تصميم أنابيب RAG مستعدة للإنتاج: التعامل مع التوقعات والتعقيدات والتكلفة على الصعيد العالمي

وتشير تقنية Retrieval-Augmented Generation (RAG) إلى نظام الذكاء الاصطناعي المتقدم الذي يزيد من نموذج اللغة الكبيرة (LLMs) من خلال دمج المعرفة في الوقت الحقيقي من مصادر خارجية [1]. تتيح التقنية LLMs لتوفير الاستجابة التي هي على حد سواء دقيقة وموضوعية باستخدام البيانات الحقيقية، والتي تتصل المعرفة المدرسية قبل المعلومات في العالم الحقيقي. المنظمات التي تستخدم LLMs لعدد من التطبيقات، بما في ذلك برامج دعم العملاء ودورات تحليل البيانات المعقدة، تحتاج إلى تطوير قنوات RAG الناجحة التي تنمو بشكل صحيح لتحقيق النجاح. ومع ذلك، فإن الانتقال إلى أنظمة RAG من النماذج التجريبية إلى التطبيقات على مستوى الإنتاج يشكل مجموعة فريدة من التحديات. و و يتطلب التحديات المختلفة طرق تحسين كاملة لتحقيق الإدارة المناسبة.التجربة المستخدمة تعاني من التوقف العالي، ولكن المشاهدات تؤدي إلى مشاكل الثقة من خلال توزيع المعلومات الخاطئة إلى المستخدمين.إن عدم وجود مراقبة في إدارة نظام RAG يؤدي إلى تكاليف التشغيل غير المناسبة للعمليات المعقدة. latency hallucinations, cost أظهرت دراسات البحث أن أداء نظام RAG أثبتت تحسينات كبيرة خلال الفترة الماضية.أظهرت دراسة Google أن النماذج المتوسطة المرتفعة في البحث تراجعت بالخطأ الحقيقي بنسبة 30٪ في عام 2023، مما يساعد التطبيقات التي تتطلب معالجة معلومات ديناميكية مثل الأحداث الحالية والتحديثات السياسات [2]. ويقدم المقال إرشادات كاملة تظهر من قبل المهندسين الأكاديميين والمهندسين التقنيين كيفية إنشاء وتطوير وتطوير أنابيب RAG لاستخدام الإنتاج.في القسم التالي سيتم تقييم أجزاء هيكلية النظام RAG وإدخال التقنيات التشغيلية لإدارة التوقعات وتقليل الاكتئابات بأقل تكلفة.في هذه المقالة توفر إطار كاملا لإنشاء حلول RAG الكبيرة من خلال عرض أرقام الهيكلية ومواصفات الكود وتطبيقات تنفيذ أفضل الممارسات. Architecture of a Production-Ready RAG Pipeline تصميم خطوط RAG مستعدة للإنتاج إن خطوط RAG مستعدة للإنتاج هي عملية متعددة المراحل التي تحول البيانات الخضراء غير الهيكلية إلى قاعدة معرفة قابلة للتطبيق ثم تستخدم هذه قاعدة المعرفة لإنتاج ردود علمية [3]. يتم عرض نظرة على مستوى عال من هذا الهيكل في الشكل أدناه. retrieval and generation pipeline وتشمل الخطوة الأولى من جمع البيانات الحصول على المعلومات من مصادر متاحة مختلفة. تحويل النظام هذه المعلومات إلى إدراجات المركبات التي يتم تخزينها في قاعدة بيانات المركبات بعد المعالجة والتنقيب. يقوم نظام البحث على قاعدة بيانات المركبات لتحديد أقراص الوثائق الأكثر مناسبة بعد إدخال المستخدمين في سؤال البحث. يقوم النظام بتقسيم الوثائق إلى أقراص أقل التي يتم إرسالها إلى LLM لتقديم إجابة تتوافق مع الأسئلة الأصلية. Trade-offs in RAG Architecture يجب اتخاذ العديد من الخيارات الأكاديمية عند إنشاء نظام RAG مستعد للإنتاج لتحقيق تحسين الأداء وإدارة تكاليف وتسليط الضوء على النظام. يحتاج النظام إلى ثلاثة عوامل رئيسية لعمليته، والتي تشمل اختيار بين طرق العثور المزمنة وغير المزمنة وإختيار قاعدة بيانات المركبات المناسبة وتحديد نهج التوسع في النظام. Architectural Decision Trade-offs Synchronous vs. Asynchronous Retrieval Synchronous retrieval systems have a simpler setup process but they create response time delays which result in poor user experience for complex search operations. The retrieval process in asynchronous systems operates in the background to reduce the time delay that users need to wait. The system architecture becomes more complex because of this requirement which demands additional components for background job management and monitoring. Vector Database Selection The performance and scalability of the RAG pipeline heavily depends on the vector database system that gets chosen. The open-source solutions Faiss and Qdrant offer flexibility and control but require additional time for initial deployment and continuous upkeep. The operational costs of Pinecone and Weaviate managed services increase because they offer hands-off management with built-in scalability and support. The selection of a database system depends on the particular requirements of the application which include dataset dimensions and projected query traffic and financial resources. Scaling Strategy Scaling a RAG system can be achieved through horizontal fragmentation of the embedding index or by distributing the pipeline services. The index becomes fragmented when it is split into multiple nodes across horizontal space which improves search performance but makes query routing and result merging operations more complex. The independent scaling of each component becomes possible because pipeline services function as intermediaries between retriever and generator functions. The system needs an advanced orchestration system to handle service-to-service interactions when using this method. العرض السينمائي: Synchronous vs. Asynchronous إن أنظمة العثور المباشر لديها عملية إعداد بسيطة ، ولكنها تخلق تأخير في وقت الاستجابة مما يؤدي إلى تجربة المستخدم المنخفضة للعمليات البحثية المعقدة. اختيار قاعدة بيانات الفوركس تعتمد أداء وتطوير خطوط RAG بشكل كبير على نظام قاعدة بيانات المركبات التي تختارها.الحلول المفتوحة Faiss و Qdrant تقدم مرونة ومراقبة ولكنها تتطلب وقتًا إضافيًا لتشغيلها الأول ومواصلة الصيانة.تزايد تكاليف التشغيل لخدمات إدارة Pinecone و Weaviate لأنها توفر الإدارة الذاتية مع التوسع المدمج والمساعدة.إن اختيار نظام قاعدة بيانات يعتمد على متطلبات التطبيق الخاصة التي تشمل حجم مجموعات البيانات ومبيعات الاستفسارات المتوقعة والموارد المالية. استراتيجية التوسع يمكن تحقيق نموذج نظام RAG من خلال تقسيم مستمر من مؤشر التدمير أو عن طريق توزيع خدمات الطائرات. يصبح نموذجًا نموذجيًا عندما يتم تقسيمه إلى مجموعة متنوعة من الأقراص على مساحة مستمرة مما يزيد من أداء البحث ولكن يجعله أكثر تعقيدًا لتنظيم الأسئلة وتشكيل العمليات التدميرية. يصبح نموذجًا مستقلًا من كل عنصر ممكنًا لأن خدمات الطائرات تعمل كوسيلة منتظمة بين وظائف المترشح والهاتف المحمول. يحتاج النظام إلى نظام تركيب متقدمة لتعامل مع التفاعلات الخدمة من الخدمة إلى الخدمة عند استخدام هذه الطريقة. Handling Latency in RAG Pipelines التعامل مع التوقف في أنابيب RAG يعتمد أي تطبيقات الذكاء الاصطناعي التفاعلية بشكل كبير على الارتباك لتوفير تجربة المستخدم المثالية.نظامات RAG تتعرف على الارتباك في جميع أنحاء عملها من استيراد الوثائق إلى إنتاج إجابات وفقا للمعايير [4].نظام RAG مستعد للإنتاج يجب أن يتم تصميمه لتقليل الارتباك دون ضياع جودة الاستجابة التي تم إنشاؤها. Techniques for Latency Reduction وأظهرت النتائج التجريبية أن طرق متعددة تقلل من تكرار أنابيب RAG وتقدم هذه الطرق تحسينات أداء ثابتة. وتشمل أنظمة العثور المزدوج ميزات تجميع ميزات فعالة من البحث المعتمد على الكلمات الرئيسية BM25 مع ميزات العثور المزدوج المعتمد على الكلمات المزدوجة. OpenAI تقارير أنظمة العثور المزدوجة تقريبًا 50٪ من خفض التوقعات مما يؤدي إلى زيادة رضى المستخدمين على محركات البحث والتجارة الإلكترونية [2].إجراء العثور من خلال الكلمات المزدوجة يوفر نتائج سريعة للتحقيقات التي تحتوي على كلمات معينة ولكن البحث المزدوج يوفر نتائج أفضل عن طريق العثور على الوثائق التي تتوافق مع ما يريد المستخدم بالفعل العثور. Hybrid Retrieval: يمكن لأي نظام يحتاج إلى تشغيل الحسابات المتكررة أن يستفيد من التخزين كوسيلة لتقليل فترة الاستجابة.Amazon Bedrock يستخدم تكنولوجيا Prompt Caching لتسريع الاستجابة مع تقليل عدد التخزينات المرسلة وارتفاع تكلفة الأجور التي ترسل التخزينات المرسلة نفسها في طلبات متتالية. Prompt Caching: يتم إزالة إزالة الإزالة في الوقت المحدد من خلال تحديد إجمالي جميع مستندات قاعدة المعرفة إلى الإزالة في قاعدة بيانات الخيارات الثنائية الخيارات الثنائية الخيارات الثنائية الخيارات الثنائية الخيارات الثنائية الخيارات الثنائية الخيارات الثنائية الخيارات الثنائية الخيارات الثنائية الخيارات الثنائية الخيارات الثنائية الخيارات الثنائية الخيارات الثنائية الخيارات الثنائية الخيارات الثنائية الخيارات الثنائية الخيارات الثنائية الخيارات الثنائية الخيارات الثنائية الخيارات الثنائية الخيارات الثنائية الخيارات الثنائية الخيارات الثنائية الخيارات الثنائية الخيارات الثنائية. Embedding Pre-computation: ويحصل النظام على 100-1000 استفسارات لكل دقيقة من خلال استخدام مستودع غير متزامن لدمج استفسارات متعددة إلى طلب واحد للخروج LLM. Asynchronous Batched Inference: Mitigating Hallucinations and Improving Reliability تخفيف الحواجز وتحسين الثقة إن إنتاج المعلومات الخاطئة أو غير الملموسة المعروفة باسم المفاهيم الخاطئة يشكل مشكلةً كبيرةً في التطبيقات التي تستخدم LLMs [7]. يخلق نظام RAG المفاهيم الخاطئة من خلال ثلاثة أسباب رئيسية تسببت في الوثائق المكتوبة التي لا تتوافق مع الأسئلة والمفاهيم الخاطئة المستندة إلى المفاهيم الخاطئة والمفاهيم الخاطئة المستندة إلى النماذج. استراتيجيات لتخفيف الحواجز وقد أظهرت الأبحاث أن العديد من الطرق موجودة لتقليل الصدمات في أنابيب RAG لأنها أثبتت أنها فعالة. وقد أظهرت الدراسة التي أجراها Google Research أن النماذج المرتبطة بتعزيز الاستفادة من الاستفادة من الاستفادة من الاستفادة من الاستفادة من الاستفادة من الاستفادة من الاستفادة من الاستفادة من الاستفادة من الاستفادة من الاستفادة من الاستفادة من الاستفادة من الاستفادة من الاستفادة من الاستفادة من الاستفادة من الاستفادة من الاستفادة من الاستفادة من الاستفادة من الاستفادة من الاستفادة من الاستفادة من الاستفادة من الاستفادة من الاستفادة من الاستفادة من الاستفادة من الاستفادة من الاستفادة من الاستفادة من الاستفادة من الاستفادة من الاستفادة من الاستفادة من الاستفادة من الاستفادة من الاستفادة من الاستفادة من الاستفادة من الاستفادة من الاستف Grounding with Metadata: استخدامه LLMs كمديرين تقييم هو طريقة متنوعة وأوتوماتيكية لتقييم الجودة [4].مختبر AI في جامعة ستانفورد اكتشف أن أنظمة RAG التي تستخدم المديرين LLM إنتاج النتائج البحثية القانونية مع معدل الارتباط 15٪ أعلى [2]. LLM as Judge Verification: يطلب منك إنشاء إجابة متعددة على سؤال واحد قبل اختيار الإجابة التي تظهر أعلى النتائج.إن تطبيق أنظمة RAG الإنتاجية المنخفضة بشكل جيد يؤدي إلى معدل الدهشة بين 2-5٪، مما يثبت نجاح الأساليب القائمة على النتائج. Self-Consistency: يمكن تنفيذ عملية QA الإنسانية في كل لحظة في التطبيقات التي تحتاج إلى درجة عالية من الدقة، وتتراوح أرقام الإيمان في أنظمة الإنتاج مع مراقبة الإنسان بين 85-95٪، وهو ما يزيد من أداء أنظمة تلقائية كاملة. Human-in-the-Loop QA: تحسين التكلفة في أنظمة RAG الكبيرة إن تكاليف نظام RAG تنتج من ثلاثة عناصر رئيسية تشمل تكاليف التفكير LLM و تكاليف تخزين قاعدة بيانات المركبات و تكاليف الاستفسارات و تكاليف استهلاك البيانات و تكاليف معالجة البيانات. تقنيات تحسين التكلفة تظهر الأساليب التالية قدرتها على تقليل تكاليف نظام RAG على أساس البيانات الحقيقية. تتضمن ضغط الدعوات تخفيض عدد الورقات في الدعوات التي يتم إرسالها إلى LLM. تطبق Amazon Bedrock إخلاء الدعوات التي تقلل استخدام الدعوات الدعائية بنسبة 90٪ بالنسبة لضغوط العمل التي تستخدم محتوى الدعوات المتكررة [9]. تصبح استرداد الوثائق أكثر كفاءة من خلال طريقتين تتضمن إزالة المعلومات غير الضرورية من الوثائق التي تم إرسالها أو من خلال تصميم نموذج الدعوات المتطورة. Prompt Compression: وتشير الأبحاث إلى أن خطة Amazon Nova تقدم تكلفة أقل بنسبة 75 في المائة على الأسعار لكل تريك مقارنة مع نموذج Anthropic Claude [9]. يهدف النظام إلى توجيه الأسئلة إلى العديد من LLMs من خلال توجيه التكلفة الذي يختار نموذجًا أقل تكلفة للطلبات الأساسية ونموذجًا أقل تكلفة للأسئلة المعقدة التي تحتاج إلى دقة عالية. Model Selection: يتيح تطبيق Amazon Bedrock's Batch Inference معالجة البيانات الكبيرة من خلال العمليات غير المباشرة الفردية، مما يؤدي إلى تخفيض تكلفة 50٪ مقارنة مع أسعار on-demand invokeModel [9]. يطلب النظام من المستخدمين تخزين رسائل الدخول في شكل JSONL داخل تخزين S3 قبل إدخال وظيفة الأسهم التي تنتج النتائج التي تصبح متاحة في مكان إرسال S3 المحدد في غضون 24 ساعة. Batch Processing: يستخدم النظام BM25 لبحثات سريعة ومالية تستند إلى الكلمات الرئيسية لتجنب الحاجة إلى إجراء البحثات المركبة على تكلفة أعلى.استراتيجية الاستفسارات تحدد الطريقة الأكثر ملاءمة للعثور على كل استفسار من خلال تحليل مستوى المعقدة وتحديد دقة المطلوب الذي يؤدي إلى انخفاضات في تكلفة قد تصل إلى 50٪. Hybrid Retrieval Cost Benefits: دراسة الحالة / نموذج التطبيق يظهر رمز Python التالي كيفية إنشاء خطوط RAG باستخدام مكتبة LangChain [10]. سيظهر هذا مثال كيفية تحميل وثيقة، وتقسيمها إلى أجزاء، وبناء مخزون الفوركس. مثال: بناء خطوط RAG مع LangChain على سبيل المثال ***WebBaseLoader ***content loading with يتم تشخيص الوثائق وتخزين الخلايا في الذاكرة للعمليات الأساسية. يتم تشخيص عملية العثور والإنتاج باستخدام LangGraph. كلمات متعلقة RecursiveSplitter كلمات متعلقة RecursiveSplitter import bs4 from langchain import hub from langchain_community.document_loaders import WebBaseLoader from langchain_core.documents import Document from langchain_text_splitters import RecursiveCharacterTextSplitter from langgraph.graph import START, StateGraph from typing_extensions import List, TypedDict from langchain_openai import OpenAIEmbeddings from langchain.chat_models import init_chat_model from langchain_core.vectorstores import InMemoryVectorStore # Load and chunk contents of the blog loader = WebBaseLoader( web_paths=("https://lilianweng.github.io/posts/2023-06-23-agent/",), bs_kwargs=dict( parse_only=bs4.SoupStrainer( class_=("post-content", "post-title", "post-header") ) ), ) docs = loader.load() text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(chunk_size=1000, chunk_overlap=200) all_splits = text_splitter.split_documents(docs) # Initialize embeddings and vector store embeddings = OpenAIEmbeddings(model="text-embedding-3-large") vector_store = InMemoryVectorStore(embeddings) # Index chunks _ = vector_store.add_documents(documents=all_splits) # Define prompt for question-answering prompt = hub.pull("rlm/rag-prompt") # Initialize the chat model llm = init_chat_model("gpt-4", model_provider="openai") # Define state for application class State(TypedDict): question: str context: List[Document] answer: str # Define application steps def retrieve(state: State): retrieved_docs = vector_store.similarity_search(state["question"]) return {"context": retrieved_docs} def generate(state: State): docs_content = "\n\n".join(doc.page_content for doc in state["context"]) messages = prompt.invoke({"question": state["question"], "context": docs_content}) response = llm.invoke(messages) return {"answer": response.content} # Compile application and test graph_builder = StateGraph(State) graph_builder.add_node("retrieve", retrieve) graph_builder.add_node("generate", generate) graph_builder.add_edge(START, "retrieve") graph_builder.add_edge("retrieve", "generate") graph = graph_builder.compile() response = graph.invoke({"question": "What is Task Decomposition?"}) print(response["answer"]) تظهر الكود الواردة خطوط RAG الكاملة التي لا تزال أساسية ولكنها فعالة. تظهر الدورات التدريبية العمليات الأساسية للأنظمة RAG من خلال تحميل، تقسيم، تسجيل، استرداد وتوليد، والتي تسمح للمطورين لإنشاء أنظمة متقدمة مستعدة للإنتاج. مراقبة الأداء والتقنيات يحتاج نظام RAG الإنتاج إلى مراقبة الأداء لتحقيق أقصى قدراته التشغيلية وتحديد المناطق المحتملة لتعزيزها. أفضل الممارسات والمخاطر الشائعة يحتاج نظام RAG مستعد لإنتاج العملية التخطيطية والتنظيمية المناسبة والسيطرة المستمرة على النظام لتحقيق الاستقرار. أفضل الممارسات يحتاج نظام RAG الناجح إلى إعداد مبكر قوي كأساس. جودة نظام RAG الخاص بك هي فقط جيدة مثل البيانات التي تم بناؤها. يجب أن تكون خطوط استهلاك البيانات والتركيب المبكر موثوقة ويجب أن تكون البيانات الخاصة بك خالية من الأخطاء وتنظم بشكل صحيح مع جميع البيانات المطلوبة. يجلب الجمع بين الطرق المختلفة من خلال اتجاهات هيدروجينية أفضل النتائج فيما يتعلق بالقدرة على التكلفة والقدرة على التكلفة. تجنب استخدام طريقة إعادة البحث أو إنتاج واحد. تحتاج إلى نظام مراقبة كاملة لتتبع أنظمة الإنتاج. تحتاج خطوط RAG الخاصة بك إلى نظام مراقبة لتتبع أداء عملها جنبا إلى جنب مع تكاليفه وجودة الخدمة. تحتاج معدلات أداء النظام لتتبع التوقيت بين 2-5 ثانية للتحقيقات المعقدة والإنتاجية في 100-1000 استفسارات في الدقيقة واستخدام الورق في 50ms لكل نقطة من GPT-3.5 ومعدلات الالتهاب في 2-5٪ في أنظمة تحسين. يحتاج نظام RAG إلى تحسين مستمر وتكرار لتحقيق النجاح. يحتاج نظام RAG إلى جهود مستمرة لأنها لا تعمل كخطوة مستقلة. يحتاج نظامك إلى تقييم مستمر لإنتاج ردود الفعل التي تتيح تطوير مستمر وتحسين. المحاكم المشتركة تتطور المشاكل الرئيسية داخل أنظمة RAG لأن المنظمات لا تستطيع الحفاظ على معايير جودة البيانات المناسبة.تأثر جودة البيانات على تجربة المستخدم من خلال الحواجز التي تحدث عند وجود جودة البيانات المنخفضة.تأثر موثوقية النظام عندما تحتوي قاعدة المعرفة الخاصة بك على المعلومات التي تثبت أنها خاطئة أو غير صحيحة. لا تعتمد على نموذج واحد لتقييم أداء نظام RAG الخاص بك. قد يكون لديك أيضًا نظام يمتلك درجة عالية من الدقة أو تكلفة عالية. تقييم أداء النظام الخاص بك يتطلب درجة الدقة بين 85-95% في بيئات الإنتاج ودرجة تحقق بين 85-95% وفعالية التكلفة بين 0.01 $ و 0.05 $ لكل طلب. يمكن تجاهل تجربة المستخدم أن تؤدي إلى تدهور أيضًا في أنظمة ذات صلة تقنية.إن التكلفة في تطوير نظام RAG تجعل المستخدمين يفقدون رؤية متطلبات تجربة المستخدم الأساسية.لا بد أن يكون نظامك لديه رابطًا مثاليًا يقدم إجابة دقيقة وسريعة مع إقامة علاقات الثقة مع المستخدمين. سوف تتجاوز تكلفة المشروع التقديرات الأصلية بسبب توقعات تكلفة خاطئة.العملية من أنظمة RAG الكبيرة تتطلب الموارد المالية الكبيرة لأن تكلفة التفكير LLM تبلغ 60% من التكاليف الإجمالية والعمليات البيانات المركبة استخدام 25% واستخدام الموارد الحوسبة 15%.من الضروري التقييم بعناية تكلفة نظامك وتطبيق تقنيات تحسين تكلفة للحفاظ علىها في الميزانية. الاتجاهات المستقبلية يتطور المجال للإنتاج المرتفع بسرعة لأن العلماء يخلقون بطريقة مبتكرة وتكنولوجيات في سرعة سريعة. ويشمل نظام Agentic RAG استخدام المنشآت التي تستخدم LLM لتنفيذ مهام البحث والتفكير المعقدة والمتعددة الخطوات.إن نظام Agentic RAG يقوم بتخطيط الأعمال الديناميكية وإجراءها لتحديد استفسارات المستخدمين من خلال العمليات التالية التي تشمل استفسارات مصدر البيانات والتحليل والتجسس. وقد نشرت مكاتب DB + Graph Hybrid Stores كطريقة موثوقة للبحث العلمي. تتيح التكامل بين قواعد البيانات المركبة مع قواعد البيانات المركبة القدرة على تقنيات المعرفة المتقدمة. تتيح نموذج البيانات من قواعد البيانات المركبة تخزين العلاقات المؤسسية المعقدة لكن قواعد البيانات المركبة تعمل بشكل أفضل للعمليات البحث السينمائي. تتيح التكامل بين هذه التقنيات يتيح للمطورين إنشاء أنظمة البحث التي توفر الوظائف والتكيفية الممتازة. وقد أصبحت RAG + Fine-tuning Convergence أكثر أهمية في الآونة الأخيرة. قد بدأ التمييز بين تقنيات RAG و Fine-tuning في تمييزها إلى مفهوم واحد. يخدم RAG كوسيلة فعالة لتغذية المعرفة الخارجية إلى LLMs ولكن تمييز التمييز يتيح للنماذج لتعلم المعرفة المتخصصة لمناطق أو مهام معينة. سوف تطور المستقبل ربما يقدم أساليب جديدة التي تجمع مزايا طرق التعلم التقليدية والبيئية. النتيجة إن عملية إنشاء خطوط RAG لاستخدام الإنتاج تتطلب عملاً كبيراً ولكنها تؤدي إلى النتائج المناسبة.إن أنظمة RAG الموثوقة التي تتيح إمكانية LLM تحتاج إلى تقييم كاملاً للخسائر والخرافات ضد تكاليف النظام من خلال تنفيذ أفضل الممارسات المذكورة في هذه المقالة. وتظهر الأدلة البحثية في هذه المقالة أن التقدم الكبير يمكن أن يحدث بسبب انخفاض عدم اليقين الحقيقي بنسبة 30٪ عندما يتم توزيعها بشكل صحيح [2]، وتخفيض أسعار التخفيض بنسبة 50٪ [2]، وستؤدي استراتيجيات اختيار النماذج إلى انخفاض تكلفة بنسبة 75٪ [9]. 10 - المقارنة [1] T. لويس وباحثون، "إعادة توزيع الجيل المرتفع لإنتاج LLMs"، Proc. من NeurIPS، 2024. [2] Galileo AI، “Top Metrics to Monitor and Improve RAG Performance”, 18 نوفمبر 2024. https://galileo.ai/blog/top-metrics-to-monitor-and-improve-rag-performance [3] Amazon Web Services، "ما هو RAG (Retrieval-Augmented Generation)؟". https://aws.amazon.com/what-is/retrieval-augmented-generation/ [4] H. Yu et al., “Evaluation of Retrieval-Augmented Generation: A Survey,” arXiv:2405.07437v2, 3 يوليو 2024. https://arxiv.org/html/2405.07437v2 [5] I. Belcic, “What is RAG (Retrieval Augmented Generation)?”, IBM. [بالإنترنت]. https://www.ibm.com/think/topics/retrieval-augmented-generation [6] H. Bamoria ، "تطوير RAGs في الإنتاج: دليل أفضل الممارسات" ، Medium ، 25 ديسمبر 2024. https://medium.com/@himanshu_72022/deploying-rags-in-production-a-guide-to-best-practices-98391b44df40 [7] E. Kjosbakken, "5 تقنيات لتجنب الاضطرابات في استجابة سؤال RAG الخاص بك," إلى علم البيانات, 23 سبتمبر 2025. [بالإنترنت]. https://towardsdatascience.com/5-techniques-to-prevent-hallucinations-in-your-rag-question-answering/ [8] J. Brownlee, "تفهم RAG جزء VIII: التخفيف من الصدمات في RAG," Machine Learning Mastery, 20 مارس 2025. [بالإنترنت]. https://machinelearningmastery.com/understanding-rag-part-viii-mitigating-hallucinations-in-rag/ [9] S. M. Subramanya, "القدرة على تحسين تكلفة في تطبيقات RAG", Nerd For Tech, 8 يونيو 2025. https://medium.com/nerd-for-tech/cost-optimization-in-rag-applications-45567bfa8947 [10] LangChain، "Build a Retrieval Augmented Generation (RAG) App: Part 1," LangChain Documentation. https://python.langchain.com/docs/tutorials/rag/