استراتيجيات الاسترجاع: التضمين ومخازن المتجهات

يُعد تضمين النصوص عمليةً أساسيةً وجوهريةً في استرجاع المعلومات (IR) لروبوتات الدردشة المتقدمة، وهو عنصرٌ مهمٌ لفهم المعنى الدلالي للمستندات والاستفادة منه. بتحويل النصوص إلى تضمينات، وهي تمثيلات متجهية رقمية كثيفة، نلتقط معنى النص وسياقه. وهذا يُمكّننا من إجراء عملياتٍ مثل البحث الدلالي، الذي يبحث في مساحة المتجهات عن أجزاء نصية تُطابق بدقة الاستعلام الذي أرسله المستخدم إلى روبوت الدردشة.

أقامت LangChain شراكات مع العديد من مقدمي الخدمات، مثل OpenAI وMeta وX وCohere و Hugging Face، لتزويدنا بمجموعة من نماذج التضمين وتعزيز قدراتها في هذا المجال. تُبسّط فئة التضمين في LangChain استخدام التضمينات من خلال:

• API الموحدة : توفر LangChain واجهة متسقة عبر نماذج التضمين المختلفة، مما يسمح للمطورين بالتبديل بين النماذج دون الحاجة إلى تغيير منطق التطبيق الخاص بهم.

• سهولة التكامل : تقوم LangChain بتوحيد عملية التضمين، مما يتيح للمطورين التركيز على تطوير التطبيقات بدلاً من التعقيدات المتعلقة بمواصفات واجهة API .

• المرونة والقدرة على التكيف : تم تصميم فئة التضمين لتكون مرنة، وتستوعب التحسينات الفريدة وخصائص نموذج كل مزود.

يُحسّن مُقدّمو الخدمات نماذج التضمين الخاصة بهم بناءً على الاستخدام المُستهدف للنص، مثل فهم المحادثة، أو تصنيف المستندات، أو استخراج الكلمات المفتاحية. يُسهّل LangChain التكامل والتوافق مع هذه النماذج المُتنوعة من خلال:

• تصميم مستقل عن النموذج : تم تصميم بنية LangChain لتكون مستقلة عن النماذج الأساسية، وتدعم مجموعة واسعة من تقنيات التضمين دون الاعتماد على تنفيذات نموذجية محددة.

• التقنيات التكيفية: تتضمن آليات لتكييف التضمينات استنادًا إلى مقاييس الأداء الخاصة بها لمهام محددة، مما يضمن استخدام النموذج الأكثر فعالية لتطبيق معين.

• دعم التكوين المخصص: يمكن للمطورين تكوين LangChain للاستفادة من ميزات محددة من نماذج التضمين الأكثر صلة باحتياجات تطبيقاتهم، مثل ضبط التضمينات للحصول على فهم أكثر دقة للتجمعات الموضوعية أو تحليل المشاعر.

تُزيل فئة تضمين LangChain تعقيد واجهات برمجة التطبيقات المختلفة، وتُقدم نهجًا موحدًا لتوليد تضمينات النصوص واستخدامها. يُجسّد تحويل النص إلى صيغة متجهية باستخدام التضمينات نموذج المجرد والدقيق للغات في إطار رياضي. هذا يُمكّننا من نشر خوارزميات لقياس أوجه التشابه، وتصنيف المستندات، أو رسم خريطة للعلاقات الموضوعية بين أجزاء النص المختلفة.

في منظومة LangChain، لدينا طريقتان أساسيتان تعكسان الطبيعة المزدوجة للنص في استراتيجية استرجاع روبوت المحادثة. الطريقة ...