الاسترجاع المعزز للجيل (RAG)

يُعدّ Retrieval-Augmented Generation (RAG) نمطًا معماريًا للذكاء الاصطناعي يجمع بين خطوة البحث أو الاسترجاع ونموذج لغوي كبير (LLM) ، بحيث يجيب النموذج على الأسئلة باستخدام مستندات مصدرية محددة ومعتمدة بدلاً من الاعتماد فقط على بيانات التدريب الخاصة به.

في نظام RAG، يكون سير العمل عادةً كالتالي:

1. يطرح أحد المستخدمين سؤالاً
2. يبحث النظام في وثائق المؤسسة ذات الصلة، مثل السياسات، والتذاكر، وقواعد المعرفة، أو العقود.
3. يتم تمرير المحتوى المسترجع إلى LLM كسياق.
4. يقدم برنامج الماجستير في القانون إجابة تستند إلى تلك الوثائق

يُمكّن هذا النهج روبوتات الدردشة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي من تقديم إجابات دقيقة وحديثة ومحددة السياق مع تقليل الهلوسة والتعرض غير المنضبط للبيانات.

ماذا يعني هذا بالنسبة للشركات الصغيرة والمتوسطة؟

بالنسبة للشركات الصغيرة والمتوسطة الحجم، غالباً ما يكون نظام RAG هو الفرق بين تجربة الذكاء الاصطناعي غير الآمنة واعتماد الذكاء الاصطناعي العملي.

وتشمل التأثيرات الرئيسية ما يلي:

• إجابات مبنية على بياناتك
  بدلاً من الردود العامة، يسمح نظام RAG لأدوات الذكاء الاصطناعي بالإجابة بناءً على سياساتك وإجراءاتك ووثائقك الفعلية.
• انخفاض خطر المعلومات المضللة
  لأن الإجابات تستند إلى المستندات المسترجعة، فإن نظام RAG يقلل بشكل كبير من احتمالية الحصول على إجابات واثقة ولكنها خاطئة.
• تحسين الوضع الأمني
  تبقى البيانات داخل مستودعات محددة، ويمكن تقييد الوصول إليها حسب الدور، مما يقلل من الكشف غير المقصود.
• دمج ودعم أسرع
  يمكن للموظفين الحصول على إجابات بأنفسهم من الوثائق الداخلية دون الكشف عن الملفات الخام أو الأنظمة الحساسة.

باختصار، تُمكّن RAG الشركات الصغيرة والمتوسطة من استخدام الذكاء الاصطناعي بأمان وبشكل مفيد ، دون تسليم السيطرة الكاملة إلى نموذج للأغراض العامة.

ماذا يعني هذا بالنسبة لمزودي خدمات الإدارة؟

بالنسبة لمقدمي الخدمات المُدارة، يُعد RAG أساسيًا لخدمات الذكاء الاصطناعي الآمنة والقابلة للتوسع.

تشمل الاعتبارات الرئيسية ما يلي:

• عزل المستأجر
  تتيح RAG الفصل الصارم لبيانات العملاء، مما يضمن عدم استخدام مستندات عميل واحد للإجابة على أسئلة عميل آخر.
• نطاق البيانات الخاضع للتحكم
  بإمكان مزودي خدمات الإدارة تحديد المستندات أو الأنظمة أو النطاقات الزمنية التي يُسمح لمساعد الذكاء الاصطناعي بالرجوع إليها بدقة.
• إمكانية التدقيق والثقة
  تستطيع العديد من أنظمة RAG عرض الاقتباسات أو المراجع المصدرية، مما يساعد مزودي خدمات الإدارة على شرح مصدر الإجابات.
• انخفاض مخاطر المسؤولية
  يؤدي ربط الاستجابات بالوثائق المعتمدة إلى تقليل خطر تسبب التوجيهات التي يولدها الذكاء الاصطناعي في إلحاق الضرر بالعميل.
• تمايز الخدمة
  يمكن للمساعدين الآليين الآمنين القائمين على نظام RAG تحسين مكاتب المساعدة وخدمات vCISO والعمليات الداخلية دون المساس بالأمان.

لماذا تعتبر RAG ضرورية لأمن الذكاء الاصطناعي في المؤسسات؟

بدون خرق:

• تخمين الحاصلين على درجة الماجستير في القانون
• إجابات الانحراف
• تتلاشى حدود البيانات الحساسة

مع RAG:

• الإجابات مبنية على أسس متينة
• الوصول إلى البيانات واضح
• تظل ضوابط الأمان قابلة للتنفيذ

الوجبات الجاهزة العملية

يحوّل برنامج RAG محرك لغة عامة إلى مساعد مؤسسي مُتحكم به.

لكل من الشركات الصغيرة والمتوسطة ومزودي خدمات تكنولوجيا المعلومات المدارة:

• لا يُعد نظام RAG خيارًا في عمليات النشر الجادة.
• إنها عنصر أساسي للتحكم في الأمن والحوكمة
• فهو يُمكّن من تبني الذكاء الاصطناعي دون التخلي عن التحكم في البيانات

---

قراءة إضافية:

يوفر CyberHoot موارد أخرى متاحة لك. تجد أدناه روابط لجميع مواردنا، فلا تتردد في الاطلاع عليها وقتما تشاء:

• المدونة
• المكتبة الإلكترونية
• الرسوم البيانية
• آخر أخبارنا
• الأخبار الصحفية
• مقالات تعليمية (كيفية) - مفيد جدًا لمسؤولينا المتميزين!

---

قم بتأمين عملك مع CyberHoot اليوم!