- يستخدم RAGFlow تحليل التصميم المتقدم باستخدام DeepDoc لفهم البنية الفعلية للملفات المعقدة، متجاوزًا تقسيم النصوص التقليدي.
- تعتمد جودة الاسترجاع على التكوين الدقيق للتجزئة، ونموذج التضمين، وتنفيذ استراتيجيات إعادة الترتيب.
- يتيح النظام تحقيق دقة مثالية من خلال استخدام مخططات المعرفة وتقنية RAPTOR لحل الاستعلامات المنطقية المعقدة.
كيفية تقسيم المستندات بشكل صحيح حتى يتمكن برنامج RAGFlow من العثور على المعلومات؟ إذا كنتَ تخوض غمار عالم التوليد المعزز بالاستدعاء، فستلاحظ أنه لا يكفي مجرد تحميل مجموعة من ملفات PDF وانتظار أن يقوم الذكاء الاصطناعي بعمله السحري. وهنا يأتي دور الذكاء الاصطناعي. RAGFlowمحرك مفتوح المصدر لا يقوم فقط بتقطيع النص بشكل أعمى، بل يحاول فهمه كيفية تنظيم المستند قبل القيام بأي شيء. إنه الفرق الأساسي بين شخص يقطع كتابًا بالمقص وشخص يقرأ الفهرس ويفهم الفصول قبل تحليل المحتوى.
ما يُميّز هذه الأداة هو بنيتها المعيارية. يمكنك العمل على الاستيراد والمعالجة المسبقة والتحويل إلى متجهات وإنشاء الاستجابات بشكل مستقل. والهدف النهائي هو أنه عندما تسأل مساعدك شيئًا ما، فإنه لا يُعطيك إجابة عامة فحسب، بل... استرجاع الأجزاء الدقيقة ويمكن التحقق من ذلك من خلال قاعدة معارفك، مما يجنبك تلك الهلوسات المزعجة التي تُعد مزعجة للغاية في البيئات المهنية.
العقل المدبر وراء عملية الابتلاع: تقنية DeepDoc والتجزئة
بخلاف أنظمة RAG الأساسية التي تستخدم نهجًا ساذجًا، يستخدم RAGFlow ديب دوكتحلل هذه التقنية التصميم المرئي للمستند، وتتعرف على مواضع الجداول والصور والنصوص في أعمدة متعددة. وهذا أمر بالغ الأهمية، لأنه إذا قُسِّم الجدول إلى نصفين، تفقد المعلومات معناها تمامًا. تتضمن المعالجة التعرف على النصوص، وتحليل التصميم، وأخيرًا... التقسيم إلى أجزاء منطقية.
عند إنشاء قاعدة المعرفة الخاصة بك، يجب عليك اختيار طريقة لـ تقسيم البيانات إلى أجزاء يختلف ذلك باختلاف نوع الملف. فمعالجة عقد قانوني تختلف عن معالجة مقال علمي أو جدول بيانات. يتيح لك برنامج RAGFlow تعديل حجم القطعة الموصى بهوهذا يحدد عدد الرموز التي يجب أن تحتويها كل قطعة. إذا كانت إحدى القطع قصيرة جدًا، يقوم النظام بدمجها مع القطعة التالية للحفاظ على التناسق، مما يضمن أن وحدة المعلومات أن يكون غنياً بما يكفي ليكون مفيداً.
إعدادات متقدمة لتحسين عملية الاستعادة
لمساعدة النظام في العثور على الإبرة في كومة القش، يقدم RAGFlow العديد من مقاييس التشابه. تشابه المتجهات هذا هو النهج الأكثر شيوعًا ويعتمد على المعنى الدلالي؛ على سبيل المثال، يفهم أن "AI" و"الذكاء الاصطناعي" مترادفان. ومع ذلك، للبحث عن أسماء صحيحة أو رموز محددة، فإن تشابه المصطلحات (استنادًا إلى التطابقات المعجمية مثل BM25) أكثر فعالية بكثير. من الأفضل استخدام التشابه الهجين، وهو ما يمزج بين الاثنين للحصول على أفضل ما في العالمين.
- الكلمات المفتاحية التلقائية والأسئلة التلقائيةتستخدم هذه الوظائف نموذج LLM لإنشاء علامات وأسئلة محتملة لكل مقتطف تلقائيًا، مما يعزز احتمالية نجاح البحث.
- مجموعات العلامات: يسمح بتعيين بيانات وصفية منظمة للأجزاء بناءً على مفردات محددة مسبقًا، مما يسهل عملية التصفية حسب فئات مثل "قانون العمل" أو "البيانات الشخصية".
- تحويل ملفات Excel إلى HTMLخيار رئيسي يحول جداول Excel إلى هياكل HTML، مع الحفاظ على علاقة البيانات بدلاً من التعامل معها كأزواج بسيطة من المفتاح والقيمة.
تعزيز المنطق باستخدام الرسوم البيانية و RAPTOR
أحيانًا، لا تكمن إجابة السؤال في فقرة واحدة، بل تتوزع في أجزاء مختلفة من المستند. ولمعالجة هذه المشكلة، يتضمن RAGFlow وظيفة استخراج الرسم البياني المعرفيتحدد هذه الأداة الكيانات وعلاقاتها، مما يُنشئ خريطة منطقية. عند التفعيل مبعدةلم يعد النظام يبحث عن أجزاء معزولة، بل يقوم بدلاً من ذلك بـ سلاسل منطقية متعددة المراحل لربط النقاط البعيدة في قاعدة البيانات.
يمكنك ضبط الإعدادات في لوحة إعدادات المعالج. عتبة التشابه لتحديد مدى صرامة النظام في اعتبار جزء ما ذا صلة. كما يُوصى باستخدام نموذج إعادة الترتيبوالذي يعمل كمرشح ثانٍ لإعادة ترتيب النتائج ووضع النتائج الأكثر دقة في الأعلى، مما يحسن بشكل كبير من جودة الإجابة النهائية.
النشر والتحسين التقني
لتشغيل هذا، فإن أسهل طريقة هي استخدام Docker Composeبحسب مواردك، يمكنك اختيار الصورة الكاملة أو النسخة نحيل إذا كنت تفضل استخدام نماذج التضمين الخارجية، فإن تعديل المعلمة أمر ضروري. vm.max_map_count في نظام لينكس، يمنع هذا الإجراء Elasticsearch من التعطل بسبب نقص الذاكرة. إذا كان لديك وحدة معالجة رسومية (GPU)، فإن استخدام النشر المُسرّع سيقلل من أوقات معالجة DeepDoc وتوليد المتجهات.
فيما يتعلق بنموذج اللغة، يمكنك دمج الخيارات المحلية عبر أولاما أو استخدام خدمات مثل ربط RAGFlow بنماذج OpenAIالسيطرة على درجة حرارة و أعلى الصفحة سيُمكّنك ذلك من تحديد ما إذا كنت ترغب في أن يكون مساعدك روبوتًا دقيقًا وحاسمًا أم شخصًا أكثر إبداعًا ومرونة. علاوة على ذلك، فإن استخدام عقوبة الحضور والتكرار يساعد ذلك في منع النموذج من أن يصبح متكرراً ويسمح له باستكشاف زوايا مختلفة للمعلومات المسترجعة.
إتقان RAGFlow يعني فهم أن المفتاح لا يكمن في كمية البيانات، بل في كيفية تنظيمها واسترجاعها. فمن التحليل البصري والبحث الهجين في DeepDoc إلى استخدام مخططات المعرفة وضبط معلمات LLM بدقة، تؤثر كل خطوة على دقة النتائج. ومن خلال الجمع بين التجزئة الذكية وإعادة الترتيب الفعال، يمكن تحويل مستودع وثائق فوضوي إلى مصدر معرفي منظم وقابل للتتبع ودقيق للغاية.
شغوف بالتكنولوجيا منذ أن كان صغيرا. أحب أن أكون على اطلاع بأحدث المستجدات في هذا القطاع، وقبل كل شيء، أن أقوم بتوصيله. ولهذا السبب كرست جهودي للتواصل في مجال التكنولوجيا ومواقع ألعاب الفيديو لسنوات عديدة حتى الآن. يمكنك أن تجدني أكتب عن Android أو Windows أو MacOS أو iOS أو Nintendo أو أي موضوع آخر ذي صلة يتبادر إلى ذهنك.