قتل RAG: كيف تحل قاعدة من ستة أسطر محل التوليد المعزز بالاسترجاع كذاكرة
BAAI
يجادل باحث في الذكاء الاصطناعي بأن التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) معيب بشكل أساسي كآلية ذاكرة لأن التشابه المتجهي لا يساوي الحقيقة الزمنية. يقترح قاعدة من ستة أسطر تعطي الأولوية لأحدث نسخة غير منسية من الحقيقة، وتتعامل مع الوقت ككيان من الدرجة الأولى. تُظهر القاعدة، المنفذة في نظام Rust، دقة أعلى من خط أنابيب عصبي من مرحلتين مع bge-m3 و gemma3 في اختبارات مضادة للواقع.
يدعي المؤلف أنه "قضى" على RAG كأسلوب للذاكرة، وليس كأسلوب بحث، من خلال تحديد بديل: RAG يجيب على "ما هو مشابه" وليس "ما هو صحيح الآن". وباستخدام مثال لشخص لديه ثلاثة مسميات وظيفية (مهندس، رئيس مجموعة، مدير)، يوضح أن التشابه المتجهي يعامل جميع الإصدارات بالتساوي، مما يؤدي إلى هلوسات. الحل هو قاعدة من ستة أسطر تختار أحدث إصدار غير منسي من حقيقة (بناءً على طابع زمني ومفتاح حقيقة). هذه القاعدة جزء من نظام مكتوب بلغة Rust يتضمن وحدات للهندسة (الضرب النقطي للمتجهات)، وhnsw (أقرب جار تقريبي)، وسجل (سجل إلحاقي فقط). يتضمن النظام أيضًا "امتناعًا صادقًا": إذا كانت أقرب معرفة تتجاوز عتبة معايرة (GEOLLM_THRESHOLD)، فإنه يقول "لا أعرف". في التجارب على MQUAKE-CF (400 حالة مضادة للحقائق)، تتفوق قاعدة الأسطر الستة على خط أنابيب يستخدم مشفر bge-m3 ومحكم gemma3. يؤكد المؤلف أن القاعدة تحقق أربع خصائص (الإصدارات، الحداثة، النسيان، الرؤية التاريخية) مجانًا، والامتناع كخاصية خامسة.
المصدر: Habr — хаб ИИ —
الأصلي