نشرت جوجل كلاود مقالًا يوضح كيفية إنشاء تطبيق متقدم لاسترجاع المعلومات المعززة بالذكاء الاصطناعي (RAG) على منصة جوجل كلاود باستخدام LlamaIndex. ما لفت انتباهي هو التركيز على المرونة والتجريب في بناء حلول RAG، حيث لا يوجد حل واحد يناسب الجميع.
أعجبني كيف قام المقال بتفصيل خطوات سير عمل RAG باستخدام LlamaIndex، بدءًا من فهرسة البيانات وتخزينها وصولًا إلى استرجاع المعلومات وتصنيفها ودمجها في استجابة نهائية.
من الأمور المهمة التي تم تناولها هي استخدام أدوات جوجل كلاود مثل Document AI Layout Parser لتحليل المستندات وفهم محتواها بشكل هرمي، مما يُحسِّن من دقة الاسترجاع.
كما لفت انتباهي استخدام تقنيات متقدمة مثل تضمين المستندات الافتراضي (HyDE) وإعادة ترتيب العقد باستخدام النماذج اللغوية الكبيرة (LLM) لتحسين جودة النتائج.
أخيرًا، قدّم المقال أمثلة عملية لاستخدام RAGAS لتقييم أداء خط أنابيب RAG، مما يُسهِّل على المطورين تحسين حلولهم.
بشكل عام، أعتقد أن هذا المقال يوفر دليلًا شاملاً وعمليًا لبناء تطبيقات RAG فعّالة على منصة جوجل كلاود.
