الجزء الأول: شرح كامل
تحميل السياق المرجعي (RAG يدوي)
قبل سؤال AI، الصق المستندات/المراجع ذات الصلة. تجيب من «معرفتك»، لا من خياله.
الهدف
تقليل الهلوسة (hallucination) بإطعام AI المعلومات الدقيقة قبل السؤال.
الخطوات
-
1
حدّد السؤال (مثلًا: «صياغة بريد ردّ على هذا الاقتراح»).1 دقيقة
-
2
اجمع 1-3 مراجع: المستند الأصلي، رسائل سابقة، سياسة شركتك، أمثلة مماثلة.4 دقائق
-
3
افتح محادثة. الصق: «المراجع التالية. اقرأها كاملة قبل الإجابة. لا تستخدم معرفتك العامّة».1 دقيقة
-
4
الصق المراجع. ثمّ السؤال. قيّد: «استشهد بأرقام الفقرات».2 دقائق
-
5
تحقّق: هل الإجابة فعلًا من المراجع؟ أيّ ادّعاء بلا استشهاد = اشطبه.5 دقائق
النتيجة المتوقّعة
فوريًا
دقّة الإجابة ترتفع 40-70% في الأسئلة التي تخصّ سياقك الفعلي.
خلال أسبوع
تختفي «الهلوسة» في حالاتك الشخصيّة/المهنيّة.
على المدى البعيد
تطوّر مكتبة مراجع جاهزة للصق في أنواع محادثات معيّنة.
علامة النجاح
كلّ إجابة AI تحتوي على أرقام فقرات/استشهادات مرئيّة.
إن لم تنجح
لصق مرجع طويل بدون توجيه = النموذج يلخّصه ويتجاوز. حدّد ما تريده تحديدًا.
سؤال التأمّل
متى آخر مرّة استشهد AI بمعلومة لا توجد في مراجعك؟
المرجع العلمي
المدرسة: Retrieval-Augmented Generation / Grounding
الروّاد: Lewis et al. · Anthropic · Mollick (2020)
بحث Lewis et al. 2020 عن RAG: تزويد النموذج بمصادر يقلّل الهلوسة 50%+. تطبيق يدوي يحاكي نفس المبدأ.
- Lewis et al. (2020). Retrieval-Augmented Generation.
- Mollick, E. (2024). Co-Intelligence.
الكلمات المفتاحية
طبّق الآن
تحميل السياق المرجعي (RAG يدوي): تطبيق تفاعلي مصمَّم لهذا التمرين. مدّته 15 دقيقة. كلّ widget يحفظ مدخلاتك تلقائيًّا.