الاستدلال والمعرفة
المنطق والمعرفة

الاسترجاع الذي يعقل ويتحقق ويتصرف

أبعد من البحث البسيط. يجمع Agentic RAG بين الاسترجاع متعدد القفزات وإعادة الترتيب والتحقق وتنفيذ الأداة بحيث تكون كل إجابة قابلة للدفاع عنها وكل إجراء قابل للتدقيق.

Decorative flowing waves

تقوم RAG التقليدية بإرجاع الأجزاء الأكثر تطابقًا وتأمل أن يقوم نموذج اللغة بفرزها. يقوم الوكيل RAG بتغليف هذه الخطوة في حلقة: فهو يخطط للاسترجاع، ويتحقق من النتائج وفقًا لقواعد العمل، ويجتاز السياق ذي الصلة عند اكتشاف الثغرات، وعندها فقط ينفذ إجابة أو إجراء.

كيف يتدفق استعلام واحد

  1. 01

    خطط لعملية الاسترجاع

    يقوم المنسق بتحليل نية المستخدم إلى استعلامات فرعية، واختيار المسترد الصحيح (المتجه، BM25، الرسم البياني، أو SQL)، وجدولتها بالتوازي.

  2. 02

    استرجاع وإعادة الترتيب

    تعمل إعادة ترتيب التشفير المتقاطع على أفضل المرشحين على رفع الدقة بنسبة 10-20% مقارنة بالبحث عن التشابه الخالص. يقوم المرشحون ذوو الثقة المنخفضة بتشغيل قفزة استرجاع ثانية تلقائيًا.

  3. 03

    التحقق والتصرف

    تقوم سلسلة التحقق بفحص الاستشهادات وقواعد العمل وقيود السياسة قبل إرجاع الاستجابة. عند السماح له، يكمل الوكيل الإجراء - تحديث التذكرة، وتشغيل مكالمة API - بدلاً من تسليم العمل إلى الإنسان.

ما السفن من خارج منطقة الجزاء

استرجاع متعدد القفزات

يتبع الروابط بين المستندات وعقد الرسم البياني المعرفي للإجابة على الأسئلة التي تمتد عبر مصادر متعددة، دون زيادة المطالبات بسياق غير ذي صلة.

إعادة ترتيب التشفير المتقاطع

أداة إعادة ترتيب مخصصة تسجل كل مرشح مقابل الاستعلام الأصلي، مما يزيد من الدقة عندما تكون الإجابات التقريبية غير مقبولة.

النواتج الاقتباس أولا

يمكن تتبع كل مطالبة حتى مصدرها — الاستشهادات القابلة للنقر، والإسناد على مستوى النطاق، ودرجات الثقة في كل إجابة.

التصعيد البشري في الحلقة

عندما تنخفض الثقة إلى ما دون الحد الأدنى، فإن خط الأنابيب يتجه إلى الإنسان مع إرفاق تتبع المنطق الكامل - وليس سؤالًا مجردًا.

Ready to put intelligence in motion?