8 هياكل RAG لمهندسي الذكاء الاصطناعي: (تم شرحه بالاستخدام) 1) RAG الساذجة ↳ يسترجع المستندات بناء فقط على التشابه المتجه بين تضمين الاستعلام والتضمين المخزن. ↳ يعمل بشكل أفضل للاستعلامات البسيطة المبنية على الحقائق حيث يكفي المطابقة الدلالية المباشرة. 2) RAG متعدد الوسائط ↳ يتعامل مع أنواع بيانات متعددة (نص، صور، صوت، إلخ) عن طريق التضمين والاسترجاع عبر الوسائط. ↳ مثالي لمهام الاسترجاع متعددة الوسائط مثل الإجابة على استفسار نصي مع سياق نصي وصورة معا. 3) HyDE (تضمين المستندات الافتراضي) ↳ الاستعلامات ليست متشابهة دلاليا مع المستندات. ↳ هذه التقنية تولد وثيقة إجابة افتراضية من الاستعلام قبل الاسترجاع. ↳ يستخدم تضمين هذا المستند المولد للعثور على مستندات حقيقية أكثر صلة. 4) RAG التصحيحي ↳ يتحقق من النتائج المسترجعة من خلال مقارنتها مع مصادر موثوقة (مثل البحث على الويب). ↳ يضمن معلومات محدثة ودقيقة، وتصفية أو تصحيح المحتوى المسترجع قبل تمريره إلى النموذج الكبير. 5) RAG الرسم البياني ↳ يحول المحتوى المسترجع إلى رسم بياني معرفي لالتقاط العلاقات والكيانات. ↳ يعزز التفكير من خلال توفير سياق منظم إلى جانب النص الخام للنموذج اللغوي الكبير. 6) RAG الهجين ↳ يجمع بين استرجاع المتجهات الكثيف والاسترجاع القائم على الرسوم البيانية في خط أنابيب واحد. ↳ مفيد عندما تتطلب المهمة نصا غير منظم وبيانات علائقية منظمة لإجابات أغنى. 7) RAG التكيفي...