مقدمة

تعتبر تقنية المحادثة المدعومة بالتوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) من الأدوات الثورية التي تعزز من تجربة المستخدم في التطبيقات. في هذا المقال، سنستعرض كيف يمكن لتقنية Chat أن تعزز من فعالية التطبيقات من خلال دمج البيانات والمصادر والنماذج.

ما هو Chat مع RAG؟

تجمع تقنية RAG بين المدخلات والمصادر والنماذج لبناء تجارب منتجات أكثر قوة. يتم تشغيلها بواسطة نموذج Command، مما يجعلها مثالية لتطبيقات المحادثة.

المميزات الرئيسية

1. استرجاع المعلومات

يمكنك استرجاع المعلومات من مصادر متعددة، بما في ذلك:

• قواعد البيانات الداخلية: توجيه النموذج إلى قواعد البيانات الداخلية، مما يسمح له بالاستشهاد ببياناتك الخاصة.
• الإنترنت: توجيه النموذج إلى الويب للحصول على معلومات في الوقت الحقيقي.
• مستندات محددة: توفير مستندات مختارة يدوياً للنموذج، مما يمكّنه من الإجابة على الأسئلة المتعلقة بمحتوى معين.

2. محادثة ذكية

تستطيع تقنية Chat فهم نوايا الرسائل، وتذكر تاريخ المحادثة، والرد بذكاء من خلال محادثات متعددة الأدوار. كما أن ردود Chat مدعومة بنموذج Command من Cohere.

3. تقليل الهلاوس

تساعد تقنية RAG في تقليل الهلاوس من خلال الاستشهادات، مما يعزز الثقة بين المستخدمين والردود المولدة.

4. الخصوصية

عند نشرها بشكل خاص، تبقى بيانات التدريب، المدخلات، والردود في بيئة آمنة ولا تغادرها.

كيفية البدء

للبدء في استخدام Chat مع RAG، يمكنك استخدام واجهة برمجة التطبيقات (API) البسيطة. إليك مثال على كيفية استخدام Python:

import cohere
co = cohere.Client('MLZXavfC2EpNaW3dYRG5KwWPcMIvBUyabF1DPBgw')  # هذه هي مفتاح API التجريبي الخاص بك
response = co.chat(
 message='<YOUR MESSAGE HERE>',
 prompt_truncation='auto',
 connectors=[{"id": "web-search"}]
)
print(response)

تجربة Chat مع RAG

يمكنك تجربة Chat مع RAG في بيئة Coral Showcase، حيث يمكنك استعراض أحدث قدرات المحادثة الخاصة بـ Coral.

موارد إضافية

استكشف الوثائق والمقالات الخاصة بنا، أو قم ببناء عرض توضيحي خاص بك.

الخاتمة

تعتبر تقنية Chat مع RAG خياراً ممتازاً لتحسين تجربة المستخدم في التطبيقات. إذا كنت ترغب في معرفة المزيد، لا تتردد في التواصل معنا. جربها اليوم!