مشروع عملي: بناء نظام RAG باللغة العربية باستخدام Vector DB وLLM مفتوح المصدر
مقدمة: ما هو RAG ولماذا نحتاجه باللغة العربية؟
نظام استرجاع المعلومات المعزَّز بالتوليد (Retrieval‑Augmented Generation – RAG) يجمع بين محرك استرجاع معرفي (قاعدة متجهات/Vector DB) ونموذج لغوي كبير (LLM) لإنتاج إجابات دقيقة ومستندة إلى بيانات خارجية. هذا النهج مفيد بشكل خاص للغات غير الإنجليزية مثل العربية، لأنه يسمح بالاستفادة من مصادر داخلية (وثائق، قواعد بيانات، محتوى داخلي) بدل الاعتماد الكلي على معلومات مُدمَجة داخل وزن النموذج.
في هذا الدليل نغطي اختيار مكتبة/قاعدة متجهات مفتوحة المصدر، اختيار نموذج LLM مفتوح المصدر مناسب للتشغيل المحلي أو عبر مزود سحابي، خطوات إعداد المتجهات (embeddings) للغة العربية، بناء طبقة الاسترجاع، ودمجها مع استدعاءات LLM للحصول على نظام RAG وظيفي وقابل للنشر.
اختيار المكوّنات الأساسية: قواعد المتجهات وLLM مفتوحة المصدر
أهم الخيارات العملية لقواعد المتجهات المفتوحة التي يستخدمها المطوّرون حالياً تشمل Milvus وWeaviate وQdrant، وكل منها يقدم ميزات ملائمة لأنظمة RAG مثل البحث التقريبي (ANN)، الفلترة بحسب الميتاداٹا، ودعم النشر السحابي أو الذاتي.
بالنسبة للنماذج اللغوية المفتوحة المصدر فشهدت الساحة إطلاق نماذج مفتوحة قوية وقابلة للاستخدام في الإنتاج: أمثلة حديثة تشمل إصدارات متقدمة من عائلات Llama وMistral وغيرها، مع تحسينات على طول السياق والأداء متعددة الوسائط — ومع ذلك يجب التحقق من شروط الترخيص قبل الاستخدام التجاري.
بدائل خفيفة أو دمج محلي (مثل pgvector كامتداد لـPostgres أو Chroma كقاعدة خفيفة للبحث/ذاكرة محلية) خيار جيد للنماذج الأصغر أو عند الحاجة لدمج البيانات داخل قاعدة علاقية قائمة.
خطوات تنفيذية عملية (نموذجية) لبناء RAG باللغة العربية
1) تصميم المعطيات وتجميع المحتوى
- حدد نطاق النظام: وثائق داخلية، أسئلة متكررة، مستندات قانونية، مقالات، أو صفحات ويب باللغة العربية.
- قسّم المحتوى إلى مقاطع (passages) بطول مناسب (عادة 200–1000 كلمة أو جملة/فقرة عبر تقسيم ذكي)
2) توليد المتجهات (Embeddings)
- اختر نموذج استخراج متجهات يدعم العربية جيداً (مثل مجموعات sentence‑transformers المخصَّصة للعربية أو واجهات Hugging Face التي توفر نماذج embedding). قم بتطبيع النص (تنظيف، إزالة التكرار، الحفاظ على علامات الترقيم المهمة للمعنى).
- حوّل كل مقطع إلى متجه واحفظه مع ميتاداٹا (مصدر الوثيقة، الموضع، تاريخ، تسميات الموضوع).
3) إدخال المتجهات إلى Vector DB
- تنصيب سريع: تشغيل حاوية Docker أو خدمة مُدارة (مثال: Milvus Docker Compose أو Qdrant/Weaviate). أدخل المتجهات مع إعدادات فهرسة HNSW أو IVF بحسب الحجم والقيود.
- تفعيل الفلترة: استخدم الميتاداٹا لتمكين عوامل التصفية (مثل القسم/اللغة/التاريخ) أثناء الاسترجاع.
4) طبقة الاسترجاع والـRe‑rank
- ابدأ باسترجاع N نتائج على مستوى المتجه (مثلاً top‑50).
- أعد ترتيب النتائج باستخدام مزيج من تطابق الكلمات (BM25) وإعادة ترجيح متجهات التشابه (hybrid search) إن احتجت إلى دقة أعلى.
5) تكامل مع LLM لتوليد الإجابة
- إنشاء قالب (prompt) يضم المقتطفات المسترجعة كسياق، مع تعليمات واضحة للنموذج بعدم اختلاق معلومات خارج السياق.
- اختبر إعدادات الحرارة (temperature)، وطول النتيجة، واستراتيجية إعادة كتابة الإجابة (post‑processing) لإزالة التكرارات والتأكد من التوثيق.
6) تقييم وتحسين
- قِس الدقة والاحتفاظ بالحقائق عبر اختبارات مُنضبطة؛ استخدم استبيان بشري أو مؤشرات أوتوماتيكية (BLEU، ROUGE في حالات معينة، أو مقيّمين LLM داخليين).
- اعمل على تحسين جودة المقتطفات (تقليل الضجيج، تحسين تقسيم المقاطع، تحسين embeddings).
أفضل الممارسات، قيود الترخيص، ونصائح نشرية
نصائح عملية للنشر:
- التعامل مع الترخيص: بعض إصدارات LLM المفتوحة قد تأتي بقيود استعمال تجاري أو بنود محددة؛ راجع تراخيص النموذج والمكتبات قبل الاعتماد في بيئة إنتاجية.
- التحكم في الهلاوس (hallucination): ضابطان مهمان هما: جودة مصادر السياق (كتلة المقتطفات) وطريقة إدراجها في الـprompt؛ فحص حقائق مخرجات النموذج والاعتماد على إعادة التحقق (tooling أو قواعد بيانات مرجعية) يقلل الأخطاء.
- الأداء والتكلفة: للمُخرجات ذات الزمن الحقيقي، قم بضبط فهرس Vector DB (الـefConstruction وefSearch في HNSW) وكمية الطلبات المتزامنة على LLM، وفكر في تخزين نتائج متكررة (caching) وتقسيم الحمل بين CPU/GPU حسب حجم الطلب.
- الخصوصية والأمان: عند استعمال بيانات داخلية حساسة، استعمل نشرًا ذاتيًا (on‑prem) أو VPC مع تشفير للنقل والتخزين، وقيّد إمكانات الوصول للنماذج السحابية.
خلاصة: بناء RAG عربي قابل للاستخدام عملياً يتطلب مزيجاً من قاعدة متجهات موثوقة، نموذج لغوي مناسب ومرخَص، وأنابيب تحويل متجهات مُحسَّنة للغة العربية؛ الخيارات المفتوحة مثل Milvus، Weaviate، Qdrant، وظهور نماذج قوية من عائلات مثل Llama/Mistral تجعل التنفيذ الواقعي أقرب من أي وقت مضى، لكن تأكد من التحقق من التراخيص وقياسات الأداء قبل الإنتاج.