RAG (Retrieval-Augmented Generation) هي طريقة حديثة لتعزيز برامج الماجستير في القانون بطريقة فعالة للغاية، حيث تجمع بين القوة التوليدية واسترجاع البيانات في الوقت الفعلي. تسمح RAG لنظام معين مدفوع بالذكاء الاصطناعي بإنتاج مخرجات سياقية دقيقة وذات صلة ومثرية بالبيانات، مما يمنحها ميزة على برامج الماجستير في القانون الخالصة.
إن تحسين RAG هو نهج شامل يتكون من ضبط البيانات وضبط النموذج والهندسة السريعة. تتناول هذه المقالة هذه المكونات بعمق للحصول على رؤى تركز على المؤسسة حول كيفية جعل هذه المكونات الأفضل نماذج الذكاء الاصطناعي للمؤسسات.
تحسين البيانات لتحسين أداء الذكاء الاصطناعي
- تنظيف وتنظيم البيانات: يجب دائمًا تنظيف البيانات قبل الاستخدام الصحيح لإزالة الأخطاء والتكرارات والأقسام غير ذات الصلة. خذ على سبيل المثال الذكاء الاصطناعي لدعم العملاء. يجب أن يشير الذكاء الاصطناعي فقط إلى الأسئلة الشائعة الدقيقة والمحدثة حتى لا يكشف عن معلومات قديمة.
- حقن مجموعة البيانات الخاصة بالمجال: من الممكن تحسين الأداء عن طريق حقن مجموعات بيانات متخصصة تم تطويرها لمجالات محددة. ويتمثل جزء من الإنجاز في حقن المجلات الطبية وتقارير المرضى (مع مراعاة الخصوصية المناسبة) في الذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية لتمكين الذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية من تقديم إجابات مستنيرة.
- استخدام البيانات الوصفية: يمكن أن تتضمن البيانات الوصفية المستخدمة معلومات مثل الطوابع الزمنية والمؤلف ومعرفات الموقع؛ ويساعد القيام بذلك في الاسترجاع من خلال وضعه في السياق الصحيح. على سبيل المثال، يمكن للذكاء الاصطناعي معرفة متى تم نشر مقال إخباري وقد يشير هذا إلى أن المعلومات أحدث، وبالتالي يجب أن تظهر في الملخص.
إعداد البيانات لـ RAG
- جمع البيانات: إن هذه هي الخطوة الأكثر أساسية على الإطلاق حيث تقوم بجمع أو استيعاب بيانات جديدة حتى يظل النموذج على دراية بالأحداث الجارية. على سبيل المثال، يجب على الذكاء الاصطناعي الذي يحرص على التنبؤ بالطقس أن يجمع دائمًا البيانات والوقت من قواعد البيانات الجوية لإنتاج تنبؤات قابلة للتطبيق.
- تنظيف البيانات: ضع في اعتبارك البيانات الخام الواردة. يجب مراجعتها أولاً قبل معالجتها بشكل أكبر لإزالة الأخطاء أو التناقضات أو المشكلات الأخرى. قد يتضمن هذا أنشطة مثل تقسيم المقالات الطويلة بشكل مناسب إلى أجزاء قصيرة تسمح للذكاء الاصطناعي بالتركيز فقط على الأجزاء ذات الصلة أثناء التحليل الخالي من السياق.
- معلومات التجزئة: بمجرد أن تمر البيانات بعملية التنظيف بالكامل، سيتم تنظيمها بعد ذلك إلى أجزاء أصغر بحيث لا تتجاوز كل جزء الحدود والعوامل التي تم تحليلها في مرحلة تدريب النموذج. يجب تلخيص كل مقتطف بشكل مناسب في بضع فقرات أو الاستفادة من تقنيات التلخيص الأخرى.
- شرح البيانات: إن عملية التلاعب التي تتضمن وضع العلامات أو تحديد البيانات تضيف خطوة جديدة تمامًا لتحسين الاسترجاع من خلال إعلام الذكاء الاصطناعي بالموضوع السياقي. وهذا من شأنه أن يسمح بتحليل أكثر فعالية للمشاعر حول تعليقات العملاء التي يتم التلاعب بها في تطبيقات نصية مفيدة عند وضع العلامات عليها بالعواطف والمشاعر العامة.
- عمليات ضمان الجودة: يجب أن تخضع عمليات ضمان الجودة لفحوصات جودة صارمة بحيث تمر البيانات عالية الجودة فقط عبر عمليات التدريب والاسترجاع. وقد يتضمن هذا إعادة التحقق يدويًا أو برمجيًا للتأكد من الاتساق والدقة.
تخصيص برامج الماجستير في القانون لمهام محددة
إن تخصيص نموذج التعلم الآلي هو تعديل لإعدادات مختلفة في الذكاء الاصطناعي لزيادة كفاءة النموذج في أداء مهام معينة أو بهدف تسهيل بعض الصناعات. ومع ذلك، يمكن أن يساعد تخصيص النموذج هذا في زيادة قدرة النموذج على التعرف على نمط ما.
- نماذج الضبط الدقيق: إن الضبط الدقيق هو تدريب النموذج على مجموعات بيانات معينة من أجل القدرة على فهم التفاصيل الدقيقة الخاصة بالمجال. على سبيل المثال، قد تختار شركة محاماة نموذج الذكاء الاصطناعي هذا لصياغة العقود بدقة بعد ذلك، حيث سيكون قد مر بالعديد من الوثائق القانونية.
- تحديثات البيانات المستمرة: تريد التأكد من أن مصادر بيانات النموذج دقيقة، وهذا يجعلها ذات صلة بما يكفي لكي تصبح متجاوبة مع الموضوعات المتطورة. وهذا يعني أن الذكاء الاصطناعي المالي يجب أن يقوم بتحديث قاعدة بياناته بانتظام لالتقاط أسعار الأسهم والتقارير الاقتصادية في اللحظة.
- التعديلات الخاصة بالمهمة: تتمتع بعض النماذج التي تم تجهيزها لمهام معينة بالقدرة على تغيير أي من الميزات والمعلمات أو كليهما إلى ما يناسب تلك المهمة المعينة على أفضل وجه. يمكن تعديل الذكاء الاصطناعي لتحليل المشاعر، على سبيل المثال، للتعرف على بعض المصطلحات أو العبارات الخاصة بالصناعة.
صياغة مطالبات فعالة لنماذج RAG
يمكن فهم هندسة المطالبات باعتبارها وسيلة لإنتاج الناتج المطلوب باستخدام مطالبة مصممة بشكل مثالي. فكر في الأمر كما لو كنت تبرمج درجة الماجستير في القانون لتوليد الناتج المطلوب، وإليك بعض الطرق التي يمكنك من خلالها صياغة مطالبة فعالة لنماذج RAG:
- إرشادات واضحة ودقيقة: إن توجيه السؤال بشكل أكثر وضوحًا يؤدي إلى إجابة أفضل. فبدلاً من سؤال "أخبرني عن التكنولوجيا"، قد يكون من المفيد أن تسأل "ما هي أحدث التطورات في تكنولوجيا الهواتف الذكية؟"
- التقدم التكراري للمطالبات: إن التحسين المستمر للسؤال بناءً على الملاحظات يزيد من كفاءته. على سبيل المثال، إذا وجد المستخدمون أن الإجابات فنية للغاية، فيمكن تعديل السؤال لطلب شرح أبسط.
- تقنيات التحفيز السياقي: يمكن أن تكون المطالبات حساسة للسياق لتخصيص الاستجابات بشكل أقرب إلى توقعات المستخدمين. على سبيل المثال، قد يكون استخدام تفضيلات المستخدم أو التفاعلات السابقة داخل المطالبات، مما ينتج عنه مخرجات أكثر شخصية.
- ترتيب المطالبات في تسلسل منطقي: تنظيم المطالبات في تسلسل منطقي يساعد في التخصص
المعلومات الهامة. على سبيل المثال، عندما يسأل شخص ما عن حدث تاريخي، فمن الأفضل أن يقول أولاً، "ماذا حدث؟" قبل أن يواصل السؤال، "لماذا كان مهمًا؟"
الآن إليك كيفية الحصول على أفضل النتائج من أنظمة RAG
خطوط التقييم المنتظمة: وفقًا لبعض التقييمات، فإن إنشاء نظام تقييم سيساعد RAG في تتبع جودتها بمرور الوقت، أي مراجعة مدى أداء أجزاء الاسترجاع والتوليد في RAG بشكل روتيني. باختصار، معرفة مدى جودة إجابة الذكاء الاصطناعي على الأسئلة في سيناريوهات مختلفة.
دمج حلقات ملاحظات المستخدم: تتيح ملاحظات المستخدم إجراء تحسينات مستمرة على ما يقدمه النظام. كما تتيح هذه الملاحظات للمستخدم الإبلاغ عن الأشياء التي تحتاج بشدة إلى معالجة.
