في عالم متزايد التعقيد من البيانات والمعلومات، أصبح من الضروري استخدام تقنيات مبتكرة لتوليد استجابات مخصصة ودقيقة. في هذا السياق، تبرز تقنية *توليد معزز بالاسترجاع* (RAG) كأداة قوية تجمع بين قدرات نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) وبيانات المستخدمين الخاصة لتحقيق نتائج أكثر ملاءمة وسياقية. في هذه المقالة، سنستعرض كيفية بناء وتقييم نظام RAG باستخدام مكتبة LlamaIndex. سيتم تقسيم النقاش إلى ثلاثة أقسام رئيسية: أولاً، فهم الأساسيات المرتبطة بتقنية RAG وكيف تعمل، ثم تقديم خطوات بناء النظام باستخدام LlamaIndex، وأخيرًا، تقييم فعالية هذا النظام من خلال مجموعة من الأساليب والمعايير. انضم إلينا في هذه الرحلة لاستكشاف كيفية تحسين تفاعل المستخدمين عبر هذا النهج المتقدم.
فهم تكنولوجيا الجيل المعزز بالاسترجاع (RAG)
تقنية الجيل المعزز بالاسترجاع (RAG) تمثل تحولًا رئيسيًا في كيفية استجابة نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) لاستفسارات المستخدمين. على الرغم من أن هذه النماذج يتم تدريبها على مجموعات بيانات ضخمة، إلا أنه من المحتمل ألا تتضمن بيانات معينة أو متخصصة. تتعامل تقنية RAG مع هذه القضية من خلال دمج البيانات الخاصة بالمستخدم أثناء عملية التوليد، مما يسمح بتوفير ردود أكثر دقة وسياقًا. تتم هذه العملية دون تغيير بيانات التدريب لنماذج اللغة، ولكن عبر السماح للنموذج بالوصول لاستخدام البيانات في الوقت الحقيقي، مما يوفر ردودًا دقيقة تناسب السياق الحالي.
تشمل عملية RAG عدة مراحل حيوية، تبدأ بتحميل البيانات من مصادرها المتنوعة مثل الملفات النصية أو PDF أو حتى قاعدة بيانات أو واجهة برمجة التطبيقات (API). يُعتبر تحميل البيانات الخطوة الأولى والضرورية، حيث تمكن الأداة من الوصول إلى المعلومات الأساسية. بعد تحميل البيانات، يتم إنشاؤها وهيكلتها بشكل يسمح بالاستعلام من خلالها، وغالبًا ما يتضمن ذلك إنشاء تEmbedding vector، وهو تمثيل عددي للمعاني، بحيث يمكن استرجاعه بسهولة عند الحاجة.
مرحلة التخزين تمثل الخطوة التالية؛ حيث تُخزن الفهارس والأبعاد حتى لا يتم إعادة فهرستها لاحقًا، ثم تأتي مرحلة الاستعلام، حيث يمكن استخدام استراتيجيات معقدة لاستعلام البيانات المسترجعة. وأخيرًا، يُعد التقييم جزءًا أساسيًا في أي عملية؛ لأنه يسمح بقياس مدى فعالية النظام في تقديم استجابات دقيقة وسريعة، مما يُعزز من جودة التفاعلات في التطبيقات المستخدمة مثل الدردشات الذكية أو وكلاء المساعدات التقنية.
بناء نظام RAG باستخدام LlamaIndex
بمجرد فهم الأساسيات، يمكن البدء في بناء نظام RAG فعلي باستخدام أداة LlamaIndex. يتضمن ذلك اتخاذ خطوات عملية لتجهيز البيانات، وبناء الفهارس، وإنشاء محركات الاستعلام. تبدأ العملية بتحميل بيانات نصية، مثل مقال من كاتب معين. ومن ثم يتم تجهيز هذه البيانات باستخدام فئات مناسبة لتحليل النص، مثل تقسيم المحتوى إلى أجزاء أصغر باستخدام أدوات مثل SimpleNodeParser.
في هذه المرحلة، يتم تحويل البيانات إلى تمثيلات رقمية عبر إنشاء فهارس قائمة على ما يُعرف بـ Vector Store Index. هذاالفهرس يمكن المستخدم من إجراء استعلامات تستند إلى محتوى النص السابق. حيث يتلقى نظام RAG استعلامات المستخدم، ويبحث عن أجزاء النص عبر الفهارس المُنشأة، وبالتالي يتم استدعاء الاستجابات المناسبة بناءً على قناة البيانات المخصصة. هذه الخوارزمية تتيح للنظام تقديم استجابات دقيقة يمكن استخدامها في تطبيقات متنوعة من المحادثات المباشرة إلى أدوات الدعم الفني.
عند بناء نظام RAG، يتم التركيز على تقديم استجابات سريعة وسلسة. فإليك مثالاً: استخدم نظام RAG لاستعلام حول شيء محدد في النص، مثل تفاصيل حياة كاتب معين. من خلال التحليل، يستخرج النظام المعلومات من مناطق النص ذات الصلة. هذه الاستجابة لا تأتي فقط من نموذج اللغة نفسه، بل تكون أساسية من البيانات المحملة وتحليلها، مما يثري تجربة المستخدم بتفاصيل دقيقة.
تقييم نظام RAG باستخدام LlamaIndex
تُعَد عملية تقييم نظام RAG خطوة أساسية لضمان فعاليته. في هذه الخطوة، يتم التركيز على فحص أداء نظام الجيل المعزز بالاسترجاع بناءً على الاستعلامات المختلفة. تعتبر التقييمات من الأجزاء الحيوية لضمان أن النظام يعمل بكفاءة وبدقة. تتضمن تقييمات نظام RAG تقييم دقة الاسترجاع، وهي عملية تتعلق بمدى قدرة النظام على استرجاع معلومات صحيحة ودقيقة استنادًا إلى استعلام المستخدم.
يمكن أن تكون عمليات تقييم الاسترجاع صعبة بسبب تفاوت طبيعة الاستفسارات. لذا، من المهم إنشاء مجموعة من المقاييس التلخيصية أو التقييمات الآلية للتوصل إلى نظرة عامة عن أداء النظام. يستخدم المطورون مجموعة من الأدوات والمقاييس لتحديد الأماكن التي تتطلب تحسينًا أو تعديلًا. فعلى سبيل المثال، يمكن للمطورين قياس مدى سرعة استجابة النظام بدقة للاختبارات العشوائية، مما يعطي فهمًا شاملًا لأداء النظام في إطار عملية حقيقية.
تسهم هذه المعايير في تقديم معلومات قيمة حول الأداء العام لنظام RAG، مما يساعد المطورين في اتخاذ القرارات الرشيدة بشأن تحسين الأداء وتلبية احتياجات المستخدمين بشكل أفضل. الحفاظ على دقة النظام وجودته هو أمر أساسي لخلق تجربة مستخدم متميزة، وهو ما يتطلب تقييمًا مستمرًا وتكييفًا يُواكب التغييرات في البيانات والاستفسارات المحتملة التي قد يحتاجها المستخدم.
تقييم استرجاع المعلومات
تقييم استرجاع المعلومات يعتبر من العناصر الأساسية في أنظمة RAG (استرجاع وتوليد الإجابات). يتمثل الهدف في قياس جودة المعلومات المسترجعة ومدى دقتها وقدرتها على تلبية استفسارات المستخدمين. يشمل هذا التقييم مؤشرات الأداء الرئيسية مثل “نسبة النجاح” و”معدل المرتبة الوسطى العكسية (MRR)”. نسبة النجاح تقيس كم مرة تحتوي أعلى الوثائق المسترجعة على الجواب الصحيح بالنسبة للاستفسارات المقدمة. بينما MRR تقيم دقة النظام من خلال النظر في ترتيب الوثيقة الأكثر صلة. فعندما تكون الوثيقة ذات الصلة في المستوى الأول، فإن قيمة المرتبة العكسية تكون 1، وإذا كانت في المستوى الثاني تكون 1/2، وهكذا، مما يمنح مؤشراً دقيقاً عن فعالية النظام.
لتعزيز فعالية نظام الاسترجاع، يمكن استخدام أساليب مثل إعادة ترتيب النتائج (reranking)، وهي عملية تهدف إلى تحسين ترتيب الوثائق المسترجعة بحيث تكون الأكثر صلة في أعلى القائمة. على سبيل المثال، لو تم استرجاع عدة إجابات لاستفسار عن تاريخ حدث معين، يمكن أن تعاد ترتيب هذه الإجابات بحيث يظهر الجواب الأكثر دقة أو الأكثر شمولاً في البداية. يعتبر استخدام أدوات مثل LlamaIndex مفيدًا جدًا هنا، حيث توفر مجموعة من الأدوات لإنشاء زوج من الاستفسارات وسياقات البيانات، مما يسهل إجراء التقييمات اللازمة.
تقييم الاستجابات من خلال Faithfulness Evaluator وRelevancy Evaluator
في نظام RAG، لا يكفي فقط استرجاع المعلومات الصحيحة، بل يجب أن تكون الاستجابات أيضاً موثوقة وملائمة للاستفسارات. لذلك، يتم استخدام أدوات مثل Faithfulness Evaluator وRelevancy Evaluator لتقييم مدى صحة الاستجابات ومدى توافقها مع السياقات المسترجعة.
Faithfulness Evaluator يقوم بتقييم ما إذا كانت الاستجابة تتوافق مع أي من مصادر المعلومات المستخدمة. وهذا مهم جداً لأن بعض الأنظمة قد تخلق استجابات غير دقيقة أو “هلاوس” تتعارض مع المعلومات الحقيقية. من أجل إجراء هذا التقييم، يمكن استخدام نموذج GPT-3.5 لتوليد الاستجابة، بينما يتم تقييمها باستخدام نموذج GPT-4. يتطلب ذلك إعداد سياقات خدمة مناسبة لكل نموذج لتقديم أفضل تقييم.
أما Relevancy Evaluator، فهو يُستخدم لتقييم مدى تطابق الاستجابة مع الاستفسار والسياقات المسترجعة. هذا يساعد في تحديد ما إذا كانت الاستجابة تعالج السؤال المطروح بشكل فعّال. على سبيل المثال، إذا سأل مستخدم عن سبب اعتبار المؤلف لممارسات الذكاء الاصطناعي أثناء دراسته الأولية كذبة، فستكون الاستجابة الشاملة والدقيقة ذات أهمية كبيرة. يعتبر هنا تأكيد أن الاستجابات مستندة إلى المصادر الدقيقة والمناسبة هو أمر حيوي.
تحليل النتائج واستنتاجات الأداء
بعد إجراء التقييمات المختلفة، من المهم تنظيم وتحليل النتائج بفهم. قيمت النماذج المذكورة أعلاه عدة جوانب للأداء بينما تم استخدام آليات مثل BatchEvalRunner لتسهيل تنفيذ التقييمات بشكل مجمع، وتحسين الكفاءة. التقييمات المستندة إلى Faithfulness وRelevancy توفر مقياسًا واضحًا لنجاح النظام في تقديم إجابات موثوقة ومتوافقة.
عند تحليل النتائج، يمكن ملاحظة أن تحقيق نسبة 1.0 في تقييم Faithfulness يعني أن جميع الإجابات المقدمة كانت دقيقة وصحيحة، بينما نسبة 1.0 في Relevancy تشير إلى أن الإجابات كانت دائمًا متوافقة مع السياقات المسترجعة. مثل هذه النتائج تدل على أن النظام قوي وموثوق. ومع ذلك، يمكن أن تعني أيضًا أنه يجب تحسين بعض الجوانب في سياق استرجاع المعلومات، خاصة إذا كانت هناك فرصة لتحسين ترتيب الوثائق المسترجعة لتسليط الضوء على الإجابات الأكثر صلة أولاً.
إن تطبيق التقييمات المذكورة لا يساعد فقط في تحسين الأنظمة المستخدمة حاليًا، بل يوفر أيضًا رؤى مهمة للمستقبل حول كيفية تصميم أنظمة موثوقة وفعالة في معالجة المعلومات. إن استخدام نماذج مثل LlamaIndex في تقييم الأداء يعكس الاتجاه الحالي في استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين جودة الاستجابة وتجربة المستخدم بشكل عام.
رابط المصدر: https://cookbook.openai.com/examples/evaluation/evaluate_rag_with_llamaindex
تم استخدام الذكاء الاصطناعي ezycontent
اترك تعليقاً