اكتشف نظام الـ RAG المتقدم: إطار عمل ذكي يعزز النظام التقليدي لـ RAG بقدرات عميلية، تكيف فوري، ومعالجة بيانات متعددة الوسائط لدقة وعملية متميزة في المهام المكثفة المعرفية.
مدعوم بأحدث الأبحاث الأكاديمية:
التحسين المستمر والتعلم التكيفي في الوقت الفعلي
اكتشف المكونات الأساسية التي تجعل نظام RAG المتقدم أكثر ذكاءً وفعالية من الأنظمة التقليدية
نظام متطور للبحث والاسترجاع من مصادر متنوعة
يقوم النظام بالبحث المتزامن في قواعد بيانات متعددة مثل PubMed وarXiv وقواعد البيانات الداخلية باستخدام تقنيات التضمين المتقدمة.
# مثال على البحث القائم على التضمينات
import numpy as np
from sentence_transformers import SentenceTransformer
model = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2')
def multi_source_retrieval(query, sources):
query_embedding = model.encode([query])
results = []
for source in sources:
similarities = np.dot(source['embeddings'],
query_embedding.T)
top_matches = np.argsort(similarities, axis=0)[-5:]
results.extend(source['documents'][top_matches])
return resultsتشابه الكوسين للاسترجاع المعزز
نظام متطور للبحث والاسترجاع من مصادر متنوعة
تكامل نماذج اللغة الكبيرة مع حلقات التغذية الراجعة
تعلم مستمر وتحديث دون إعادة تدريب كاملة
ذكاء اصطناعي عميلي لاتخاذ القرارات المستقلة
اختبر قوة نظام RAG المتقدم بنفسك واكتشف كيف يعمل في الوقت الفعلي
أو اختر من الأمثلة:
أدخل سؤالك أو استفسارك هنا
البحث في PubMed، arXiv، وقواعد البيانات الأكاديمية
تحليل وترتيب النتائج باستخدام الذكاء الاصطناعي
إنتاج إجابة شاملة ودقيقة بناءً على المصادر
اكتشف الأسس التقنية والخوارزميات المتطورة التي تقف وراء نظام RAG المتقدم
واجهة المستخدم التفاعلية مع الذكاء الاصطناعي العميلي
نواة النظام للمعالجة والتحليل الذكي
نظام البحث والاسترجاع من مصادر متعددة
تخزين وإدارة المعرفة والبيانات الوصفية
# البنية الأساسية للنظام
class AdvancedRAGSystem:
def __init__(self):
self.retriever = MultiSourceRetriever()
self.generator = ContextualGenerator()
self.learner = ContinualLearner()
self.interface = AgenticInterface()
def process_query(self, query, context=None):
# استرجاع متعدد المصادر
documents = self.retriever.retrieve(query)
# توليد معزز بالسياق
response = self.generator.generate(
query, documents, context
)
# تعلم من التفاعل
self.learner.update(query, response, feedback)
return responseاكتشف مجموعة شاملة من الموارد الأكاديمية والتطبيقية لتعميق فهمك لأنظمة RAG المتقدمة
Lewis, P., Perez, E., Piktus, A., et al.
الورقة الأساسية التي قدمت مفهوم RAG وأسسه النظرية
Borgeaud, S., Mensch, A., Hoffmann, J., et al.
تطوير تقنيات RAG للعمل مع مجموعات بيانات ضخمة
Karpukhin, V., Oguz, B., Min, S., et al.
تقنيات الاسترجاع الكثيف للإجابة على الأسئلة المفتوحة
Izacard, G., Grave, E.
دمج الاسترجاع مع النماذج التوليدية للحصول على أداء محسن
انضم إلى مجتمع الباحثين والمطورين المهتمين بأنظمة RAG
اعثر على إجابات للأسئلة الأكثر شيوعاً حول أنظمة RAG
احصل على آخر التحديثات والأبحاث في مجال RAG