كيف تُعزز سياق نموذج اللغة الكبير لتحسين أدائه بشكل ملحوظ

لتعزيز قدرات النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs)، لا يكفي الاعتماد على البيانات التي تم تدريبها عليها فقط، بل يجب توفير بيانات إضافية ذات صلة أثناء عملية الاستجابة (inference). فالنماذج الكبيرة تعتمد بشدة على كمّ البيانات، وقد أظهرت التجارب أن تحسين الأداء لا يقتصر على التدريب المسبق، بل يمتد إلى تزويد النموذج بجميع المعلومات الضرورية في لحظة الاستخدام. كثيرًا ما نحد من قدرة النموذج دون قصد، مثلًا عند بناء نظام استفسار عن مستندات دون تضمين أسماء الملفات أو تواريخ إنشائها، رغم أن هذه البيانات قد تكون حاسمة لفهم السؤال أو إيجاد الإجابة الدقيقة. أول خطوة لتحسين الأداء هي استغلال البيانات المتاحة بالفعل في النظام، مثل: أسماء الملفات، مسارات المجلدات، تواريخ التعديل، أرقام الصفحات، أو حجم الملف. هذه المعلومات، رغم بساطتها، تُعدّ مفتاحًا لتحسين دقة الاستجابة، خاصة في تطبيقات مثل استفسار المستندات (Document QA)، حيث قد يشير المستخدم إلى "الملف الأخير" أو "الوثيقة من يناير"، مما يتطلب معرفة بالسياق الزمني أو الهيكلي. عندما تكون البيانات الداخلية غير كافية، يصبح من الضروري استخراج معلومات إضافية من النصوص نفسها. يمكن تحقيق ذلك عبر تقنيتين رئيسيتين: الاستخراج المسبق (pre-fetching) والاستخراج عند الطلب (on-demand). في الاستخراج المسبق، نستخدم نموذجًا لغويًا لاستخراج معلومات محددة (مثل التواريخ، الأسماء، أنواع الوثائق) أثناء معالجة الملف، ثم نخزنها في قاعدة بيانات لاستخدامها لاحقًا. هذه الطريقة فعّالة وسريعة، لكنها تتطلب تحديد مسبق لما يجب استخراجه. أما الاستخراج عند الطلب، فهو حل أكثر مرونة. نُعدّ وظيفة يمكن للنموذج استدعاؤها عند الحاجة لاستخراج معلومة محددة من نص معين، مثل "اكتب اسم الشركة المذكورة في هذا النص". يمكن توظيف هذه الوظيفة كأداة في نموذج ذكي (Agent)، مثلما فعلت شركة أنتروبيك (Anthropic) في نظامها البحثي العميق. لكن يجب الحذر من زيادة استهلاك الرموز (tokens)، لذا يُنصح بمراقبة التكلفة وتحسين الكفاءة. من التطبيقات المهمة لهذه الاستراتيجية: البحث المعتمد على التصفية بالبيانات الوصفية (Metadata Filtering Search)، حيث نستخدم معلومات مثل نوع الملف (Excel، PDF) أو تاريخ الإنشاء لاستبعاد المستندات غير ذات الصلة قبل معالجتها، مما يحسن كفاءة استخدام نافذة السياق (context window) في نماذج RAG. كما أن البحث عبر الإنترنت للنماذج الذكية (AI Agent Internet Search) يُعدّ تطبيقًا حيويًا، خاصة عندما يُسأل المستخدم عن أحداث حديثة تجاوزت تاريخ تدريب النموذج. هنا، يصبح من الضروري تمكين النموذج من الوصول إلى الإنترنت لاستخراج المعلومات الحالية، وهو ما يُحقق توازنًا بين الدقة والتحديث. باختصار، تعزيز سياق النموذج اللغوي الكبيرة لا يعتمد فقط على التدريب، بل على تزويد النموذج بجميع البيانات ذات الصلة — سواء كانت موجودة مسبقًا أو استُخلصت حسب الحاجة. هذه الخطوة، رغم بساطتها، تُحدث فرقًا جوهريًا في دقة الأداء، وتحوّل النموذج من مجرد مُجيب إلى وكيل ذكي قادر على فهم السياق واتخاذ قرارات مبنية على بيانات شاملة.