تقنيات تحسين RAG: بناء أنظمة مُعزَّزة بالاسترجاع أذكى

باختصار

• التوليد المدعوم باسترجاع (RAG) يجمع بين استرجاع المعرفة الخارجية واستدلال LLM لتحسين الدقة الواقعية والتأصيل في المجال.
• التحسين يتضمن ضبط كل مرحلة—استقبال الوثائق، توليد التضمينات، ترتيب الاسترجاع، ودمج التوليد.
• يمكن لتقنيات مثل البحث الهجين، التخزين المؤقت، التجزئة الديناميكية، ودوائر التغذية الراجعة تحسين الأداء بشكل كبير.
• أنظمة RAG الجاهزة للإنتاج تحتاج إلى قابلية المراقبة، التحكم في التأخير، وتحسين التكلفة.
• يغطي هذا الدليل استراتيجيات عملية خطوة بخطوة لبناء وضبط خطوط RAG.

---

ما ستتعلمه

1. كيف تعمل هياكل RAG ولماذا يهم التحسين.
2. تقنيات لتحسين دقة الاسترجاع وجودة التوليد.
3. كيف تقاس وتقلل التأخير في نشر RAG على نطاق واسع.
4. اعتبارات الأمان، القابلية للتوسع، والقابلية للمراقبة.
5. أمثلة واقعية لكيفية ضبط شركات الذكاء الاصطناعي الكبرى لخطوط RAG.

---

المتطلبات الأساسية

ستستفيد أكثر من هذه المقالة إذا كنت على دراية بـ:

• فهم أساسي لنماذج اللغة الكبيرة (LLMs)
• برمجة بايثون (لأمثلة الكود)
• مفاهيم مثل التضمينات، البحث المتجهي، والتقطيع

---

مقدمة: لماذا يهم تحسين RAG

التوليد المدعوم باسترجاع (RAG) أصبح أحد أكثر الهياكل عملية لتأصيل نماذج اللغة الكبيرة بالمعرفة الخارجية. بدلاً من الاعتماد فقط على الأوزان الداخلية للنموذج، يسترجع RAG الحقائق أو الوثائق ذات الصلة من قاعدة المعرفة ويُدخلها في نافذة سياق النموذج.

هذه الطريقة تساعد في حل تحديين مستمرين لنماذج اللغة الكبيرة:

1. جدة المعرفة – يمكن تحديث البيانات الخارجية بشكل مستقل عن تدريب النموذج.
2. التأصيل بالحقائق – يقلل من الهلوسات عن طريق ربط الاستجابات بالوثائق الحقيقية¹.

لكن بناء نظام RAG دقيق، سريع، وقابل للتوسع ليس بالأمر البسيط. كل مرحلة — من توليد التضمينات إلى فهرسة المتجهات — يمكن أن تسبب عدم كفاءة أو فقدان الجودة. لهذا السبب، التحسين ليس مجرد ميزة إضافية؛ بل ضروري لجاهزية الإنتاج.

---

فهم خط RAG

قبل الغوص في التحسينات، دعونا نفصل بنية RAG.

flowchart LR
  A[User Query] --> B[Embed Query]
  B --> C[Retrieve Documents from Vector DB]
  C --> D[Rank and Filter Results]
  D --> E[Augment Prompt with Retrieved Context]
  E --> F[Generate Response via LLM]
  F --> G[Return Final Answer]

يمكن تحسين كل مرحلة بشكل مستقل:

المرحلة	تركيز التحسين	الأدوات الشائعة
التضمين	البعدية، اختيار النموذج، الدفعات	OpenAI Embeddings API, SentenceTransformers
الاسترجاع	نوع الفهرس، البحث الهجين، فلاتر البيانات الوصفية	FAISS, Milvus, Pinecone, Weaviate
الترتيب	نماذج إعادة الترتيب، الدرجة الدلالية	Cross-encoders, BM25 hybrid
التوليد	تصميم المطالبة، ضغط السياق	Llama, GPT, Claude, Gemini
التخزين المؤقت	التخزين المؤقت للاستعلامات والاستجابات	Redis, LangChain Cache

---

خطوة بخطوة: تحسين خط RAG

الخطوة 1: تجزئة الوثائق بكفاءة

التجزئة هي الخطوة الأولى في إعداد قاعدة المعرفة. التجزئة السيئة يمكن أن تؤدي إلى استرجاعات غير ذات صلة أو سياق غير كامل.

أفضل الممارسات:

• استخدم التجزئة الدلالية بدلاً من الفواصل ذات الطول الثابت.
• حافظ على استمرارية السياق (مثل حدود الفقرات).
• احفظ البيانات الوصفية مثل العناوين، الأقسام، أو الطوابع الزمنية.

مثال: التجزئة الديناميكية باستخدام SentenceTransformers

from sentence_transformers import SentenceTransformer
from nltk.tokenize import sent_tokenize

model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')

text = open('knowledge_base.txt').read()
sentences = sent_tokenize(text)

chunks, current_chunk, tokens = [], [], 0
for sent in sentences:
    tokens += len(sent.split())
    if tokens > 200:
        chunks.append(' '.join(current_chunk))
        current_chunk, tokens = [], 0
    current_chunk.append(sent)

embeddings = model.encode(chunks, batch_size=16, show_progress_bar=True)

هذه الطريقة تضمن قطعًا متماسكة دلاليًا مع الحفاظ على حد توكنات LLM.

---

الخطوة 2: تحسين التضمينات

التضمينات هي أساس جودة الاسترجاع. اختيار نموذج التضمين وبعد المتجه يمكن أن يؤثر بشكل كبير على الدقة والتكلفة.

نموذج التضمين	بعد	السرعة	الدقة	ملاحظات
text-embedding-3-small	1536	سريع	متوسطة	فعالة من حيث التكلفة لمجموعات البيانات الكبيرة
text-embedding-3-large	3072	متوسط	عالية	أفضل للدلالات الدقيقة
sentence-transformers/all-mpnet-base-v2	768	متوسط	عالية	اختيار مفتوح المصدر شائع

نصائح التحسين:

• استخدم تضمينات بأبعاد أقل للتطبيقات الحساسة للسرعة.
• قم بتطبيع المتجهات قبل الفهرسة (يحسن اتساق تشابه جيب التمام²).
• قم بتجميع التضمينات لتقليل الهيكل الإضافي لـ API.

مقارنة قبل وبعد:

النهج	التأخير لكل 1000 وثيقة	دقة الاسترجاع
تضمين بسيط (بدون تجميع)	~2.3 ثانية	0.78
تضمين مجمّع + متجهات مُطبيعَة	~0.9 ثانية	0.85

---

الخطوة 3: تحسين الاسترجاع

الاسترجاع هو المكان الذي تفقد فيه معظم أنظمة RAG الكفاءة. الهدف هو الموازنة بين الاستدعاء (الحصول على جميع المستندات ذات الصلة) والدقة (تجنب الضوضاء).

البحث الهجين

يجمع بين البحث الدلالي (المتجه) والبحث اللفظي (الكلمات المفتاحية).

• المزايا: يحسن الاستدعاء للمصطلحات النادرة.
• العيوب: يتطلب ضبط الأوزان بين أنماط البحث.

مثال باستخدام بحث Weaviate الهجين API:

query = {
  "query": "What are the side effects of metformin?",
  "hybrid": {
    "query": "metformin side effects",
    "alpha": 0.7  # balance between semantic and keyword search
  }
}

إعادة ترتيب

بعد الاسترجاع، استخدم نموذج cross-encoder لإعادة ترتيب النتائج بناءً على الدلالة.

from sentence_transformers import CrossEncoder

reranker = CrossEncoder('cross-encoder/ms-marco-MiniLM-L-6-v2')
scores = reranker.predict([(query, doc) for doc in retrieved_docs])
ranked_docs = [doc for _, doc in sorted(zip(scores, retrieved_docs), reverse=True)]

هذا يحسن عادةً التوثيق بالحقائق دون إعادة تدريب النموذج الأساسي الخاص بك.

---

الخطوة 4: تحسين المُحفزات

بعد استرجاع المستندات، كيف تقوم بإدخالها إلى LLM مهم.

مثال قالب المُحفز:

prompt = f"""
You are an expert assistant. Use the provided context to answer the question.

Context:
{retrieved_context}

Question: {user_query}

Answer concisely and cite relevant context.
"""

تقنيات التحسين:

• ضغط السياق باستخدام تلخيص استخراطي.
• استخدام مُحفزات منظمة مع محددات (مثل ### Context:) للوضوح.
• تطبيق إدارة نافذة السياق — قص الأقسام غير ذات الصلة.

---

الخطوة 5: التخزين المؤقت وتقليل التأخير

يمكن تخزين استعلامات متكررة أو تضمينات مشابهة مؤقتًا.

مثال ذاكرة التخزين المؤقت للاستعلامات مع Redis

import Redis, hashlib, json

r = Redis.Redis()

def cached_retrieve(query):
    key = hashlib.sha256(query.encode()).hexdigest()
    if (cached := r.get(key)):
        return json.loads(cached)
    results = retrieve_from_vector_db(query)
    r.setex(key, 3600, json.dumps(results))
    return results

هذا التخزين المؤقت البسيط يمكنه تقليل تأخير الاسترجاع بنسبة 30–60% في الأحمال النموذجية³.

---

متى تستخدم RAG ومتى لا تستخدمه

السيناريو	استخدام RAG	تجنب RAG
تغير معرفة المجال بشكل متكرر	✅
تحتاج إلى توثيق بالحقائق	✅
النموذج يعرف المجال بشكل عميق بالفعل		✅
قيود زمن استجابة صارمة (مثل أقل من 100 مللي ثانية)		✅
بيانات ملكية أو سرية	✅ (مع عزل مناسب)

---

دراسة حالة واقعية: مساعدو المعرفة على نطاق واسع

تقوم الشركات الكبيرة عادةً بنشر أنظمة RAG لمساعدي المعرفة الداخلية. على سبيل المثال، تستخدم شركات التكنولوجيا الكبرى سلاسل RAG لتشغيل بحث الوثائق، ومساعدي البرمجة، وأنظمة أسئلة وأجوبة للامتثال⁴.

الملاحظات الرئيسية من عمليات النشر الإنتاجية:

• التحكم في زمن الاستجابة: الاسترجاع والتضغيط المتوازيان يقللان أوقات الاستجابة.
• قابلية المراقبة: يتم مراقبة المقاييس مثل معدل استرجاع النتائج، وصلة السياق، واستخدام الرموز بشكل مستمر.
• حلقات التغذية الراجعة: يتم استخدام ملاحظات المستخدم لضبط نماذج الترتيب في الاسترجاع.

---

المزالق الشائعة والحلول

المزالق	السبب	الحل
جودة استرجاع ضعيفة	قطع صغيرة جدًا أو تضمينات ضعيفة	استخدم تقسيمًا دلاليًا وتضمينات عالية الجودة
تأخير عالٍ	سياق كبير أو قاعدة بيانات متجهات بطيئة	قم بتطبيق التخزين المؤقت والبحث الهجين
الوهم	سياق غير ذي صلة أو تصميم موجه ضعيف	تحسين إعادة الترتيب وقوالب الموجه
تجاوز التكاليف	استدعاءات API المفرطة	دُفعات من التضمينات وتخزين النتائج في الذاكرة المؤقتة
تسريب أمني	عزل بيانات غير مناسب	استخدم التشفير وضوابط الوصول (انظر أدناه)

---

اعتبارات الأمان

غالبًا ما تتفاعل أنظمة RAG مع بيانات مملوكة أو خاصة. اتباع أفضل الممارسات يضمن الامتثال والسلامة.

• عزل البيانات: استخدم مؤشرات متجهات منفصلة للمجالات الحساسة.
• التشفير: قم بتشفير التضمينات أثناء التخزين والنقل⁵.
• التحكم في الوصول: قم بتنفيذ التفويض على مستوى الاستعلام.
• تنقية الموجه: قم بإزالة محاولات الحقن من مدخلات المستخدم (مثل اختطاف الموجه⁶).

---

رؤى الأداء والقابلية للتوسع

الاسترجاع المتوازي

استرجع من عدة مؤشرات بشكل متزامن لتقليل التأخير.

import asyncio

async def parallel_retrieve(query, sources):
    tasks = [asyncio.to_thread(src.search, query) for src in sources]
    results = await asyncio.gather(*tasks)
    return [r for sub in results for r in sub]

التقسيم والنسخ

• التقسيم يحسن القابلية للتوسع لمجموعات البيانات الكبيرة.
• النسخ يعزز التوفر وأداء القراءة.

المقاييس التي يجب مراقبتها

• متوسط زمن الاسترجاع
• استخدام رموز السياق
• نسبة النجاحات في الذاكرة المؤقتة
• توزيع درجة الصلة

---

الاختبار والتقييم

يتضمن اختبار أنظمة RAG مقاييس الاسترجاع ومقاييس التوليد.

المقاييس	الوصف	الأداة
Recall@k	نسبة الوثائق ذات الصلة المسترجعة	سكربتات تقييم FAISS
MRR (Mean Reciprocal Rank)	جودة الترتيب	scikit-learn metrics
BLEU/ROUGE	جودة التوليد	NLTK, Hugging Face Evaluate

مثال: تقييم الاسترجاع

from sklearn.metrics import ndcg_score

true_relevance = [[1, 0, 1, 0]]
predicted_scores = [[0.9, 0.2, 0.8, 0.1]]

print(ndcg_score(true_relevance, predicted_scores))

---

المراقبة والقابلية للملاحظة

القابلية للملاحظة ضرورية لأنظمة RAG الإنتاجية.

• المقاييس: تتبع زمن الاسترجاع، معدل تمرير التضمينات، واستخدام رموز LLM.
• التتبع: استخدم OpenTelemetry لتتبع تدفق الاستعلام عبر مراحل الاسترجاع والتوليد⁷.
• التسجيل: تخزين سجلات الاستعلام المجهولة لتصحيح الأخطاء وإعادة التدريب.

import logging.config

LOGGING_CONFIG = {
    'version': 1,
    'handlers': {'console': {'class': 'logging.StreamHandler'}},
    'root': {'handlers': ['console'], 'level': 'INFO'},
}

logging.config.dictConfig(LOGGING_CONFIG)
logger = logging