الذكاء الاصطناعي
#الذكاء_الاصطناعي
#RAG
تقنية RAG: لماذا تخطئ الشركات في قياس أداء الذكاء الاصطناعي؟
تكتشف العديد من المؤسسات أن تقنية التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) لم تعد مجرد ميزة إضافية يتم ربطها بنماذج اللغة الكبيرة، بل أصبحت ركيزة أساسية للبنية التحتية للنظام، حيث تؤدي أخطاء الاسترجاع المباشرة إلى مخاطر تجارية حقيقية بمجرد نشر أنظمة الذكاء الاصطناعي لدعم اتخاذ القرار.
يوضح فارون راج، الخبير في هندسة السحابة والذكاء الاصطناعي، أن السياق القديم للبيانات، ومسارات الوصول غير الخاضعة للحوكمة، وخطوط الاسترجاع التي يتم تقييمها بشكل سيء، لا تؤدي فقط إلى تراجع جودة الإجابات، بل تقوض الثقة والامتثال والموثوقية التشغيلية.
لماذا تفشل أنظمة RAG عند التوسع؟
صُممت تطبيقات RAG المبكرة لحالات استخدام ضيقة مثل البحث في المستندات والأسئلة والأجوبة الداخلية، مفترضة وجود مجموعات بيانات ثابتة نسبياً وإشراف بشري. لكن هذه الافتراضات لم تعد صالحة اليوم.
تعتمد أنظمة الذكاء الاصطناعي الحديثة في المؤسسات بشكل متزايد على:
- مصادر بيانات تتغير باستمرار.
- استدلال متعدد الخطوات عبر مجالات مختلفة.
- سير عمل يعتمد على الوكلاء (Agents) لاسترجاع السياق بشكل مستقل.
- متطلبات تنظيمية وتدقيق مرتبطة باستخدام البيانات.
في هذه البيئات، تتفاقم أخطاء الاسترجاع بسرعة؛ حيث يمكن لمؤشر واحد قديم أو سياسة وصول غير دقيقة أن تؤثر سلباً على سلسلة من القرارات اللاحقة.
حداثة البيانات: مشكلة نظام وليست مجرد ضبط
نادراً ما تنشأ مشاكل حداثة البيانات (Freshness) من نماذج التضمين (Embedding models) نفسها، بل تنبع من النظام المحيط بها. تكافح معظم مكدسات الاسترجاع في المؤسسات للإجابة على أسئلة تشغيلية أساسية حول سرعة انتشار التغييرات في المؤشرات، والمستهلكين الذين لا يزالون يستعلمون عن بيانات قديمة.
في المنصات الناضجة، يتم فرض الحداثة من خلال آليات معمارية صريحة بدلاً من عمليات إعادة البناء الدورية، وتشمل هذه الآليات إعادة الفهرسة القائمة على الأحداث (Event-driven reindexing) والوعي بتقادم البيانات في وقت الاسترجاع.
الحوكمة يجب أن تمتد لطبقة الاسترجاع
صُممت معظم نماذج الحوكمة المؤسسية للوصول إلى البيانات واستخدام النماذج بشكل مستقل، لكن أنظمة الاسترجاع تقع في منطقة وسطى حرجة. يؤدي الاسترجاع غير الخاضع للحوكمة إلى مخاطر عدة، منها تسرب البيانات الحساسة عبر التضمينات، ووصول الوكلاء إلى معلومات غير مصرح لهم بالتصرف بناءً عليها.
تتطلب حوكمة الاسترجاع الفعالة ما يلي:
- مؤشرات محددة النطاق مع ملكية صريحة.
- واجهات برمجة تطبيقات (APIs) للاسترجاع تراعي السياسات.
- مسارات تدقيق تربط الاستعلامات بالعناصر المسترجعة.
- ضوابط على الاسترجاع عبر المجالات بواسطة الوكلاء المستقلين.
التقييم لا يتوقف عند جودة الإجابة
يركز تقييم RAG التقليدي على ما إذا كانت الردود تبدو صحيحة، وهو ما يعتبر غير كافٍ للأنظمة المؤسسية. غالباً ما تظهر أخطاء الاسترجاع قبل الوصول إلى الإجابة النهائية، مثل استرجاع مستندات غير ذات صلة ولكنها تبدو معقولة، أو استبعاد بيانات موثوقة بصمت.
مع تزايد استقلالية أنظمة الذكاء الاصطناعي، يجب على الفرق تقييم الاسترجاع كنظام فرعي مستقل. يتضمن ذلك قياس الاستدعاء (Recall) تحت قيود السياسة، ومراقبة انحراف الحداثة، واكتشاف التحيز الذي قد تدخله مسارات الاسترجاع.
الاسترجاع كبنية تحتية: هيكلية مقترحة
يستعرض المقال نموذجاً معمارياً لنظام استرجاع مصمم للذكاء الاصطناعي المؤسسي، يتكون من خمس طبقات مترابطة:
- طبقة استيعاب المصدر: تتعامل مع البيانات المهيكلة وغير المهيكلة والمتدفقة مع تتبع المصدر.
- طبقة التضمين والفهرسة: تدعم الإصدارات وعزل النطاق ونشر التحديثات الخاضعة للرقابة.
- طبقة السياسة والحوكمة: تفرض ضوابط الوصول والحدود الدلالية وقابلية التدقيق في وقت الاسترجاع.
- طبقة التقييم والمراقبة: تقيس الحداثة والاستدعاء والالتزام بالسياسة بشكل مستقل عن مخرجات النموذج.
- طبقة الاستهلاك: تخدم البشر والتطبيقات والوكلاء المستقلين ضمن قيود سياقية.
الخلاصة
لم يعد الاسترجاع مجرد ميزة داعمة، بل هو بنية تحتية. الحداثة والحوكمة والتقييم ليست تحسينات اختيارية، بل شروط مسبقة لنشر أنظمة ذكاء اصطناعي تعمل بموثوقية في بيئات العالم الحقيقي. الشركات التي تدرك هذا التحول مبكراً ستكون في وضع أفضل لتوسيع نطاق الذكاء الاصطناعي بمسؤولية والحفاظ على الثقة.
الأسئلة الشائعة
تتعامل الشركات مع RAG كميزة مضافة للنماذج بدلاً من معاملتها كبنية تحتية أساسية، مما يؤدي لمشاكل في حداثة البيانات والحوكمة.
تؤدي البيانات القديمة أو غير المحدثة في الفهارس إلى اتخاذ النماذج لقرارات بناءً على سياق خاطئ، حتى لو بدت الإجابة منطقية لغوياً.
لأن أخطاء الاسترجاع قد تحدث قبل الإجابة، مثل استبعاد بيانات هامة أو استخدام مصادر غير مصرح بها، مما يتطلب تقييماً مستقلاً لعملية الاسترجاع نفسها.
التعليقات 0
سجل دخولك لإضافة تعليق
لا توجد تعليقات بعد. كن أول من يعلق!