ما وراء RAG الأساسي

لقد بنيت نظام RAG أساسي—ربط نموذج لغوي كبير بقاعدة بيانات متجهة، استرجاع القطع ذات الصلة، وتوليد الإجابات. لكن RAG الإنتاجي يتطلب تطوراً أكبر بكثير.

تطور RAG

تطور RAG عبر ثلاثة أجيال متميزة:

الجيل	النهج	الخصائص
RAG الساذج	استرجاع بسيط + توليد	استعلام واحد، أعلى k قطعة، مباشرة للنموذج
RAG المتقدم	تحسين ما قبل/بعد الاسترجاع	إعادة كتابة الاستعلام، إعادة الترتيب، البحث الهجين
RAG الوكيل	تفكير مستقل	استرجاع متعدد الخطوات، تصحيح ذاتي، استخدام الأدوات

قيود RAG الساذج

نهج "الاسترجاع والتوليد" الأساسي يعاني من:

# RAG الساذج - ما تعلمه معظم الدروس
def naive_rag(query: str):
    # بحث تضمين واحد
    docs = vectorstore.similarity_search(query, k=4)

    # دمج مباشر
    context = "\n".join([d.page_content for d in docs])

    # نأمل الأفضل
    return llm.invoke(f"Context: {context}\n\nQuestion: {query}")

المشاكل:

• عدم تطابق الاستعلام-المستند (أسئلة المستخدم ≠ أسلوب المستند)
• القطع غير ذات الصلة تلوث السياق
• لا تحقق من جودة الاسترجاع
• استرجاع ثابت بغض النظر عن تعقيد الاستعلام

تحسينات RAG المتقدم

RAG المتقدم يعالج هذه بتحسينات منهجية:

# RAG المتقدم - نهج الإنتاج
def advanced_rag(query: str):
    # ما قبل الاسترجاع: تعزيز الاستعلام
    expanded_query = query_expander.expand(query)

    # الاسترجاع: البحث الهجين
    semantic_results = vectorstore.similarity_search(expanded_query, k=10)
    keyword_results = bm25_search(expanded_query, k=10)
    fused_results = reciprocal_rank_fusion(semantic_results, keyword_results)

    # ما بعد الاسترجاع: إعادة الترتيب
    reranked = reranker.rerank(query, fused_results, top_k=4)

    # التوليد مع التأصيل
    return generate_with_citations(query, reranked)

RAG الوكيل

أحدث تطور يضيف اتخاذ القرار المستقل:

• الاسترجاع التكيفي: الاسترجاع فقط عند الحاجة
• التفكير متعدد الخطوات: تقسيم الاستعلامات المعقدة لاستعلامات فرعية
• التصحيح الذاتي: التحقق وإعادة المحاولة عند الإجابات منخفضة الثقة
• تكامل الأدوات: البحث في الويب، قواعد البيانات، APIs حسب الحاجة

تركيز الدورة

هذه الدورة تركز على تقنيات RAG المتقدم—الأرضية الوسطى الجاهزة للإنتاج بين البساطة الساذجة والتعقيد الوكيل. ستتعلم:

• اختيار وتحسين نموذج التضمين
• بنية قاعدة البيانات المتجهة والفهرسة
• استراتيجيات التقطيع المتقدمة
• البحث الهجين وإعادة الترتيب
• التقييم المنهجي مع RAGAS

رؤية رئيسية: معظم فشل RAG الإنتاجي ليست مشاكل نموذج—إنها مشاكل استرجاع. أتقن الاسترجاع، وجودة RAG تتبع.

التالي، سنقارن RAG بالضبط الدقيق لفهم متى يتفوق كل نهج. :::