5 تقنيات فعّالة لمنع التخيلات في أنظمة الإجابة على الأسئلة المستندة إلى RAG

الهلوسة في أنظمة الذكاء الاصطناعي، خاصة في نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) المستخدمة في أنظمة الإجابة على الأسئلة القائمة على التوليد (RAG)، تمثل تحدّيًا جوهريًا يهدد دقة الإجابات وثقة المستخدمين. فبينما قد تُنتج النماذج إجابات متماسكة ولكن غير صحيحة، فإن هذا يُضعف الاعتماد على النظام، مما يقلل من فرص الاحتفاظ بالمستخدمين. لذا، من الضروري تطبيق تقنيات فعّالة لمنع أو تقليل تأثير الهلوسة. أولًا، يُعدّ تحسين دقة وثائق التغذية العكسية (RAG) من أهم الخطوات. فالمشكلة غالبًا لا تكمن في النموذج نفسه، بل في جودة المدخلات التي يتلقاها. من خلال تحسين عمليات استرجاع المستندات — مثل استخدام التصنيف المُعاد (reranking)، والبحث السياقي، وزيادة عدد القطع النصية المسترجعة — يمكن زيادة دقة وشمولية المعلومات المقدمة للنموذج، مما يقلل من فرص التفكير المُستقل الذي يؤدي إلى هلوسة. ثانيًا، تحسين النص التوجيهي (system prompt) يُعدّ أداة بسيطة لكنها فعّالة. يُفضّل تضمين تعليمات صريحة في النص التوجيهي تُحذّر النموذج من استخدام معرفته السابقة، وتُشجّعه على الاعتماد فقط على المعلومات المُقدمة في المستندات. مثال على ذلك: "أجب على السؤال فقط باستخدام المعلومات الواردة في المستندات التالية"، مما يقلل من احتمالية اختراع معلومات غير موجودة. ثالثًا، استخدام نموذج لغة كـ"محكم" (LLM judge) للتحقق من صحة الإجابات يُعدّ تقنية متقدمة وفعّالة. فبينما يُعدّ إنشاء إجابة مُعقّدة، فإن التحقق من صحتها أبسط. يمكن تدريب نموذج ثانٍ على تقييم ما إذا كانت الإجابة منطقية ومبنية على السياق المقدم، مما يُقلل من احتمالية انتشار الهلوسة. رابعًا، تضمين مصادر الإجابة (citing sources) يُعزز الشفافية. يمكن للنظام أن يُشير إلى جزء معين من المستند المستخدم، سواء أثناء الإجابة أو في مرحلة ما بعد المعالجة. هذا يُمكّن المستخدم من التحقق من المعلومة، ويزيد من مصداقية النظام. خامسًا، توجيه المستخدم بشكل واضح حول قدرات النظام وحدوده يُعدّ ممارسة ذكية. من الأفضل إبلاغ المستخدم مسبقًا بأن النموذج قد يرتكب أخطاء، وأنه يُفضّل في مجالات معينة، بينما يُعمل على تحسينه في أخرى. هذا يُقلّل من الإحباط عند حدوث هلوسة، ويعزز الثقة على المدى الطويل. باختصار، الوقاية من الهلوسة تتطلب نهجًا متعدد الطبقات: تحسين جودة البيانات، تعزيز التوجيهات، التحقق الآلي، الشفافية عبر الاقتباس، وتوعية المستخدم. هذه التقنيات مجتمعة تُسهم في بناء أنظمة إجابة على الأسئلة موثوقة، قابلة للثقة، ومستدامة على المدى الطويل.