قاموس الذكاء الاصطناعي
القاموس الكامل للذكاء الاصطناعي
ضبط RAG الدقيق
عملية تكييف محددة لنماذج اللغة لتحسين أدائها في مهام التوليد المعزز بالبحث، من خلال ضبط أوزان الشبكة على البيانات السياقية ذات الصلة.
التوليد المعزز بالاسترجاع
هندسة هجينة تجمع بين استرجاع المعلومات وتوليد النص، حيث يستشير النموذج قاعدة معرفة خارجية قبل إنتاج إجابات أكثر دقة وواقعية.
تقطير المعرفة لـ RAG
تقنية لنقل المعرفة من نموذج RAG المعقد (المعلم) إلى نموذج أخف (الطالب)، مع الحفاظ على قدرات التفكير القائمة على الاسترجاع.
ضبط التضمين
تكييف التمثيلات المتجهة لتحسين صلة المستندات المسترجعة، من خلال تحسين عمليات التضمين وفقًا للمجال التطبيقي المحدد لـ RAG.
تكييف مشفر الاسترجاع
تعديل مشفرات الاسترجاع لفهم وفهرسة المستندات الخاصة بالمجال بشكل أفضل، مما يحسن دقة مرحلة البحث في RAG.
هندسة المطالبات لـ RAG
تصميم مُحسّن لتعليمات الإدخال لدمج المعلومات المسترجعة بفعالية في عملية التوليد، مما يزيد من اتساق وملاءمة الإجابات.
ضبط قاعدة البيانات المتجهة
تحسين معلمات قاعدة البيانات المتجهة لتسريع استعلامات التشابه وتحسين جودة المستندات المسترجعة في أنظمة RAG.
تحسين المشفر المتقاطع
ضبط نماذج المشفر المتقاطع لإعادة ترتيب دقيق للمستندات المسترجعة، مما يحسن اختيار المعلومات الأكثر صلة للتوليد.
Multi-Modal RAG Adaptation
Extension des techniques RAG pour traiter et intégrer différents types de données (texte, images, audio) dans le processus de récupération et génération augmentées.
Domain-Specific RAG
Spécialisation des systèmes RAG pour des domaines particuliers (médical, juridique, technique) en adaptant les modèles et les bases de connaissances aux terminologies et concepts spécifiques.
Few-Shot Learning for RAG
Technique d'apprentissage permettant au modèle RAG de s'adapter rapidement à de nouvelles tâches avec très peu d'exemples, en exploitant les capacités de récupération contextuelle.
Retrieval-Generation Alignment
Processus d'optimisation visant à aligner les représentations sémantiques entre les phases de récupération et de génération pour assurer une meilleure cohérence dans les réponses produites.
Hybrid Search Fine-tuning
Optimisation combinée des recherche vectorielle et sémantique dans les systèmes RAG, ajustant les poids entre différentes méthodes pour maximiser la pertinence des résultats.
RAG Performance Calibration
Ajustement systématique des paramètres du modèle pour équilibrer la confiance entre les informations récupérées et les connaissances internes, évitant les hallucinations tout en restant cohérent.