RAG على نطاق المؤسسة

كل درس تعليمي عن RAG يدور حول الأرض نفسها: قسّم مستنداتك إلى مقاطع، وحوّلها إلى متجهات، وخزّنها في قاعدة بيانات متجهية، ثم استرجع أفضل k نتيجة ومرّرها إلى النموذج. هذا يكفي لعرض توضيحي. لكنه لا يكفي للإنتاج.

أما القرارات الإنتاجية التي تفصل بين نظام نافع وآخر بلا قيمة — استراتيجية التقطيع للمستندات غير المتجانسة، والاسترجاع الهجين الذي يجمع بين الإشارات الكثيفة والمتفرقة، وإعادة الترتيب لإبراز أوثق المقاطع صلةً بعد الاسترجاع الأولي، وتفكيك الاستعلام للأسئلة المركّبة متعددة الأجزاء، ونزاهة الاستشهاد، والكمون على نطاق واسع — فلا أثر لأيٍّ منها في الدروس التعليمية.

تتناول هذه الورقة البيضاء القرارات الإنتاجية التي اتخذتها Tenten AI عبر أكثر من 20 عملية نشر مؤسسية لأنظمة RAG في الخدمات المالية والرعاية الصحية والقطاع القانوني والتصنيع. إنها ليست مسحاً شاملاً للمجال، بل دليل ذو رأي واضح للقرارات الأكثر أهمية، مصحوباً بالمنطق الذي قاد كلًّا منها.