يُعدّ عدم قدرة نماذج اللغة الكبيرة على الوصول المباشر إلى المعلومات الداخلية والخاصة والمحدّثة باستمرار داخل الشركات من أبرز التحديات التي تواجه المؤسسات عند استخدام الذكاء الاصطناعي. فبينما يستطيع نموذج الذكاء الاصطناعي تقديم إجابات قوية حول الموضوعات العامة، فإنه لا يمكنه معرفة وثائق منتجات شركتك أو الإجراءات الداخلية أو مقالات الدعم أو مستندات المشاريع أو سياسات التسعير الحالية بشكل تلقائي.
ولهذا السبب ظهر مفهوم RAG (Retrieval-Augmented Generation)، أي التوليد المعزّز بالاسترجاع، باعتباره منهجية صُممت لمعالجة هذه المشكلة تحديدًا. تعتمد بنية RAG على البحث عن المعلومات ذات الصلة داخل مصدر بيانات محدد قبل الإجابة عن سؤال المستخدم، ثم تزويد النموذج بهذه المعلومات بوصفها سياقًا (Context).
ومن خلال إنشاء نظام RAG باستخدام OpenAI API، تستطيع المؤسسات تطوير محركات بحث مدعومة بالذكاء الاصطناعي، ومساعدين معرفيين، وروبوتات لدعم العملاء، وحلولًا لتحسين تجربة الموظفين تعتمد على بيانات المؤسسة الخاصة. وبهذه الطريقة، لا يعتمد الذكاء الاصطناعي التوليدي على المعرفة العامة للنموذج فقط، بل يستفيد أيضًا من مصادر المعلومات التي تحددها الشركة لإنتاج إجابات أكثر دقة وارتباطًا بالسياق.
في هذا الدليل، سنستعرض خطوة بخطوة البنية الأساسية لنظام RAG باستخدام OpenAI API، بما في ذلك Embeddings والبحث الدلالي (Semantic Search) وقواعد البيانات المتجهية (Vector Database) وآلية Retrieval.
يُعد OpenAI API واجهة برمجية تتيح للمطورين والشركات دمج إمكانات نماذج OpenAI داخل تطبيقاتهم ومنتجاتهم وعملياتهم التجارية.
يمكن للتطبيقات المطورة باستخدام OpenAI API تنفيذ العديد من المهام مثل إنشاء النصوص، والتصنيف، والتلخيص، واستخراج المعلومات، وإنشاء Embeddings، والبحث الدلالي، وسيناريوهات AI Agents.
ومن منظور المؤسسات، تتمثل إحدى أهم مزايا OpenAI API في إمكانية دمج قدرات الذكاء الاصطناعي مباشرة داخل الأنظمة الحالية للشركة. فعلى سبيل المثال، يمكن للمؤسسة استخدام OpenAI API لإضافة مساعد ذكي إلى بوابة دعم العملاء، أو تمكين الموظفين من البحث في سياسات الشركة، أو إنشاء نظام لإدارة المعرفة قادر على العثور على المعلومات ذات الصلة بين آلاف المستندات.
وتُعد بنية RAG واحدة من أهم الأساليب التي تجمع بين إمكانات OpenAI API ومصادر المعرفة الخاصة بالمؤسسة.
يشير مصطلح RAG إلى Retrieval-Augmented Generation.
ويتمثل هدفه الأساسي في تمكين نموذج اللغة الكبير من البحث عن المعلومات ذات الصلة داخل مصدر بيانات خارجي قبل الإجابة عن سؤال المستخدم، ثم إنشاء الإجابة اعتمادًا على هذا السياق.
في الاستخدام التقليدي لنماذج اللغة الكبيرة، تكون العملية على النحو التالي:
سؤال المستخدم → نموذج الذكاء الاصطناعي → الإجابة
أما في بنية RAG، فتصبح العملية كما يلي:
سؤال المستخدم → البحث عن المعلومات → العثور على المحتوى ذي الصلة → تزويد النموذج بالسياق → الإجابة
على سبيل المثال، قد يطرح أحد الموظفين السؤال التالي:
"ما هي سياسة العمل عن بُعد في شركتنا؟"
إذا لم يكن لدى النموذج وصول مباشر إلى سياسات الموارد البشرية الخاصة بالشركة، فلن يتمكن من تقديم الإجابة الصحيحة.
أما نظام RAG فيمكنه أولًا البحث داخل الوثائق الداخلية المعتمدة، والعثور على القسم الخاص بسياسة العمل عن بُعد، ثم إعطاء النموذج تعليمات مثل:
"أجب عن سؤال المستخدم باستخدام وثائق سياسة الشركة التالية فقط. وإذا لم تكن المعلومات متوفرة، فاذكر ذلك بوضوح."
يساعد هذا النهج على جعل إجابات النموذج معتمدة على مصادر المعرفة الحالية الخاصة بالمؤسسة.
عند بدء مشاريع الذكاء الاصطناعي التوليدي، تواجه العديد من الشركات المشكلة نفسها: المعرفة المؤسسية ضخمة وموزعة عبر العديد من الأنظمة المختلفة.
يبحث مديرو المشاريع عن مستندات المشاريع السابقة، وتحاول فرق التسويق الوصول إلى تقارير الحملات، بينما تراجع فرق المبيعات معلومات المنتجات، وتبحث فرق تقنية المعلومات داخل الوثائق التقنية عن الإجراءات الصحيحة، في حين يسعى المديرون التنفيذيون إلى استخراج رؤى من مصادر بيانات متعددة.
تسمح بنية RAG بالوصول إلى هذه المعرفة من خلال طبقة وصول مدعومة بالذكاء الاصطناعي.
يمكن الاستعلام عن سياسات الشركة وإجراءاتها ووثائق المنتجات ومواد التدريب من خلال مساعد ذكي واحد.
على سبيل المثال:
"ما هي الخطوات التي يجب أن يُكملها الموظف الجديد خلال أسبوعه الأول؟"
يقوم نظام RAG بالعثور على وثائق Onboarding ذات الصلة، ثم يمكّن النموذج من إنشاء الإجابة اعتمادًا على هذه المعلومات.
يمكن استخدام RAG لإنشاء مساعدين أذكياء لفرق دعم العملاء يعتمدون على وثائق المنتجات ومحتوى مركز المساعدة.
فعندما يسأل أحد العملاء:
"أواجه خطأ في Authentication أثناء تكامل الـ API، ماذا ينبغي أن أفعل؟"
يمكن للنظام العثور على الوثائق التقنية المناسبة، ثم إنشاء إجابة تستند إلى هذه المصادر.
يمكن لفرق المبيعات إجراء عمليات بحث مدعومة بالذكاء الاصطناعي داخل وثائق المنتجات ودراسات الحالة والعروض التجارية.
على سبيل المثال:
"اعثر على أكثر قصص نجاح العملاء استخدامًا في قطاع التجزئة."
يساعد نظام RAG على العثور على المستندات الأكثر ارتباطًا من الناحية الدلالية، وليس فقط تلك التي تحتوي على الكلمات المفتاحية نفسها.
يتكوّن نظام RAG النموذجي من مرحلتين أساسيتين:
إعداد المستندات وجعلها قابلة للبحث.
العثور على المعلومات ذات الصلة بناءً على سؤال المستخدم، ثم إنشاء الإجابة.
يمكن تصور البنية العامة على النحو التالي:
المستندات → Chunking → Embeddings → Vector Store
ثم:
سؤال المستخدم → Query Embedding → البحث الدلالي (Semantic Search) → Chunks ذات الصلة → نموذج OpenAI → الإجابة
تؤثر كل خطوة بشكل مباشر في دقة النظام وجودة تجربة المستخدم.
تتمثل الخطوة الأولى في تحديد المعلومات التي سيستخدمها نظام RAG.
وقد تشمل هذه المصادر:
تكمن النقطة الأكثر أهمية هنا في جودة البيانات. إذ إن إضافة مستندات قديمة أو متناقضة أو غير صحيحة قد تؤدي إلى انخفاض جودة عملية الاسترجاع (Retrieval).
ولهذا السبب، ينبغي على المؤسسات وضع سياسة واضحة لحوكمة المعرفة تحدد البيانات المسموح باستخدامها داخل أنظمة الذكاء الاصطناعي.
ليس من العملي إرسال مستند كامل إلى النموذج مع كل سؤال يطرحه المستخدم. لذلك تُقسَّم المستندات إلى أجزاء صغيرة تُعرف باسم Chunks.
فعلى سبيل المثال، يمكن تقسيم دليل الموظف المكوّن من 50 صفحة إلى الأقسام التالية:
ومع ذلك، لا ينبغي أن يعتمد التقسيم فقط على عدد ثابت من الأحرف، بل يجب الحفاظ على الترابط الدلالي للمحتوى قدر الإمكان.
فإذا تم تقسيم شرح سياسة معينة بطريقة غير منطقية بين عدة Chunks، فقد يقوم نظام Retrieval بإرجاع سياق غير مكتمل.
الـ Embedding هو تمثيل رقمي للمعنى الدلالي للنص. تقوم نماذج Embeddings من OpenAI بتحويل النصوص إلى متجهات (Vectors)، مما يجعل إمكانيات مثل البحث الدلالي ممكنة.
تتضمن عائلة نماذج Embeddings الحالية من OpenAI:
مثال مبسط باستخدام Python:
.svg)
from openai import OpenAIclient = OpenAI()response = client.embeddings.create( model="text-embedding-3-small", input="يستحق الموظفون 20 يومًا من الإجازة السنوية مدفوعة الأجر.")embedding = response.data[0].embeddingبعد هذه العملية، يتحول النص إلى تمثيل متجهي يمكن مقارنته رياضيًا مع محتويات أخرى.
يتم تخزين الـ Embeddings التي تم إنشاؤها داخل Vector Store يتيح تنفيذ عمليات البحث بالاعتماد على التشابه الدلالي.
ويتضمن كل سجل عادةً المعلومات التالية:
وتُعد Metadata ذات أهمية خاصة في أنظمة RAG المؤسسية.
فعلى سبيل المثال، إذا كان أحد المستخدمين مخولًا بالوصول فقط إلى مستندات قسمه، فيمكن تطبيق Metadata Filtering أثناء عملية Retrieval.
عندما يطرح المستخدم سؤالًا، يتم أيضًا تحويل هذا السؤال إلى Embedding.
على سبيل المثال:
"كم عدد أيام الإجازة السنوية التي أستحقها؟"
قد لا يحتوي هذا السؤال على الكلمات نفسها الموجودة في الجملة التالية:
"يستحق الموظفون 20 يومًا من الإجازة السنوية مدفوعة الأجر."
ومع ذلك، فهما متشابهان من الناحية الدلالية.
وهذه إحدى أهم مزايا البحث الدلالي؛ إذ لا يعتمد البحث على تطابق الكلمات المفتاحية فقط، بل على مدى تقارب المعنى بين المحتويات.
تتم مقارنة Embedding الخاص باستعلام المستخدم مع المتجهات المخزنة داخل الـ Vector Store.
بعد ذلك، يختار النظام الـ Chunks التي تمتلك أعلى درجات التشابه.
على سبيل المثال:
السؤال:
"كم عدد أيام الإجازة السنوية التي أستحقها؟"
نتيجة Retrieval:
Chunk 1
"يستحق الموظفون بدوام كامل 20 يوم عمل من الإجازة السنوية مدفوعة الأجر."
Chunk 2
"يخضع ترحيل الإجازات غير المستخدمة لسياسة الإجازات الخاصة بالشركة."
وتُستخدم هذه المحتويات بعد ذلك بوصفها Context للنموذج.
في المرحلة الأخيرة، يتم إرسال المحتوى المسترجع مع سؤال المستخدم إلى النموذج.
وقد يكون شكل الـ Prompt المبسط كما يلي:
أنت مساعد معرفي لموظفي الشركة.
أجب عن سؤال المستخدم باستخدام المصادر التالية فقط.
إذا لم تكن الإجابة موجودة في المصادر، فأوضح ذلك بشكل صريح.
لا تقم بأي افتراضات.
المصادر:
[Retrieved Chunk 1]
[Retrieved Chunk 2]
سؤال المستخدم:
كم عدد أيام الإجازة السنوية التي أستحقها؟
في هذه المرحلة، لم يعد مطلوبًا من النموذج تخمين سياسة الشركة اعتمادًا على معرفته العامة، بل يعتمد بالكامل على السياق الذي وفره نظام Retrieval.
لنفترض وجود شركة تقنية تمتلك مئات الوثائق الفنية.
ويطرح الموظفون باستمرار أسئلة مثل:
في الأسلوب التقليدي، يضطر الموظفون إلى البحث يدويًا داخل أنظمة إدارة الوثائق.
أما مع مساعد ذكي يعتمد على RAG، فيكفي أن يطرح المستخدم سؤاله باللغة الطبيعية.
بعد ذلك يقوم النظام بما يلي:
وبذلك تتحول عملية الوصول إلى المعرفة من عملية بحث يدوية إلى تجربة حوار طبيعية مدعومة بالذكاء الاصطناعي.
غالبًا ما يتم الخلط بين RAG وFine-Tuning، إلا أنهما يهدفان إلى حل مشكلات مختلفة.
إذا كانت المؤسسة ترغب في ربط وثائق المنتجات التي يتم تحديثها باستمرار بأنظمة الذكاء الاصطناعي، فإن RAG يُعد غالبًا الخيار المعماري الأنسب.
أما Fine-Tuning، فيُستخدم لتعليم النموذج سلوكًا معينًا أو تحسين أدائه في مهام محددة من خلال أمثلة تدريب إضافية.
وفي أكثر حلول الذكاء الاصطناعي تطورًا، يمكن استخدام RAG وFine-Tuning معًا لتحقيق أفضل النتائج.
إذا كانت الـ Chunks كبيرة جدًا، فقد يتم إرسال معلومات غير ضرورية إلى النموذج. أما إذا كانت صغيرة جدًا، فقد تضيع العلاقات الدلالية بين أجزاء المحتوى.
لذلك يجب تحديد حجم الـ Chunks ونسبة التداخل (Overlap) بما يتناسب مع طبيعة الوثائق.
امتلاك نموذج لغوي قوي لا يعني بالضرورة امتلاك نظام RAG قوي.
فإذا قامت طبقة Retrieval بإرجاع معلومات غير صحيحة أو غير مرتبطة بالسؤال، فلن يتمكن النموذج من إنتاج إجابة دقيقة.
ومن أهم المؤشرات التي يمكن استخدامها لتقييم جودة Retrieval:
في المؤسسات الكبيرة، ليس من المفترض أن يتمكن جميع الموظفين من الوصول إلى جميع المستندات.
لذلك يمكن استخدام بيانات وصفية مثل:
لتصفية نتائج Retrieval وفقًا لصلاحيات كل مستخدم.
من أهم مزايا RAG إمكانية تحديث قاعدة المعرفة دون الحاجة إلى إعادة تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي.
ولكن إذا بقيت المستندات القديمة داخل النظام أو لم تتم إدارة الإصدارات بشكل صحيح، فقد يسترجع النظام معلومات لم تعد صالحة.
ولهذا السبب تُعد إدارة دورة حياة الوثائق جزءًا أساسيًا من أي بنية RAG ناجحة.
عند تصميم نظام RAG للمؤسسات، لا يكفي التفكير في السؤال التالي:
"ما هي المعلومات التي يمكن استرجاعها؟"
بل يجب أيضًا الإجابة عن السؤال التالي:
"من يملك صلاحية الوصول إلى أي معلومات؟"
ولهذا ينبغي أن تكون آليات التحكم في الوصول (Access Control)، وإدارة صلاحيات المستخدمين، وتصفية Metadata جزءًا من طبقة Retrieval منذ البداية.
من أكثر الأخطاء انتشارًا استخدام استراتيجية Chunking واحدة لجميع أنواع المستندات. فالوثائق التقنية تختلف في بنيتها عن سياسات الموارد البشرية، ولذلك تحتاج إلى استراتيجيات تقسيم مختلفة.
ومن الأخطاء الأخرى تقييم جودة إجابة النموذج فقط. ففي أنظمة RAG يجب اختبار طبقة Retrieval وتحسينها بشكل مستقل عن النموذج.
كما أن الاحتفاظ بالمستندات القديمة داخل قاعدة المعرفة يؤدي إلى انخفاض جودة Retrieval ويقلل من موثوقية النظام.
ومن الأخطاء الشائعة أيضًا التعامل مع الأمان وإدارة الصلاحيات كمرحلة لاحقة، في حين يجب أن تكون جزءًا أساسيًا من تصميم البنية منذ البداية.
وأخيرًا، من الخطأ الاعتقاد بأن RAG هو الحل المناسب لجميع حالات الاستخدام. ففي بعض السيناريوهات قد تكون قواعد البيانات التقليدية، أو البحث الكلاسيكي، أو Function Calling، أو بنى ذكاء اصطناعي أخرى أكثر ملاءمة.
تُعد أنظمة RAG المبنية باستخدام OpenAI API مناسبة بشكل خاص للمؤسسات التي تمتلك كميات كبيرة من المعرفة الداخلية.
يمكن لمديري المشاريع الوصول بسرعة إلى مستندات المشاريع السابقة ووثائق العمليات.
ويمكن لفرق التسويق البحث داخل تقارير الحملات، والأبحاث، ومكتبات المحتوى باستخدام الذكاء الاصطناعي.
كما تستطيع فرق تقنية المعلومات ربط الوثائق الفنية وأدلة استكشاف الأخطاء وإصلاحها بمساعدين داخليين يعتمدون على الذكاء الاصطناعي.
أما مديرو الأقسام فيمكنهم تسهيل وصول فرقهم إلى الإجراءات والسياسات الداخلية.
بينما يستطيع المديرون التنفيذيون (C-Level) تطوير أنظمة ذكاء اصطناعي تستخرج المعلومات بسرعة من مصادر المعرفة المختلفة داخل المؤسسة.
وتكمن القيمة الحقيقية في تمكين الموظفين من الوصول إلى المعلومات التي يحتاجون إليها بمجرد طرح سؤال باللغة الطبيعية، بدلاً من البحث يدويًا داخل مئات المستندات.
إن نجاح مشروع RAG لا يعتمد فقط على الاتصال بـ OpenAI API.
ففي البداية، يجب على المؤسسة تحديد حالة الاستخدام (Use Case) التي ترغب في حلها بوضوح.
على سبيل المثال:
"نريد أن نتيح لموظفينا الوصول بسرعة إلى سياسات الشركة الداخلية."
وبعد تحديد هذا الهدف، ينبغي اختيار مصادر البيانات المناسبة، وتحديد سياسات الوصول، وتجهيز المستندات، ووضع استراتيجية Chunking، وتصميم بنية Retrieval.
بعد ذلك يمكن إطلاق نسخة تجريبية واختبار النظام مع مجموعة محدودة من المستخدمين.
ولا ينبغي أن تقتصر معايير النجاح على المؤشرات التقنية فقط، بل يجب أن تشمل أيضًا مؤشرات الأعمال مثل:
وفي هذه المرحلة، يمكن لـ Omtera مساعدة المؤسسات على التعامل مع تقنيات OpenAI ليس كمجرد تكامل مع واجهة API، بل كحلول ذكاء اصطناعي مستدامة ومتكاملة مع العمليات التجارية. فمن تحديد حالات الاستخدام المناسبة إلى تصميم بنية RAG ووضع استراتيجية التكامل المؤسسي، تُعد خارطة الطريق المدروسة عنصرًا أساسيًا لتحويل استثمارات الذكاء الاصطناعي إلى قيمة أعمال حقيقية.
يوفّر RAG مع OpenAI API بنية قوية تمكّن المؤسسات من الجمع بين الذكاء الاصطناعي التوليدي ومصادر المعرفة الخاصة بها. فمن خلال Embeddings، والبحث الدلالي (Semantic Search)، وآليات Retrieval، تستطيع أنظمة الذكاء الاصطناعي إنشاء إجابات لا تعتمد فقط على المعرفة العامة للنموذج، بل أيضًا على أحدث المعلومات المعتمدة داخل المؤسسة.
ومع ذلك، فإن بناء نظام RAG ناجح لا يقتصر على اختيار نموذج مناسب أو تحميل المستندات إلى Vector Store. بل يجب تصميم إعداد البيانات، واستراتيجية Chunking، وطبقة Retrieval، وإدارة البيانات الوصفية (Metadata)، والتحكم في الصلاحيات، وآليات التقييم، وعملية التكامل معًا باعتبارها نظامًا متكاملًا.
إذا كنت تخطط لتطوير مساعد معرفي للمؤسسة، أو محرك بحث مدعوم بالذكاء الاصطناعي، أو تطبيق يعتمد على RAG باستخدام OpenAI API، فيمكن لـ Omtera مساعدتك في تحديد حالات الاستخدام المناسبة وتصميم بنية ذكاء اصطناعي قابلة للتوسع.
هل أنت مستعد لتحويل بيانات شركتك إلى تجربة RAG موثوقة وقابلة للتوسع باستخدام OpenAI API؟ احجز جلسة قصيرة مع Omtera وابدأ اليوم في بناء خارطة طريق OpenAI الخاصة بشركتك.
ما هو RAG؟
RAG (Retrieval-Augmented Generation) هو نهج معماري يسمح لنموذج الذكاء الاصطناعي بالبحث عن المعلومات ذات الصلة داخل مصادر معرفة خارجية قبل إنشاء الإجابة. ثم تُستخدم المعلومات المسترجعة كسياق (Context) لإنتاج إجابات أكثر دقة وارتباطًا بالسؤال.
هل يمكن إنشاء نظام RAG باستخدام OpenAI API؟
نعم. يمكن دمج نماذج OpenAI التوليدية مع نماذج Embeddings وطبقة Retrieval وبنية بيانات مناسبة لإنشاء تطبيقات تعتمد على RAG.
هل تُعد قاعدة البيانات المتجهية (Vector Database) ضرورية لبناء نظام RAG؟
في معظم الحالات، تعتمد أنظمة RAG على Vector Store أو بنية مشابهة لإجراء عمليات البحث باستخدام التشابه المتجهي. ومع ذلك، ووفقًا لحجم النظام وطبيعة البيانات، يمكن أيضًا استخدام أساليب Retrieval مختلفة.
ما هو Embedding؟
الـ Embedding هو تمثيل متجهي يعكس المعنى الدلالي للنص أو الكود البرمجي. وتُستخدم هذه المتجهات لقياس مدى التشابه الدلالي بين المحتويات المختلفة.
هل يقضي RAG تمامًا على ظاهرة Hallucination؟
لا. يمكن لـ RAG أن يقلل من احتمالية حدوث Hallucination من خلال تزويد النموذج بسياق أكثر دقة وموثوقية، لكنه لا يزيلها بالكامل. إذ تعتمد جودة النتائج أيضًا على Retrieval وجودة البيانات وتصميم الـ Prompt وآليات التقييم.
ما الفرق بين RAG وFine-Tuning؟
يقوم RAG بتزويد النموذج بمصادر معرفة خارجية أثناء إنشاء الإجابة، بينما يهدف Fine-Tuning إلى تعديل سلوك النموذج باستخدام بيانات تدريب إضافية.
ما أنواع الشركات التي يمكنها الاستفادة من RAG؟
يمكن استخدام RAG في العديد من القطاعات مثل البرمجيات (SaaS)، والتجارة الإلكترونية، والخدمات المالية، والتجزئة، والتكنولوجيا، لبناء مساعدين معرفيين للمؤسسات، ومساعدي دعم العملاء، ومحركات بحث للوثائق التقنية، ومساعدين داخليين للموظفين.
ما العامل الأكثر أهمية عند إنشاء نظام RAG؟
لا يوجد عامل واحد فقط يحدد نجاح النظام. بل يجب التعامل مع جودة البيانات، واستراتيجية Chunking، ودقة Retrieval، وإدارة Metadata، والتحكم في الصلاحيات، وتصميم الـ Prompt، والتقييم المستمر باعتبارها عناصر مترابطة ضمن منظومة واحدة.
.webp)
