في ظل التطور السريع للذكاء الاصطناعي، تبرز نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) مثل GPT وLlama2 كأدوات قوية، لكنها غالبًا ما تفشل في تلبية احتياجات التطبيقات المحددة بسبب نقص المعرفة المحددة بالقطاع أو البيانات التنظيمية الحالية. فبينما تمتلك هذه النماذج معرفة واسعة من خلال التدريب المسبق، إلا أنها لا تمتلك وعيًا بوثائق الشركة، أو مصطلحات متخصصة، أو تحديثات حديثة، مما يؤدي إلى إجابات خاطئة أو "مُخترعة" (Hallucinations)، كما في مثال محاولة نموذج الإجابة عن كيفية إيقاف نظام الفرامل التلقائية في سيارة فولفو XC60، رغم أنه لم يُدرَّب على هذا الموديل. لحل هذه المشكلة، يُعد نهج "التوليد المدعوم بالاسترجاع" (Retrieval Augmented Generation - RAG) أحد أكثر الحلول فعالية. بدلًا من الاعتماد على النموذج فقط، يدمج RAG بين نموذج لغة كبير ونظام استرجاع بيانات خارجي، حيث يتم استرجاع معلومات ذات صلة من مصادر محددة (مثل دليل الموظفين أو وثائق الشركة) عند طرح سؤال، ثم يُستخدم هذا السياق المُسترجع لتحسين دقة وملاءمة الإجابة. المحرك وراء هذا النظام هو قاعدة البيانات المتجهة (Vector Database)، وهي قواعد بيانات مصممة لتخزين البيانات كمتجهات متعددة الأبعاد تمثل معاني النصوص أو الصور. بفضل هذه المتجهات، يمكن إجراء عمليات بحث دلالي (Semantic Search) بدلًا من البحث بالكلمات المفتاحية، مما يسمح بالعثور على معلومات ذات صلة حتى عند صياغة السؤال بأسلوب طبيعي أو غير دقيق. مثال على ذلك: بحث سارة عن نظارات خشبية مصنوعة يدويًا بتفاصيل معقدة، وتم العثور على النتيجة المطلوبة رغم عدم معرفتها بالعلامة التجارية. لتنفيذ هذا النظام، يتم تحويل الوثائق (مثل دليل الموظفين) إلى متجهات باستخدام نماذج توليد تعبيرات (Embeddings) مثل OpenAI’s text-embedding-ada-002، ثم تخزينها في قاعدة بيانات متجهة مثل Chroma، مع الحفاظ على معلومات إضافية (Metadata) مثل رقم الصفحة أو مصدر النص. عند طرح سؤال، يُحوّل السؤال إلى متجه، ويتم البحث عن أقرب متجهات في قاعدة البيانات باستخدام قياسات التشابه مثل التشابه الزاوي (Cosine Similarity)، ثم تُرسل النتائج إلى نموذج اللغة لتكوين إجابة دقيقة ومستندة إلى مصادر حقيقية. في التطبيق العملي، تم بناء مساعد افتراضي لموظفين في جامعة باستخدام إطار LangChain، حيث تم تحميل دليل الموظفين كملف PDF، تقسيمه إلى أجزاء صغيرة، وتحويلها إلى متجهات، ثم إنشاء سلسلة تفاعلية (ConversationalRetrievalChain) تسمح للموظف بطرح أسئلة طبيعية حول سياسات الدفع الزائد أو إرجاع الممتلكات عند المغادرة. النتائج أظهرت إجابات دقيقة مطابقة لمحتوى الدليل، في مقارنة مع إجابات عامة ومضللة من نموذج LLM بدون سياق. النتيجة النهائية: تجاوز RAG وقواعد البيانات المتجهة الحدود التقليدية لـ LLMs، ممكّنًا إنشاء مساعدات ذكية، دقيق، قابلة للتحديث، وقائمة على بيانات حقيقية، مما يُحدث تحولًا جوهريًا في تطبيقات الذكاء الاصطناعي داخل المؤسسات.