن الجيد أن تبدأ.
ج: لا، إنهم مشاريع التعلم أولاً. الهدف هو الكشف عن أنماط الفشل مثل التحيز، والسياق المنسي، والتناقضات، والثقة المفرطة. إذا انكسر شيء ما أو شعرت بعدم الراحة، فهذه ميزة وليست عيبًا.
ج: لأن هذه تثبت فقط أن خط الأنابيب يعمل. تركز هذه المشاريع على اتخاذ القرار، والتأطير، والتفسير، حيث تنجح أو تفشل أنظمة RAG الحقيقية. القصد هو العمق وليس الألفة.
أنا متخصص في مراجعة وتحسين الأبحاث المستندة إلى الذكاء الاصطناعي والوثائق الفنية والمحتوى المتعلق بتقنيات الذكاء الاصطناعي الناشئة. تشمل خبرتي التدريب على نماذج الذكاء الاصطناعي، وتحليل البيانات، واسترجاع المعلومات، مما يسمح لي بصياغة محتوى دقيق تقنيًا ويمكن الوصول إليه.
قم بتسجيل الدخول لمواصلة القراءة والاستمتاع بالمحتوى الذي ينظمه الخبراء.
Source link
