RAG LlamaIndex
v8.0
يركز هذا المشروع على تحسين روبوت الدردشة GPT Documents من خلال تقديم العديد من الميزات المبتكرة عبر مراحل مختلفة من التطوير، والتي تهدف إلى تحسين تفاعل المستخدم ودقة البحث وجودة الاستجابة.
ChatBot مع البث والذاكرة والمصادر : يقدم الإصدار الأولي البث لتسليم الاستجابة في الوقت الفعلي، والذاكرة للمحادثات السياقية، وإشارة المصدر للشفافية. يتم استخدام تقنيات مثل Llama-index وChainlit لتسهيل تجربة روبوتات الدردشة الأكثر سهولة وغنية بالمعلومات.
تكامل Vector DB، والمسترد الهجين، والابتلاع المتقدم : تتضمن التحديثات اللاحقة تكامل Pinecone لمعالجة بيانات المتجهات بكفاءة، ومسترد هجين يجمع بين طرق المتجهات الكثيفة والمتفرقة لتحسين صلة البحث، وتقنيات الإدخال المتقدمة لاسترجاع المستندات ومعالجتها بشكل أفضل.
إعادة الترتيب، وتحويلات الاستعلام، وتوليف الاستجابة : تتضمن التحسينات الإضافية أداة إعادة الترتيب Cohere لإعادة ترتيب المستندات الدلالية، وتحويلات الاستعلام متعددة الخطوات لمعالجة الاستعلام التفصيلية، وطرق تركيب الاستجابة لتوليد إجابات أكثر دقة وشمولاً.
التقييم - الإنشاء - التحسين: تتضمن هذه المرحلة الإنشاء المنهجي وتقييم RAG في المقاييس التالية؛ الصحة والملاءمة والإخلاص وتشابه السياق.
وكيل اكتشاف النية: دمج وكيل للكشف الفعال عن نية المستخدم، وتبسيط عملية الاستعلام وتمكين استرجاع المعلومات بشكل أكثر كفاءة ودقة من خلال إعادة توجيه الاستعلامات إلى نموذج لغة أكثر إحكاما وفعالية من حيث التكلفة.
التفاعل في الوقت الفعلي : ينفذ البث لتقديم الإجابات بسرعة، مما يعزز تجربة المستخدم.
ذاكرة المحادثة : تستخدم قدرات الذاكرة لتوفير استجابات واعية للسياق بناءً على التفاعلات السابقة.
شفافية المصدر : تشير إلى أصل استجابات برنامج الدردشة الآلي، مما يؤدي إلى بناء ثقة المستخدم.
معالجة فعالة للبيانات : يستخدم Pinecone لإدارة البيانات المتجهة الأمثل، مما يتيح نتائج بحث أسرع وأكثر صلة.
دقة بحث محسنة : يقدم مستردًا هجينًا يدمج منهجيات بحث كثيفة ومتفرقة، مما يوفر نتائج أكثر دقة.
معالجة محسنة للمستندات : تتضمن تقنيات استيعاب متقدمة لأنواع مختلفة من المستندات، مما يعزز فهم روبوت الدردشة وقدرات الاسترجاع.
إعادة الترتيب الدلالي : يدمج أداة إعادة الترتيب لضبط نتائج البحث بناءً على الصلة الدلالية، مما يضمن توافق الردود بشكل أوثق مع استعلامات المستخدم.
معالجة الاستعلامات المتقدمة : تطبيق تحويلات استعلام متعددة الخطوات لتقسيم الاستفسارات المعقدة إلى أجزاء يمكن التحكم فيها، مما يضمن الاستكشاف الشامل لنوايا المستخدم.
إنشاء الاستجابة الديناميكية : يعتمد طرقًا متعددة لتركيب الاستجابة، مما يصمم ردود برنامج الدردشة الآلية وفقًا لاحتياجات المستخدم ويضمن الحصول على إجابات شاملة ومفصلة.
يمثل هذا المشروع نهجًا شاملاً لتطوير روبوت محادثة متطور قادر على التفاعل في الوقت الفعلي، وفهم السياق، واسترجاع المعلومات بدقة، كل ذلك مع الحفاظ على الشفافية وثقة المستخدم.
قد يتغير الترتيب، وقد يتم إضافة نقاط.
