أنظمة RAG: الجيل الجديد من الذكاء الاصطناعي التفاعلي

تعتبر أنظمة التوليد المدعوم بالاسترجاع (RAG) نقلة نوعية في عالم الذكاء الاصطناعي، حيث تجمع بين البحث في قواعد البيانات وتوليد النصوص بدقة. هذه الأنظمة مثالية للغات الغنية مثل العربية، التي تواجه تحديات في معالجة اللهجات وتحديث المحتوى.

كيف تعمل؟

1. مرحلة الاسترجاع: عند استقبال سؤال، يبحث النظام في مصادر موثوقة (كالمقالات أو الكتب الإلكترونية) لاستخراج المعلومات ذات الصلة.
2. مرحلة الدمج: تُدمج المعلومات المسترجعة مع السؤال لإنشاء مُدخل غني بالسياق.
3. مرحلة التوليد: يقوم نموذج لغوي (مثل, GPT-4, DeepSeek R1, Qwen2.5 Max) بتحويل البيانات إلى إجابة متماسكة وموثوقة.

التطبيقات العملية

• الخدمات المالية: تقديم نصائش مالية محدّثة باستخدام بيانات السوق العربية.
• الإعلام: توليد محتوى عربي يتوافق مع الأحداث الجارية دون تحيز.
• الدعم الفني: فهم اللهجات المحلية في دول الخليج لتقديم حلول دقيقة.

التحديات

• صعوبة توفر مصادر عربية منظمة للاسترجاع.
• الحاجة إلى قوة حاسوبية عالية لمعالجة النصوص العربية المعقدة.

رؤية مستقبلية
مع تطوير قواعد بيانات عربية متخصصة وتحسين نماذج اللغة، ستسهم أنظمة RAG في تعزيز المحتوى الرقمي العربي ودعم الابتكار في المنطقة.