RAG مقابل الضبط الدقيق: تشخيص المشكلة أولاً

حدد الفشل الذي يمكنك ملاحظته

ابدأ بالأمثلة الفاشلة واسأل ما إذا كان النظام لديه الأدلة المطلوبة للإجابة. إذا كانت وثيقة السياسة غائبة، فإن تغيير النموذج قد يؤدي إلى إخفاء مشكلة الاسترجاع بدلاً من حلها. إذا كان الدليل موجودًا ولكن المخرجات تجاهلت بشكل متكرر التنسيق المطلوب، فتحقق من التعليمات والسلوك. توصيتنا هي إبقاء فئات الفشل هذه منفصلة. إنها تؤدي إلى تجارب مختلفة وتسهل إرجاع أي تحسن إلى التغيير الذي أدى إليه.

إنشاء خط أساس عملي

جرب التعليمات الواضحة والأمثلة التمثيلية والسياق ذي الصلة قبل إضافة مسار التدريب. تصف OpenAI عملية تقييم وتحسين متكررة، لكن وثائقها الحالية تحذر أيضًا من أن نظام الضبط الدقيق الخاص بها على وشك الانتهاء وغير متاح للمستخدمين الجدد. تعامل مع الضبط الدقيق كخيار معماري يعتمد توفره على الموفر والطراز. لا تصمم مشروعًا حول برنامج تعليمي قديم دون التحقق من السطح المدعوم ودورة حياة النموذج الأساسي الخاص به.

الأدلة: تحسين نموذج OpenAI [1]

قارن المقاييس الصحيحة

يتغير استرجاع الاختبار على مدى توفر الأدلة ودعم الإجابات. يتغير سلوك الاختبار بشأن مشكلة الاتساق الدقيقة التي لاحظتها. تساعد المجموعة المعلقة المشتركة على مقارنة التطبيق النهائي، بينما توضح مقاييس المكونات سبب تغير الأداء. احتفظ بأمثلة التدريب خارج التقييم النهائي وقم بتوثيق مدى قرب التعامل مع التكرارات. يقترح الجدول تعريفات القياس؛ ولا تدعي أن تقنية واحدة تحقق دقة معينة أو أن أي حد ينطبق على كل منتج.

قم بإجراء تجربة التحديث

اختر تغييرًا متحكمًا في المصدر، مثل حد المنتج المعدل، واتبعه من خلال النظام. تحقق من المستندات والفهارس والمطالبات والأمثلة وذاكرة التخزين المؤقت التي تحتاج إلى تحديث. تأكد من أن السياسة القديمة لم تعد تتجاوز السياسة الجديدة وأن المستخدمين الذين ليس لديهم حق الوصول لا يمكنهم استردادها. تكشف هذه التجربة عن العمل التشغيلي الذي يفتقده المعيار الثابت. حدد النهج الذي يمكن أن يمتلك الفريق متطلبات الصيانة الخاصة به، ثم كرر التقييم بعد كل تغيير في مصدر المادة أو النموذج.

ما الذي يعنيه RAG في الذكاء الاصطناعي؟

RAG يرمز إلى الجيل المعزز للاسترجاع: يقوم التطبيق باسترداد المعلومات وتوفيرها كسياق لتوليد الإجابة. الاسترجاع يعطي النموذج أدلة إضافية؛ لا يثبت أن الإجابة صحيحة. لا تزال عملية استرجاع RAG بحاجة إلى مصادر مناسبة، وحدود الوصول، وطريقة لتحديد الأدلة المفقودة أو المتضاربة.

بالنسبة لتطبيق المحادثة، توصي Rubrex بالتحقق مما إذا كان سؤال المتابعة يسترد دليلاً للطلب الحالي بدلاً من المضي قدمًا في افتراض سابق. باستخدام وكيل RAG، يمكن للنظام اختيار خطوات الاسترجاع أو الإجراءات الأخرى أثناء المهمة؛ تقييم تلك القرارات وشروط التوقف وكذلك الإجابة النهائية. استخدم سير عمل ثابتًا وبسيطًا كخط أساسي قبل إضافة تلك الحرية.

الأسئلة الشائعة