تحسين جودة قاعدة المعرفة لأنظمة RAG: أفضل الممارسات للذكاء الاصطناعي والبشر

يحدد هذا الدليل أفضل الممارسات لإنشاء وثائق تخدم كل من القراء البشريين و نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) في أنظمة توليد المعززة بالاسترجاع (RAG). تعمل الوثائق عالية الجودة على تحسين استجابات الذكاء الاصطناعي وتجربة المستخدم، مما يخلق حلقة ردود فعل إيجابية. يبين المقال بالتفصيل كيف تعالج أنظمة الذكاء الاصطناعي الوثائق (الاسترجاع، وقاعدة البيانات المتجهة، والتوليد)، مع تسليط الضوء على أهمية المحتوى الواضح والموجز والكامل من حيث السياق. تشمل التوصيات استخدام HTML معنوي، وتجنب ملفات PDF، وإنشاء محتوى مناسب للزحف، وضمان الوضوح الدلالي، وتوفير بدائل نصية للعناصر المرئية، والحفاظ على تخطيطات بسيطة. كما يتناول الدليل تحديات تصميم المحتوى الشائعة مثل الاعتماد على السياق، والفجوات في إمكانية اكتشاف المعنى، وافتراضات المعرفة الضمنية، واعتماد المعلومات المرئية. ويدعو إلى استخدام بنية معلومات هرمية، وأقسام مستقلة بذاتها، وتقديم سياق الخطأ مع الحلول. في النهاية، الهدف هو وثائق قابلة للقراءة من قبل البشر وسهلة الاستخدام من قبل الذكاء الاصطناعي.