10 استراتيجيات قوية لتقسيم البيانات الجدولية في RAG

بناء تطبيقات تعزيز الاسترجاع التوليدي يتطلب اهتمامًا دقيقًا بعملية تقسيم البيانات إلى أجزاء صغيرة تُعرف بـ"التشتيت" أو "التشكيك" حيث أن جودة الاسترجاع تعتمد بشكل كبير على جودة هذه العملية في حالات البيانات النصية العادية لكنها تواجه تحديات كبيرة عند التعامل مع البيانات الجدولية مثل الفواتير أو الجداول المالية أو التقارير البشرية أو النتائج العلمية. فالمعلومات الجدولية ليست مجرد سطور متتالية بل تمثل علاقات معقدة بين الصفوف والأعمدة وتحتوي على سياق دقيق لا يمكن استخلاصه ببساطة من تقسيم النصوص. في هذا السياق فإن تقنيات التشيتيت التقليدية التي تُطبَّق على النصوص العادية تفشل في الحفاظ على البنية والمحتوى الحقيقي للجدول مما يؤدي إلى استرجاع غير دقيق أو غير مفيد. لتحقيق أداء متميز في تطبيقات RAG عند التعامل مع الجداول يجب اعتماد استراتيجيات تشيتيت مخصصة تراعي البنية الجدولية. من أبرز هذه الاستراتيجيات هو تقسيم الجدول حسب الصفوف مع الحفاظ على سطر العنوان كمقدمة لكل جزء، حيث يُمكن تجزئة الجدول إلى أجزاء صغيرة كل منها يحتوي على صف واحد أو مجموعة من الصفوف مع الحفاظ على سياق العمود. مثال ذلك عند معالجة جدول مبيعات يحتوي على أعمدة مثل التاريخ والمنتج والكمية والسعر يمكن تقسيم كل صف إلى جزء مستقل مع تضمين معلومات العمود لضمان وضوح السياق. كما يُمكن استخدام تقسيم الجدول حسب الأعمدة في حالات تحتاج إلى استرجاع معلومات محددة من عمود معين مثل التقارير المالية التي تركز على التفاصيل المالية فقط. استراتيجية أخرى فعالة هي دمج الجدول مع النص المحيط له مثل التفسير أو الملاحظات المرتبطة به، حيث أن السياق المحيط يُعدّ مفتاحًا لفهم الجدول بشكل دقيق. كما يُمكن تطبيق تقسيم متعدد المستويات حيث يُقسَّم الجدول إلى أجزاء رئيسية حسب الفئات أو التصنيفات ثم يُقسم كل جزء حسب الصفوف. في التطبيقات الواقعية مثل استرجاع معلومات الموظفين من تقارير الموارد البشرية أو استخراج بيانات من تقارير تحليلية في الأبحاث العلمية، فإن الحفاظ على البنية الجدولية يُسهم في تحسين دقة الإجابة الناتجة عن النموذج. تُعدّ تقنيات مثل التشيتيت القائم على السياق أو استخدام نماذج لغوية لتحليل البنية الجدولية خطوة متقدمة تُسهم في تحسين جودة الاسترجاع. كما يُوصى بدمج معلومات عن الجدول مثل عنوانه ووصفه في كل جزء من الأجزاء المُقسَّمة. في النهاية تُعدّ هذه الاستراتيجيات ليست بديلًا عن التشيتيت النصي بل تكميلًا له، حيث يُمكن دمجها مع تقنيات أخرى لبناء أنظمة RAG قوية قادرة على التعامل مع مزيج من البيانات النصية والجدولية. الهدف النهائي هو تمكين النموذج من استرجاع معلومات دقيقة وذات صلة، مما يرفع من كفاءة التطبيقات في مجالات مثل الدعم الفني، التحليل المالي، إدارة الموارد البشرية، والبحث العلمي.