الوسم: فهرسة البيانات
-
استرجاع المعلومات المعززة للرد على الأسئلة باستخدام Pinecone
في عالم الذكاء الاصطناعي، تتزايد أهمية تقنيات الإجابة عن الأسئلة وتنفيذها بدقة، خاصةً مع التحديات المتعلقة بتحقيق فعالية نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) مثل GPT-3 في تقديم إجابات موثوقة. في هذا المقال، نستعرض مفهوم “الإجابة عن الأسئلة المدعومة من الاسترداد” باستخدام قاعدة بيانات Pinecone. سنناقش كيفية معالجة مشكلة “التخيل” التي تعاني منها هذه النماذج عند تقديم…
-
استخدام ويفيات للبحث عن التضمينات
في ظل الانتشار المتزايد للتقنيات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي، أصبح البحث عن بيانات محورية ومعالجة النصوص بطريقة ذات مغزى حاجة ملحة للعديد من الشركات. يُعد استخدام قواعد البيانات المتجهية، مثل “فيوفيت” (Weaviate)، أداة قوية لتمكين الشركات من تخزين البيانات غير المنضبطة مثل النصوص والصور بشكل آمن وفعال. في هذا المقال، سنستعرض كيفية استخدام “فيوفيت” للبحث…
-
استخدام Typesense للبحث عن embeddings
تعتبر قاعدة البيانات الشعاعية (Vector Database) واحدة من التطورات الحديثة في مجال تخزين وإدارة البيانات، حيث تتيح إمكانية البحث عن التضمينات (embeddings) بفعالية وسرعة كبيرة. في هذا المقال، سنتناول كيفية استخدام Typesense، وهو محرك بحث مفتوح المصدر يتمتع بالقدرة على تخزين واسترجاع البيانات الشعاعية، كمثال على هذه التقنية. سنستعرض خطوات عملية لتحميل البيانات، إنشاء التضمينات،…
-
البحث الدلالي باستخدام Elasticsearch و OpenAI
في عصر المعلومات الرقمية والذكاء الاصطناعي، تتزايد الحاجة إلى تقنيات البحث الدلالي التي تعزز من فعالية الوصول إلى المعلومات. يتناول هذا المقال كيفية استخدام أدوات مثل Elasticsearch وOpenAI لإجراء عمليات بحث دلالي متقدمة، مما يسهل عملية الوصول إلى المعلومات واسترجاعها من مصادر واسعة، بما فيها بيانات ويكيبيديا. من خلال الخطوات الموضحة، سنستعرض كيفية تنفيذ عملية…