إنشاء استعلامات مُعززة باستخدام LangChain
تعرّف على كيفية تطبيق LangChain لتقنية تحسين الاستعلام لتحسين استرجاع المعلومات.
بعد أن استعرضنا كيفية تعامل LangChain وChromaDB مع الفهرسة والاسترجاع، دعونا ننتقل إلى الخطوة الحاسمة التالية: التحسين. تخيل أنك في رحلة بحث عن كنز، وقد عثرت للتو على خريطة. الخريطة باهتة بعض الشيء، وتحتاج إلى تحسينها لرؤية جميع التفاصيل بوضوح. في عالم أنظمة RAG، تُمثل "خريطتنا" المعلومات المسترجعة، والتحسين هو عملية إزالة هذا الغموض.
فكّر في الأمر على هذا النحو: عندما نطرح سؤالاً، ينطلق نظامنا في رحلة حسابية، يستخلص خلالها معلومات من مصادر مختلفة، كما رأينا في الدرس السابق. ولكن قبل أن تُسلّم هذه المعلومات إلى مُكوّن المُولّد - المسؤول عن استجابة النهائية - يجب أن تخضع لمعالجة مسبقة، أو في سياقنا، لعملية إثراء.
في هذا الدرس، سنستكشف كيفية عمل التوسيع في LangChain من خلال مثال عملي. سنتعلم كيفية تحسين الاستعلامات لضمان حصول مولدنا على أفضل البيانات الممكنة للعمل عليها. هذا التحسين ضروري لأنه يضمن أن تكون استجابة المُولَّدة ليست جيدة فحسب، بل دقيقة أيضًا.