اجعل وكلاء الذكاء الاصطناعي لديك أكثر ذكاءً بعشرة أضعاف باستخدام الاسترجاع الهجين (n8n)

الوصف:

👈 احصل على إمكانية الوصول إلى سير عمل استرجاع البيانات الهجين n8n الخاص بنا في مجتمعنا: البحث المتجهي ليس الحل الأمثل كما يعتقد البعض. بعد العمل مع مئات من أعضاء مجتمعنا الذين يبنون وكلاء RAG جاهزين للاستخدام في بيئات الإنتاج، ما زلنا نلاحظ نفس الإخفاقات. أسئلة بسيطة تُعطي إجابات غير منطقية. الاستعلامات التي تتطلب تطابقًا تامًا تُعطي نتائج "مشابهة". الأنظمة التي تعمل في العروض التوضيحية تتعطل في بيئة الإنتاج. البحث المتجهي ممتاز للاستعلامات الدلالية، ولكن هناك فئة كاملة من الأسئلة تتطلب استراتيجيات استرجاع مختلفة تمامًا. في هذا التحليل المتعمق، سأعرض لكم 9 أمثلة واقعية حيث يفشل البحث المتجهي، وسأوضح استراتيجيات هندسة الاسترجاع التي تُجدي نفعًا في بيئات الإنتاج. 🎯 ما ستتعلمه: ✅ لماذا لا تعني التشابه بالضرورة الصلة (وكيفية التعامل مع ذلك) ✅ 9 أنواع من الاستعلامات التي يفشل فيها البحث المتجهي ✅ استراتيجيات المطابقة التامة لرموز الخطأ والمعرفات ✅ أساليب البيانات المهيكلة للاستعلامات الجدولية ✅ تقنيات التجميع للعد والحساب ✅ GraphRAG لأنماط المعرفة الشاملة ✅ الاستدلال متعدد الخطوات باستخدام مخططات المعرفة ✅ RAG متعدد الوسائط لاسترجاع الصور ✅ التعامل مع أسئلة الفرضيات الخاطئة دون أخطاء ✅ استراتيجيات تقييم كاملة باستخدام DeepEval 🔗 روابط مفيدة: مقال أميت فيرما: بحث IBM حول RAG: معيار CRAG: ⏱️ الفهرس الزمني: 00:00 - خرافة البحث المتجهي 05:20 - #1 أسئلة التلخيص 12:27 - #2 أسئلة بسيطة 15:25 - #3 أسئلة بسيطة مع شروط 19:55 - #4 أسئلة التجميع 20:41 - #5 أسئلة شاملة 22:21 - #6 أسئلة متعددة القفزات 23:59 - #7 أسئلة متعددة الوسائط 25:12 - #8 أسئلة ما بعد المعالجة 26:18 - #9 أسئلة الفرضيات الخاطئة 💬 أسئلة أو تعليقات؟ ما هي تحديات الاسترجاع التي تواجهونها في أنظمة RAG الخاصة بكم؟ أي من هذه المشكلات التسع واجهتموها؟ شاركونا أفكاركم أدناه!