إذا كنت قد عملت مع نماذج RAG (التوليد المعزز بالاسترجاع) من قبل, فأنت تعلم أنها تعمل مثل الصحفيين الخبراء! فهي لا تعتمد فقط على “معرفتها الخاصة”, بل تسترجع المعلومات ذات الصلة لتوليد استجابات أكثر دقة. ومع ذلك, لكي تتم هذه العملية بنجاح, فإن اختيار التعبيئة المناسبة أمر بالغ الأهمية. هنا نقدم لك النقاط الأساسية لاختيار أفضل تعبيئة:
نافذة السياق (Context Window)
يشير هذا المفهوم إلى أكبر عدد من الرموز (Tokens) التي يمكن أن يعالجها النموذج في وقت واحد. النماذج مثل text-embedding-ada-002 التي تحتوي على نافذة سياق تحتوي على 8192 رمزًا, ونموذج Cohere الذي يحتوي على 4096 رمزًا, هي مثالية للمستندات الطويلة.
كلما كانت النافذة أكبر, كان من الممكن تحليل النص بشكل أعمق وأكثر تكاملًا.
طريقة التقطيع (Tokenization Method)
الرموز هي الوحدات التي يعتمد عليها النموذج لتحليل النص.
أكثر الطرق شيوعًا هي: • طريقة Subword مثل BPE: ممتازة للكلمات النادرة أو التخصصية
- طريقة WordPiece: للنماذج مثل BERT
- طريقة Word-level: بسيطة ولكنها أقل دقة بالنسبة للغات المعقدة
تؤثر طريقة التقطيع بشكل كبير على دقة الفهرسة والبحث الدلالي, خاصة في المجالات التخصصية.
أبعاد التعبيئة (Dimensionality)
تمثل أبعاد التعبيئة عدد الخصائص التي يحتوي عليها كل متجه نصي.
الأبعاد الأكبر (مثل 3072 في OpenAI) تحتفظ بمزيد من المعلومات الدلالية, ولكنها تتطلب حسابات أكثر.
على الجانب الآخر, الأبعاد الأصغر مثل 1024 في Jina أسرع وأكثر اقتصادية, ولكن قد تفقد بعض التفاصيل.
حجم المفردات (Vocabulary Size)
يشير حجم المفردات إلى عدد الرموز الفريدة التي يمكن للنموذج التعرف عليها.
المفردات الأكبر (من 30,000 إلى 50,000) توفر تغطية لغوية أفضل ولكن تستهلك المزيد من الذاكرة.
في المقابل, المفردات الأصغر أسرع ولكنها قد تفتقر إلى الفهم الصحيح للكلمات المتخصصة أو الخاصة.
نوع بيانات التدريب (Training Data Type)
تؤدي النماذج بشكل مختلف بناءً على البيانات التي تم تدريبها عليها:
- البيانات العامة: بيانات عامة مثل ويكيبيديا أو صفحات الويب
- البيانات التخصصية: بيانات متخصصة في مجالات مثل الطب, القانون, وما إلى ذلك
لا يوجد تعليق