Nerd Level Tech logo
|

كيفية حل أخطاء RAG الشائعة

١٨ نوفمبر ٢٠٢٥

#RAG#retrieval-augmented generation#AI#LLM#machine learning#vector databases#embedding models
How to Solve Common RAG Failures

باختصار

  • أنظمة RAG (الاسترجاع المُعزز بالإنشاء) تفشل غالبًا بسبب فهرسة ضعيفة، أو أجزاء غير ذات صلة، أو مصادر بيانات قديمة.
  • الاستعلامات الغامضة والتضمينات غير المتطابقة يمكن أن تسبب للنموذج تجاهل معلومات حرجة.
  • السياق المسترجع الضعيف أو المتضارب يؤدي إلى الوهم والثقة المفرطة.
  • يمكنك الكشف عن هذه المشكلات والتخفيف منها من خلال التقييم المنهجي وحلقات التغذية الراجعة وقابلية المراقبة.
  • إعادة التدريب المستمر ومحاذاة التضمينات واستراتيجيات التقسيم الأفضل هي مفتاح الموثوقية جاهزة للإنتاج.

ما ستتعلمه

  1. الأسباب الجذرية وراء فشلات RAG الشائعة — ولماذا تحدث.
  2. كيفية تشخيص فشلات الاسترجاع مقابل فشلات الإنشاء.
  3. طرق عملية لإصلاح مشاكل الفهرسة والتقسيم وتطابق التضمينات.
  4. كيفية مراقبة وقياس أداء RAG في الإنتاج.
  5. استراتيجيات للحد من الوهم وضمان الاتساق الحقائقي.

المتطلبات الأساسية

ستستفيد أكثر من هذه المقالة إذا كنت على دراية بـ:

  • أساسيات LLMs (نماذج اللغة الكبيرة) وتضمينات المتجهات.
  • تطوير Python وإطارات الذكاء الاصطناعي الشائعة (مثل LangChain أو LlamaIndex).
  • فهم أساسي لمفاهيم استرجاع المعلومات والبحث الدلالي.

الاسترجاع المُعزز بالإنشاء (RAG) أصبح حجر الزاوية في أنظمة الذكاء الاصطناعي الحديثة. إنه يسد الفجوة بين معرفة النموذج الثابتة والمعلومات الديناميكية والمحدثة. بدلاً من الاعتماد فقط على ما يعرفه نموذج اللغة الكبير (LLM) مسبقًا، يسترجع RAG المستندات أو الفقرات ذات الصلة من مصدر خارجي — مثل قاعدة بيانات المتجهات — ويقوم بإدخالها في المطالبة.

ولكن ماذا يحدث عندما يفشل عملية الاسترجاع؟

في الإنتاج، يمكن أن تفشل أنظمة RAG بطرق خفية ومُحبطة: يوهم النموذج، يسترجع أجزاء غير ذات صلة، أو يتجاهل حقائق حرجة. هذه ليست مشاكل نظرية فقط — بل يمكن أن تؤثر مباشرة على ثقة المستخدمين، وموثوقية النظام، ونتائج الأعمال.

لن dissect هذه أنماط الفشل، ونفهم أسبابها الجذرية، واستكشف طرقًا عملية لإصلاحها.

فهم أنماط الفشل الشائعة لـ RAG

على مستوى عالٍ، تقع فشلات RAG عادةً في واحدة من أربع فئات:

نوع الفشل السبب الجذري الأعراض النموذجية مثال
فشل الاسترجاع فهرسة ضعيفة، أجزاء غير ذات صلة، بيانات قديمة سياق خاطئ أو مفقود النموذج يجيب بحقائق غير ذات صلة
عدم تطابق التضمينات نماذج تضمين مختلفة أو انحراف المتجهات بحث تشابه غير متسق النص المسترجع لا يتطابق مع نية الاستعلام
غموض الاستعلام استعلام مستخدم غامض أو غير محدد استرجاع جزئي أو غير ذي صلة النموذج يقدم إجابات غير مؤكدة أو عامة
فشل الإنشاء سياق ضعيف أو متضارب وهم، ثقة مفرطة النموذج يخترع تفاصيل أو يستشهد بمصادر خاطئة

كل هذه المشاكل يمكن أن تتسلسل — استرجاع ضعيف يؤدي إلى إنشاء ضعيف، الذي يظهر كوهم أو انحراف حقائقي.

1. فشلات الاسترجاع: قاتل الدقة الصامت

لماذا يحدث

فشل الاسترجاع غالبًا ما ينشأ من فهرسة ضعيفة أو تقسيم غير ذي صلة. إذا كانت أجزاء المستند كبيرة جدًا، يصبح سياق النموذج مُخففًا؛ وإذا كانت صغيرة جدًا، يتشتت المعنى الدلالي.

بالإضافة إلى ذلك، يمكن لمصادر البيانات القديمة أو غير الكاملة أن تجعل النظام يجيب بشكل واثق ولكن خاطئ — باستخدام حقائق قديمة.

الأعراض الشائعة

  • النصوص المسترجعة متشابهة موضوعيًا لكنها غير ذات صلة دلالياً.
  • النموذج يكرر معلومات قديمة أو مُهملة.
  • نفس الاستعلام ينتج نتائج غير متسقة مع مرور الوقت.

مثال

تخيل نظام RAG لقاعدة معرفة طبية. إذا لم يتم تحديث الفهرس بعد إصدار إرشادات سريرية جديدة، فقد يوصي النموذج بثقة بعلاجات قديمة.

إصلاح فشلات الاسترجاع

  1. إعادة بناء الفهارس دوريًا: أتمتة تحديث الفهارس عند تغيير بيانات المصدر.
  2. تحسين أحجام القطع: استخدم تقسيمًا دلاليًا — قسم النص بناءً على المعنى وليس الطول التعسفي.
  3. إضافة فلاتر البيانات الوصفية: وسم المستندات بعلامات زمنية، أو مؤلفين، أو فئات لتحسين دقة الاسترجاع.
  4. استخدم البحث الهجين: دمج البحث بالكلمات المفتاحية (BM25) والبحث المتجهي لتحسين الاستدعاء1.

مثال: إعادة بناء فهرس متجهي في Python

from sentence_transformers import SentenceTransformer
from chromadb import Client

model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')
client = Client()
collection = client.get_or_create_collection('docs')

def rebuild_index(docs):
    collection.delete()
    for doc_id, text in enumerate(docs):
        embedding = model.encode(text)
        collection.add(documents=[text], embeddings=[embedding], ids=[str(doc_id)])

# Usage
rebuild_index(updated_documents)

هذا يضمن بقاء قاعدة البيانات المتجهية متوافقة مع مصدر البيانات الأحدث.

2. عدم تطابق التضمينات: مشكلة الانزياح الخفي

لماذا يحدث

تحدث عدم تطابقات التضمينات عندما تأتي تضمينات الاستعلام وتضمينات المستندات من نماذج مختلفة، أو عندما ينحرف نموذج التضمينات مع الوقت بسبب إعادة التدريب أو الترقيات الإصدارية.

حتى الاختلافات الدقيقة في محاذاة الفضاء المتجهي يمكن أن تسبب تدهورًا كبيرًا في الاسترجاع2.

التأثيرات

  • يقوم النموذج باسترجاع نص لغويًا مشابه لكنه دلاليًا غير صحيح.
  • تتوقف الاستعلامات التي كانت تعمل سابقًا فجأة عن إرجاع نتائج ذات صلة.

الكشف

يمكنك اكتشاف عدم تطابق التضمينات عن طريق تشغيل اختبارات الاسترجاع — قياس مدى تكرار ظهور المستند الصحيح في أعلى k نتائج مسترجعة.

إصلاح

  • تجميد إصدارات التضمين: ثبّت على إصدار محدد للنموذج ووثّقه.
  • إعادة تضمين كل شيء معًا: إذا قمت بترقية نموذج التضمين، أعد تضمين الاستعلامات والمستندات.
  • مراقبة انحراف التشابه: تتبع توزيعات التشابه جيب التمام على مر الزمن.

مثال: مراقبة الانحراف

import numpy as np

def measure_similarity_drift(old_embeddings, new_embeddings):
    similarities = [np.dot(o, n) / (np.linalg.norm(o) * np.linalg.norm(n)) for o, n in zip(old_embeddings, new_embeddings)]
    return np.mean(similarities)

avg_drift = measure_similarity_drift(old_embeddings, new_embeddings)
print(f"Average embedding drift: {avg_drift:.3f}")

إذا تجاوز الانحراف عتبة معينة (مثل 0.95 تشابه جيب التمام)، أعد الفهرسة.

3. استعلامات غامضة: عندما لا يستطيع النموذج قراءة العقول

لماذا يحدث ذلك

تعتمد أنظمة الاسترجاع المُعزز بالتكوين على استعلامات واضحة وغير غامضة. إذا كانت سؤال المستخدم غامضًا — مثل “ما هي السياسة؟” — فقد يسترجع المُسترجع أجزاء غير ذات صلة.

مثال

في قاعدة معرفية للشركة، قد تشير "ما هي السياسة؟" إلى سياسات الإجازات أو المصروفات أو الأمان. بدون توضيح، يكون الاسترجاع لعبة تخمين.

معالجة الغموض

  1. توسيع الاستعلام: استخدم نماذج اللغة الكبيرة لإعادة صياغة الاستعلامات الغامضة إلى استعلامات محددة.
  2. توضيح المستخدم: اطرح أسئلة متابعة عندما يكون الهدف غير واضح.
  3. ذاكرة سياقية: احتفظ بتاريخ المحادثة لاستنتاج المعنى.

مثال: إعادة صياغة الاستعلام

from openai import OpenAI
client = OpenAI()

def rewrite_query(user_query):
    prompt = f"Rewrite this query to be more specific: '{user_query}'"
    response = client.chat.completions.create(
        model="gpt-4-turbo",
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
    )
    return response.choices[0].message.content

print(rewrite_query("What’s the policy?"))

هذه الخطوة الصغيرة يمكن أن تحسن بشكل كبير صلة الاسترجاع.

4. سياق ضعيف أو متضارب: فخ الوهم

لماذا يحدث ذلك

عندما يكون السياق المسترجع نادرًا أو متضاربًا، يملأ النموذج اللغوي الكبير الفجوات بمعرفته الخاصة — مما يؤدي غالبًا إلى وهم أو ثقة مفرطة3.

الأعراض

  • يقوم النموذج باختراع اقتباسات أو روابط URL.
  • الإجابات تبدو واثقة ولكنها خاطئة من الناحية الواقعية.
  • يُنتج نفس الاستعلام إجابات مختلفة حسب ترتيب السياق.

إصلاح تعارضات السياق

  1. ترتيب السياق: استخدام مُعيدات الترتيب (مثل المُشفرات المتقاطعة) لتحديد أولوية الفقرات الأكثر صلة.
  2. إسناد المصدر: تضمين معرفات المصدر في المطالبات لمساعدة النموذج على تأصيل إجابته.
  3. تقييم الثقة: حساب مقياس ثقة الاسترجاع (مثل متوسط تشابه جيب التمام) وتحديد الاستجابات ذات الثقة المنخفضة.

مثال: استجابة مدركة للثقة

def generate_answer_with_confidence(query, retrieved_docs, threshold=0.8):
    avg_score = sum(doc['similarity'] for doc in retrieved_docs) / len(retrieved_docs)
    if avg_score < threshold:
        return "I'm not confident enough to answer based on available data."
    return llm_generate_answer(query, retrieved_docs)

يساعد هذا في منع الهلوسات المفرطة الثقة في السيناريوهات ذات الصلة المنخفضة.

متى يجب استخدام RAG ومتى لا يجب استخدامه

السيناريو استخدام RAG تجنب RAG
معرفة ديناميكية (مثل الأخبار، المستندات) ✅
أسئلة وأجوبة واقعية محددة بالقطاع ✅
الكتابة الإبداعية أو المهام المفتوحة ✅
بيانات حساسة للغاية أو خاضعة للتنظيم ⚠️ فقط مع ضوابط صارمة

RAG يبرع عندما تهم الدقة الواقعية والحداثة — لكنه ليس مثاليًا للمهام التي يضيف فيها الاسترجاع ضوضاء أو تحيزًا.

مثال واقعي: تصحيح الأخطاء في الإنتاج في بوت الدعم

شركة SaaS نشرت بوت دعم مدعوم بـ RAG. مع مرور الوقت، لاحظ المستخدمون إجابات غير متسقة. كشف التحليل عن:

  • تم ترقية نموذج التضمين بشكل سري.
  • كانت القطع صغيرة جدًا (مقسمة في منتصف الجملة).
  • لم يتم إعادة بناء الفهرس بعد تحديثات المستندات.

بعد إصلاح هذه المشكلات — إعادة تضمين باستخدام نماذج متسقة، تقسيم دلالي، وإعادة فهرسة ليلية — تحسنت الدقة بشكل ملحوظ، وانخفضت الهلوسات.

المزالق الشائعة والحلول

المزلق السبب الجذري الحل
النموذج يتجاهل السياق المسترجع تنسيق المطالبة السيء الإشارة صراحة إلى القطع المسترجعة في المطالبة
ارتفاع زمن استرجاع البيانات قاعدة بيانات متجهات غير فعالة أو نوافذ سياق كبيرة تخزين مخبأ للتضمينات، واستخدام بحث الجار الأقرب التقريبي
استمرار الهلوسات سياق ضعيف أو تشابه منخفض إضافة عتبات ثقة، وإعادة تصنيف المستندات المسترجعة
إجابات قديمة بيانات منتهية الصلاحية أتمتة خطوط أنابيب إعادة الفهرسة

خطوة بخطوة: تصحيح نظام RAG الفاشل

  1. فحص سجلات الاسترجاع: هل نتائج top-k ذات صلة بالاستعلام؟
  2. فحص تشابه التضمينات: هل درجات جيب التمام متسقة؟
  3. اختبار مع استعلامات معروفة: استخدام أسئلة مرجعية بإجابات معروفة.
  4. قياس Recall@K: ما نسبة المستندات الصحيحة التي تظهر في النتائج العليا؟
  5. تقييم التوليد: مقارنة الإجابات المولدة بالحقائق الأساسية.

مثال: تقييم Recall@K

def recall_at_k(ground_truth_ids, retrieved_ids, k):
    hits = sum(1 for gt in ground_truth_ids if gt in retrieved_ids[:k])
    return hits / len(ground_truth_ids)

استخدم هذا المقياس لقياس جودة الاسترجاع.

المراقبة والرصد

مراقبة أنظمة RAG ليست اختيارية — بل ضرورية. تتبع:

  • مقاييس الاسترجاع: Recall@K، متوسط الرتبة المتبادلة (MRR)
  • مقاييس التوليد: الصدق، الاتساق الحقائقي
  • انزياح التضمين: التشابه الجيبي المتوسط بين الإصدارات
  • التأخير: أوقات استجابة الاسترجاع والتوليد

مخطط معماري مثال

graph TD
A[User Query] --> B[Query Embedding]
B --> C[Vector Search]
C --> D[Retrieved Context]
D --> E[LLM Generation]
E --> F[Response + Confidence Score]
F --> G[Feedback Loop / Monitoring]

أدوات الرصد

  • سجل الإصابات والإخفاقات في الاسترجاع.
  • احفظ أعلى k نتيجة استرجاع للتقييم خارج الخط.
  • دمج تنبيهات للردود ذات الثقة المنخفضة.

اعتبارات الأمان والامتثال

  • تسرب البيانات الحساسة: لا تدمج المعلومات الشخصية المحددة الخام أو النصوص السرية. استخدم إخفاء الهوية.
  • تحكم الوصول: قيّد مصادر الاسترجاع بناءً على صلاحيات المستخدم.
  • الدفاع ضد حقن الأوامر: نظف النص المسترجع قبل إرساله إلى نموذج اللغة الكبير4.

قم بتنفيذ التحقق من المدخلات وتصفية المخرجات للامتثال لتوصيات أمان مشروع أمان الويب المفتوح5.

الاختبار والتقييم المستمر

يجب اختبار أنظمة RAG مثل أي خدمة إنتاج أخرى.

استراتيجيات الاختبار

  • اختبارات الوحدة: تحقق من وظائف التقسيم والتضمين.
  • اختبارات التكامل: تأكد من عمل خطوط أنابيب الاسترجاع والتوليد من البداية إلى النهاية.
  • اختبارات الانحدار: منع انزياح الدقة بعد تحديثات النموذج أو البيانات.

مثال: اختبار تكامل Pytest

def test_retrieval_accuracy():
    query = "What is the refund policy?"
    results = retriever.retrieve(query)
    assert any("refund" in doc.text.lower() for doc in results), "No relevant docs found"

القابلية للتوسع والأداء

مع نمو مجموعة البيانات الخاصة بك، يمكن أن تزداد زمن الاسترجاع وحجم الفهرس بشكل كبير. للتوسع:

  • استخدم خوارزميات البحث الأقرب الجوار التقريبي (ANN) مثل HNSW6.
  • قم بتنفيذ التقسيم للخزائن الكبيرة للمتجهات.
  • خزن الاستعلامات والترميزات المتكررة في الذاكرة المؤقتة.
  • راقب أوقات إعادة بناء الفهرس وقم بأتمتة التوسع.

الأخطاء الشائعة التي يرتكبها الجميع

  1. خلط نماذج الترميز دون إعادة فهرسة.
  2. تجاهل ترتيب السياق — يمكن لـ LLMs أن تعطي وزنًا أكبر للقطع السابقة.
  3. التقسيم المفرط — تقسيم النص بشكل مفرط يقلل من التماسك.
  4. تخطي التقييم — افتراض أن الاسترجاع يعمل لأنه “يبدو صحيحًا”.

دليل استكشاف الأخطاء وإصلاحها

العرض السبب المحتمل الإصلاح
روابط أو اقتباسات وهمية سياق ضعيف أضف بيانات الوصف المصدرية وحدود الثقة
نتائج غير ذات صلة متكررة عدم تطابق الترميز أعد الترميز باستخدام نموذج متسق
إجابات قديمة فهرس قديم أتمتة إعادة الفهرسة
استجابات بطيئة مجموعة بيانات كبيرة استخدم البحث ANN والتخزين المؤقت

الاستنتاجات الرئيسية

أنظمة RAG ليست أفضل من خطوط أنابيب الاسترجاع الخاصة بها.

  • حافظ على تزامن ترسيماتك، فهارسك، ومصادر البيانات.
  • راقب جودة الاسترجاع باستمرار.
  • تعامل مع الغموض وصراعات السياق بشكل استباقي.
  • أنشئ قابلية المراقبة في كل طبقة — من سجلات الاستعلامات إلى مقاييس الثقة.

الأسئلة الشائعة

س1: كم مرة يجب علي إعادة فهرسة بياناتي؟
ج: عندما تتغير محتويات المصدر بشكل كبير — عادةً يوميًا أو أسبوعيًا للبيانات الديناميكية.

س2: ما هو حجم القطعة المثالي؟
ج: استهدف وحدات ذات معنى دلالي (مثل الفقرات أو الأقسام)، عادةً حوالي 200–500 رمز.

س3: هل يمكن لـ RAG القضاء على الوهم تمامًا؟
ج: ليس تمامًا، لكن الاسترجاع القوي ودرجات الثقة يمكن أن يقلل منه.

س4: كيف أقيس جودة الاسترجاع؟
ج: استخدم مقاييس مثل Recall@K و MRR وتقييم بشرى للصحة الواقعية.

س5: هل يجب علي دمج RAG مع الضبط الدقيق؟
ج: نعم، للمهام الخاصة بالمجال حيث لا يكفي الاسترجاع وحده.

الخطوات التالية

  • قم بتنفيذ تسجيل الاسترجاع ودرجات الثقة في خط أنابيب RAG الخاص بك.
  • قم بقياس أداء استرجاعك بشكل دوري.
  • استكشف الاسترجاع الهجين (كلمة مفتاحية + متجه) لتحسين المتانة.
  • اشترك في المدونة للحصول على تحليلات متعمقة قادمة حول إطارات تقييم RAG و كشف الوهم.

ملاحظات

  1. Elastic Search BM25 التوثيق – https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/index.html ↩

  2. Sentence Transformers التوثيق – https://www.sbert.net/ ↩

  3. OpenAI API التوثيق – https://platform.openai.com/docs/guides/retrieval-augmented-generation ↩

  4. OWASP إرشادات حقن المطالبات – https://owasp.org/www-project-prompt-injection/ ↩

  5. OWASP العشرة الأولى للمخاطر الأمنية – https://owasp.org/www-project-top-ten/ ↩

  6. ورقة خوارزمية HNSW – https://arxiv.org/abs/1603.09320 ↩