يتيح التوليد المعزَّز بالاسترجاع (RAG) لمساعد الذكاء الاصطناعي الإجابة عن الأسئلة باستخدام مستنداتك الخاصة: السياسات والإجراءات ومعلومات المنتجات والعقود وسجل الدعم. وهو من أكثر استخدامات الذكاء الاصطناعي عملية في الأعمال. لكنه أيضًا من أسهل الطرق لكشف المعلومات لغير المخوّلين، لأن المساعد القادر على البحث في كل شيء سيلخّص أي شيء عن طيب خاطر. وحدود البيانات التي تُحسم قبل بدء الفهرسة هي ما يجعل مساعد RAG مفيدًا وآمنًا. يشرح هذا الدليل كيفية وضعها.
ما هو
يتألف نظام RAG من ثلاث مراحل رئيسية. يجمع الاستيعاب المستندات من مصادر معتمدة، ويقسّمها إلى أجزاء، ويخزّنها في فهرس بحث، وكثيرًا ما يكون قاعدة بيانات متجهية. ويعثر الاسترجاع على الأجزاء الأكثر صلة بسؤال المستخدم. ويمرّر التوليد تلك الأجزاء إلى نموذج لغوي يكتب إجابة، ويُستحسن أن يستشهد بمصادره. وتنطبق حدود البيانات على كل مرحلة. ففي الاستيعاب، تقرر المصادر وأنواع المستندات المسموح بها وتلك المستبعدة. وفي الاسترجاع، يجب أن يحترم النظام الصلاحيات نفسها التي يملكها المستخدمون في الأنظمة الأصلية؛ فإذا لم يستطع المستخدم فتح مستند في مجلد الملفات المشتركة، فلا ينبغي للمساعد أن يسترجعه له. وفي التوليد، تقرر ما يجوز للنموذج فعله بالمحتوى المسترجَع وما ينبغي له رفضه. ويحيط بكل ذلك قواعد الاحتفاظ بالفهارس والموجّهات والسجلات، وسياسات أي مزوّد نماذج خارجي بشأن كيفية معالجة البيانات المرسلة إليه.
لمن هذا؟
هذا الدليل موجّه إلى:
- المؤسسات التي تخطط لمساعد داخلي لمعارف الموظفين أو الموارد البشرية أو تقنية المعلومات أو العمليات
- الفرق التي تبني مساعدًا موجّهًا للعملاء استنادًا إلى محتوى المنتجات أو الدعم
- مسؤولي حماية البيانات والأمن الذين يراجعون مشروع RAG مقترحًا
- المديرين الذين يقررون المحتوى الذي ينبغي أن يكون قابلًا للبحث بالذكاء الاصطناعي وذلك الذي لا ينبغي
ما يساعد على توضيح
يساعد وضع الحدود على توضيح:
- مصادر المعرفة المعتمدة التي لها مالك وتتسم بالحداثة الكافية لتكون موثوقة
- ما إذا كان الاسترجاع يحترم صلاحيات كل مستخدم
- المواضع التي قد تدخل منها البيانات الشخصية أو السرية أو الخاضعة للتنظيم إلى الفهرس
- مدة الاحتفاظ بالبيانات المفهرسة والموجّهات والإجابات، ومكان ذلك
ما هو متضمن
- اذكر المصادر المرشحة وعيّن لكل منها مالكًا يعتمد إدراجه
- استبعد افتراضيًا: ملفات قضايا الموارد البشرية، والمسائل القانونية، وكشوف الرواتب، والبيانات الصحية، وبيانات الاعتماد، ووثائق مجلس الإدارة، ما لم تكن هناك حاجة محددة ومعتمدة
- احذف المستندات القديمة أو أرشفها حتى لا يستشهد المساعد بسياسات حلّت محلها أخرى
- انقل صلاحيات المستندات إلى الفهرس وصفِّ الاسترجاع وفق صلاحيات المستخدم الحالي
- اختبر مع مستخدمين في أدوار مختلفة للتأكد من أنهم لا يرون إلا ما يحق لهم
- اكتشف البيانات الشخصية والأسرار وعالجها أثناء الاستيعاب
- اشترط أن تستشهد الإجابات بالمصادر، واسمح للمستخدمين بفتح المستند الأصلي
- وجّه المساعد إلى التصريح بأنه لا يعرف بدلًا من التخمين
- حدّد مدد الاحتفاظ بالفهرس والموجّهات والسجلات، وكيفية انعكاس عمليات الحذف في الأنظمة المصدر
- راجع شروط مزوّد النموذج المتعلقة بمعالجة البيانات والاحتفاظ بها
- اجمع الملاحظات حول الإجابات الخاطئة أو غير المفيدة وكلّف شخصًا باتخاذ الإجراء بشأنها
ما لا يشتمل عليه
- ادعاء بأن إجابات المساعد ستكون دقيقة دائمًا
- استشارة قانونية بشأن التزامات حماية البيانات
- فهرسة مصادر لم يعتمدها مالكوها
- شهادة أو موافقة تنظيمية
متى تختارها
ضع الحدود في البداية تمامًا، أثناء اختيار المصادر، لا بعد العرض التجريبي الأول. فإضافة تصفية الصلاحيات لاحقًا أصعب من تصميمها منذ البداية، وإجابة خاطئة واحدة تكشف معلومات سرية قد تُضعف الثقة في المشروع بأكمله. وأعد النظر في الحدود عند إضافة مصادر أو فئات مستخدمين أو مزوّدي نماذج جدد.
نهجنا
ابدأ صغيرًا وبحوكمة جيدة. اختر مجموعة محدودة من المصادر المعتمدة والحديثة ذات مالك وجمهور واضحين، مثل مكتبة دعم تقنية المعلومات أو قاعدة معارف المنتجات. وابنِ استرجاعًا يراعي الصلاحيات منذ البداية، حتى لو كان الجمهور الأول واسعًا. واختبر بأسئلة واقعية من أدوار مختلفة، وأدرج أسئلة ينبغي للمساعد أن يرفض الإجابة عنها. تُعدّ خدمتنا «Internal Knowledge Assistant» مساعدًا قائمًا على مصادر معرفة معتمدة وحدود وصول واسترجاع موثوق واستخدام مضبوط من قِبل الموظفين. ويمكن لخدمة «AI Governance, Policy & Data Safety» تحديد قواعد الاستخدام وحدود البيانات المحيطة به، ويمكن لـ«LLM & AI Agent Security Review» فحص مخاطر الاسترجاع وكشف البيانات في مساعد قائم. وقِس النجاح بالإجابات الموثوقة المستشهِدة بمصادرها عن الأسئلة الشائعة، لا بعدد المستندات المفهرسة.
الأسئلة المتكررة
مقالات ذات صلة
ابدأ
هل تخطط لمساعد معرفة قائم على محتواك الخاص؟
شاركنا المصادر التي تفكر فيها، والمستخدمين المستهدفين، وأي مخاوف تتعلق بالبيانات الحساسة. وسنقترح خطوة أولى محددة النطاق.
اطلب نطاقًا مكتوبًا