دليل المبتدئين لبناء نماذج لغوية أكثر ذكاءً باستخدام LangChain و RAG

مقدمة هل سبق لك أن طرحت سؤالاً على نظام نموذج لغوي كبير (LLM) لتستلم إجابة واثقة ومدهشة اتضح فيما بعد أنها خاطئة تماماً؟ لقد مررت بذلك كثيرًا. أذكر أنني سألت مرة "هل يمكن تحسين نموذج LLM على جهاز الكمبيوتر المحمول الخاص بي؟" وقد جاءت الإجابة "نعم!"، ولكن بعد فتح ما يقارب عشرين علامة تبويب في المتصفح وتجربة قصيرة محبطة، اكتشفت أن هذا الأمر ليس ممكنًا إلا إذا كان جهازي المحمول سوبر كمبيوتر سريًا. في تلك اللحظة، بدأت بالبحث عن الطرق التي يمكن من خلالها جعل النماذج اللغوية أكثر ذكاءً وأكثر تأثيرًا بالواقع. فالنماذج اللغوية الكبيرة رائعة، ولكن لها عيب جدي يتمثل في قابلية خداعها بسهولة. فهي تختلق المعلومات وتقدم ما لا تعرفه على أنه حقيقة، وهو ما يعتبر مثيراً للإعجاب ولكنه مرهق للأشخاص الذين يتعلمون، أو المطورون المبتدئون، أو حتى هواة الذكاء الاصطناعي. في هذا السياق، اكتشفت أدوات LangChain وRAG، والتي بدت معقدة في البداية ولكنها أثبتت أنها من💬 التعديلات الفارقة بمجرد تجربتها. فقد أتاحت لي فرصة "إطعام" الوثائق الحقيقية لنماذج LLM والحصول على ردود أصبحت أكثر دقة وليس فقط متماسكة. لم يعد هناك أي مجال للروايات الخيالية الصادرة عن الذكاء الاصطناعي تنتحل حقائق واقعية. في هذا المقال، أرغب في مشاركة تجربتي معكم. سواء كنتم مجرد مبتدئين في مجال الذكاء الاصطناعي، أو قد واجهتم صعوبات أثناء محاولتكم بناء شيء مفيد باستخدام النماذج اللغوية الكبيرة، فإن هذه الأدوات ستكون مفيدة لكم بلا شك.