تدور مقالة اليوم حول تحسين نظم الإجابة على الأسئلة باستخدام تقنيتي Chroma وOpenAI. يقدم الكاتب أنطون تروينيكوف، من خلال هذا الدليل التفصيلي، خطوات واضحة للإجابة عن استفسارات تتعلق بمجموعة من البيانات، باستخدام قاعدة بيانات open-source مخصصة للتمثيلات النصية. سيستعرض المقال كيفية استخدام نماذج اللغة الكبيرة لتحسين دقة الردود عند التعامل مع معلومات متخصصة لم يتم تدريب هذه النماذج عليها مسبقًا، مثل الوثائق الأكاديمية أو الأخبار الحديثة. سنتناول أهم التحديات والفرص المتاحة في هذا السياق، وكيف يمكن للنظم الذكية أن تقدم نتائج أفضل من الأساليب التقليدية بطريقة تسهم في تعزيز موثوقية المعلومات المقدمة. انضم إلينا لاستكشاف هذا المجال المتطور واكتشاف كيفية استغلال البيانات لتحقيق إجابات أكثر دقة وفعالية.
التعريف بنماذج اللغة الكبيرة وطرق الإجابة عن الأسئلة
تعتبر نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) مثل ChatGPT من OpenAI أدوات فعّالة للإجابة على الأسئلة المتعلقة بمجموعات البيانات حتى لو لم يتم تدريبها على تلك البيانات بشكل مباشر. يمكن لهذه النماذج تحليل وتفسير المعلومات واستخراج الأدلة للدعم أو الآراء المختلفة التي قد تتعلق بموضوعات حديثة أو متخصصة. على سبيل المثال، يمكن للنموذج التعامل مع بيانات شخصية مثل الرسائل الالكترونية والملاحظات، أو البيانات المتخصصة مثل الوثائق القانونية والتاريخية، وكذلك البيانات الحديثة مثل الأخبار الجديدة. ولكن تكمن التحديات في كيفية تمكين هذه النماذج من إجراء استفسارات ذات معنى حول معلومات معينة.
لتحسين فعالية ونوعية إجاباتها، يتم استخدام قواعد بيانات تحتوي على نموذج التضمين مثل Chroma، الذي يقوم بتمثيل الوثائق على شكل تضمينات. يسمح هذا النوع من التخزين بالبحث عن وثائق ذات صلة عبر استعلامات تُعبر بأسلوب اللغة الطبيعية، مما يُمثل بفكرة مشابهة لتشغيل نموذج LLM. فعند إدخال استعلام نصي، يُمكن لـ Chroma البحث عن الوثائق ذات الصلة وتمرير النتائج إلى النموذج لإنتاج إجابة دقيقة ومركّزة.
تُظهر هذه العملية أن استخدام أسلوب بسيط للبحث لا يعتبر دائمًا الخيار الأمثل، كما أن الفهم العميق للبيانات والسياقات المحيطة بها يلعبان دورًا حاسمًا في تطوير نظام إجابة أسئلة موثوق. مثلاً، يمكن تقييم ادعاء علمي بناءً على أدلة موثوقة تم الحصول عليها من مجموعة البيانات المستخدمة. سنقوم بتقديم أمثلة تفصيلية حول كيفية دمج السياقات المعرفية مع نماذج اللغة لتوليد ردود فعّالة وشاملة.
الإعداد المسبق واستخدام مكتبات البرمجة
لبدء مشروع يستخدم نماذج اللغة الكبيرة مثل OpenAI APIs وChroma، تحتاج إلى إعداد بيئة برمجية مناسبة تتضمن تثبيت المكتبات الضرورية. يتضمن ذلك مكتبات بايثون مثل OpenAI وChroma وPandas، حيث تقوم كل مكتبة بوظيفة محددة في إدارة البيانات وتدريب النموذج. بعد تثبيت هذه المكتبات، يجب تحديد مفتاح API الخاص بـ OpenAI لضمان الاتصال بالأنظمة السحابية التي توفر الوصول إلى نماذج الذكاء الاصطناعي.
هناك خطوات بسيطة يجب اتباعها، مثل استخدام سطر الأوامر لتعيين مفتاح API كمتغير بيئي، مما يجعل من السهل استدعاءه في أي جزء من كود بايثون. هذه الخطوات تعزز التفاعل السلس مع واجهة برمجة التطبيقات (APIs) لـ OpenAI لتفعيل الخصائص المتاحة. من المهم ملاحظة أن بعض التطبيقات قد تتطلب إعادة تحميل النظام بعد تحديث الحزم، مما يعزز من أداء البرنامج.
بالإضافة إلى ذلك، يتم استخدام مجموعة بيانات معينة مثل SciFact، وهي مجموعة من المعلومات العلمية التي تم تنسيقها وتوضيحها بشكل دقيق، حيث تتضمن ادعاءات علمية وتقريرات مدعمة. تبين كيفية التعامل مع هذه البيانات وفهم كيفية تقييم صحتها والتناقضات الموجودة بها، مما يتيح لنا اختبار دقة نموذج الإجابة المدعوم بمجموعات البيانات.
تقييم أداء النظام باستخدام البيانات العلمية
يتمثل جزء من العملية في تقييم أداء نموذج اللغة من خلال استخدام البيانات المتوفرة. يتم اختبار ما يمكن أن تعرفه نماذج اللغة الكبير عن موضوعات معينة من خلال إمدادها بمطالبات تستند إلى معلومات من مجموعة بيانات SciFact. يتيح ذلك للنموذج أن يُظهر قدراته في الحكم على صحة ادعاءات علمية كما هو محدد بناءً على الأدلة المتاحة.
يتم تكوين المطالبات بناءً على كل ادعاء في مجموعة البيانات، وتم تصميم عملية عامة يتم من خلالها تقديم الادعاءات للنموذج وطلب تقييمها. تحتوي النتائج على فئات مثل “صحيح” أو “خطأ”، أو “ليس هناك أدلة كافية”، مما يساعد على فهم كيفية عمل النموذج وكيفية استجابته للمعلومات المطروحة. قد تَظهر النتائج ميل النموذج إلى تصنيف المعلومات بشكل خاطئ، وقد يتسم بتوجه للخطأ في بعض التقديرات، مما يسلط الضوء على الحاجة إلى تحسين جودة البيانات المدعمة المعروضة للنموذج.
إضافة السياق لتحسين جودة الإجابات
بعد تقييم أداء النموذج باستخدام المعلومات المباشرة، ينبغي إدخال المزيد من السياق لتحسين جودة الإجابات. يتضمن ذلك استخدام مجموعة بيانات تحتوي على عناوين وأجزاء من الأوراق العلمية، والتي يمكن أن توفر الأدلة الضرورية التي يمكن استخدامها لدعم أو دحض الادعاءات العلمية. من خلال تحميل هذه البيانات إلى قاعدة بيانات Chroma، يمكن استرجاع مستندات ذات صلة لكل ادعاء بشكل فعال.
تَظهر هذه العملية كيف يمكن تعزيز دقة واستجابة نموذج اللغة الكبير من خلال استخدام سياقات إضافية. فعند تقديم مستندات معينة تركز على الادعاءات، يمكن للنموذج الوصول إلى معلومات مثيرة االاهتمام، مما يتيح له إنتاج تقييمات أفضل. يتم تحقيق ذلك باستخدام استعلامات محددة لاسترجاع الوثائق الثلاثة الأكثر ارتباطًا بكل ادعاء، ومن ثم تجهيزها على شكل طلب للنموذج، مما يؤدي إلى نتائج أكثر دقة.
يلعب الابتكار في هذا المجال دورًا كبيرًا في البحث والتطوير، حيث توظف المؤسسات الأكاديمية والشركات التجارية هذه التكنولوجيات لتطوير حلول متقدمة تسهل تقنيات الاستجابة الطبيعية، مما يوفر معلومات موثوقة وبطريقة مبدعة. من المهم ملاحظة كيف يمكن لهذه الأساليب أن تؤدي إلى تحسين دقة النماذج وزيادة موثوقيتها في مجموعة متنوعة من التطبيقات.
تقييم الادعاءات باستخدام السياق
تتطلب عملية تقييم الادعاءات الفعّالة وجود سياق موثوق يتم تقديمه لكتلة معرفة واسعة، مثل موديلات اللغة الكبيرة (LLMs). يتطلب ذلك النظر في كل ادعاء يقدم وتحليل ما إذا كان هناك دليل كافٍ لدعمه، أو تسليط الضوء على حال عدم وجود أدلة. في هذا السياق، تمت مناقشة مبدأ بسيط للغاية: إذا كان السياق المقدم غير كافٍ، تتم الإشارة إلى ذلك بوضوح على أنه “لا يوجد أدلة كافية” (NEE). على العكس، إذا كان هناك دليل واضح يدعم الادعاء، يتم تقييمه كـ “صحيح”. المقاربة المستخدمة تعتمد على الربط بين الادعاءات والمستندات التي تحمل معلومات تتعلق بها لتقييمها بناءً على جودة المحتوى وتوافقه. يعتبر السياق عاملًا حاسمًا في اختيار الوثائق ذات الصلة، مما يؤدي إلى تقديم تقييم دقيق.
فلترة السياق وفقًا للملاءمة
يأتي التحدي عند التعامل مع مستندات متعددة حيث يجب اختيار المستندات الأكثر صلة بالادعاء المعطى. هنا تأتي أهمية الفلترة لتحسين عملية التقييم. يتم استخدام مقاييس تباعد لاستبعاد المستندات التي لا تحتوي على معلومات ذات صلة بموضوع الادعاء. يمنح هذا الأمر النظام القدرة على تمرير مستندات ذات جودة أفضل للموديل، والذي يؤدي بدوره إلى تقييمات أكثر دقة. تم وضع حد تباعد معين، أي أنه إذا كانت مسافة الوثيقة تخطت عتبة معينة، يتم استبعادها من الاعتبار. يعمل هذا الأسلوب على زيادة الدقة؛ حيث يترتب على ذلك أن المستخدم يحصل على رؤية أوضح للمعلومات المتعلقة، وبالتالي يتم تقليل حدوث التقييمات غير الدقيقة المرتبطة بالمعلومات غير ذات الصلة.
استخدام التضمينات الوهمية لتحسين نتائج البحث
مفهوم التضمينات الوهمية يعتبر أحد الطرق الفعالة لتعزيز القدرة على استرجاع معلومات أكثر دقة. الأمر يتعلق بإعادة صياغة الادعاءات في صورة ملخصات أكاديمية، يمكن أن تحسن من جودة النتائج المسترجعة من قاعدة البيانات. يتمثل النهج في أخذ ادعاء نصي قصير وتحويله إلى ملخص أكاديمي أقرب في هيكلته إلى المحتوى الموجود في قاعدة البيانات. هذا يقوم بخفض احتمالية الحصول على مستندات تفتقر إلى الصلة، مما يؤدي إلى تحسين التقييمات من قبل الموديل. يدعم هذا الأسلوب الحافز لتحسين عملية البحث، مما يؤدي إلى تقديم سياق غني ومفيد يعكس دقة أكبر للتقييمات حول الادعاءات المطروحة.
نتائج تحسين نموذج التقييم
بعد تطبيق استراتيجيات الفلترة والتضمين الوهمي، تم تحقيق نتائج إيجابية بشكل ملحوظ. انخفض معدل التقييمات التي يتم إعطاؤها كـ “صحيح” أو “خطأ” عندما لا يتوفر أدلة كافية، مما يعكس فهمًا أفضل للسياق المتاح وملاءمته. هذا يعني أن النظام بات أكثر وعيًا بالحدود المتعلقة بالمعرفة المحدودة، مما يمنحه القدرة على التمييز بين الادعاءات الفعلية، والأخرى غير القابلة للإثبات. تم التوصل إلى توازن أفضل داخل الموديل بين وجود الأدلة الكافية وعدم وجودها، مما زاد من فعالية النموذج في تقييم الإدعاءات بدقة أكبر.
التوجهات المستقبلية في تطوير تقييم الادعاءات
تطوير نظم التقييم يستمر باستمرار، حيث يتم البحث عن نماذج جديدة وتقنيات أكثر تطورًا لتوسيع نطاق مقدرة النماذج على التقييم. مما لا شك فيه أن فهم البيانات والشروط المحيطة بإجراءات التقييم يمكن أن يساهم في تحسين فعالية النماذج. يمكن أن تُدرس جوانب جديدة لمساحات مثل التعلم العميق والتعلم الآلي لتعزيز القدرة على تحليل وتفسير المزيد من البيانات الغير مرتبة. يتطلب الأمر تفاعلًا مستمرًا مع الاتصالات اللغوية والتفاعلات البشرية لتحسين الكفاءة وتوسيع الفهم، مما يمهد الطريق لبيئات تقييم أفضل تلبي متطلبات العصر الجديد.
رابط المصدر: https://cookbook.openai.com/examples/vector_databases/chroma/hyde-with-chroma-and-openai
تم استخدام الذكاء الاصطناعي ezycontent
اترك تعليقاً