مقدمة: لماذا نحتاج RAG لحفظ سياق المحادثات؟

تزداد توقعات المستخدمين من بوتات الدردشة لتقديم إجابات دقيقة ومتسقة عبر جلسات متعددة. تقنية Retrieval‑Augmented Generation (RAG) تتيح للبوت استدعاء مقتطفات مدعومة من مصادر خارجية أو قاعدة معرفية خاصة لتغذية مولّد اللغة، ما يقلّل الهلوسة ويزيد من المصداقية والدقة عند الإجابة عن أسئلة متعلقة بالسياق السابق.

في هذا الدليل ستتعلم خطوات تطبيق RAG عملياً لحفظ سياق المحادثات، الخيارات المعمارية الشائعة، وكيفية موازنة الأداء مع الخصوصية والأمن.

مكوّنات RAG الأساسية وكيفية توظيفها لحفظ السياق

1. الفهرسة والتحويل إلى تمثيلات (Embeddings)

البيانات التي تمثل سياق المحادثة (مقتطفات من المحادثة، ملاحظات الجلسة، ملفات الوثائق) تُحوَّل إلى متجهات (embeddings) ثم تُخزَّن في قاعدة بحث متجهية (vector DB). هذه الخطوة أساسية لبحث تشابه دلالي سريع عند وصول استعلام جديد.

2. آلية الاسترجاع (Retrieval)

• عند استلام رسالة المستخدم، يقوم مُكوّن الاسترجاع بإيجاد أجزاء المحادثة أو الوثائق الأكثر صلة بالاستعلام.
• يمكن استخدام إعادة تصنيف (re‑ranking) لإعطاء أولوية لمقتطفات أعلى ثقة.

3. التكامل مع المولّد (Augmentation + Generation)

يتم إدخال المقتطفات المسترجعة ضمن قالب (prompt template) محكَم يحدد كيف يجب على المولّد استخدام الأدلة للإجابة مع الإشارة إلى المصادر إن لزم. هذه الحقن تقود النموذج إلى استجابات أكثر استناداً إلى دليل حقيقي بدلاً من إجابات مُعمّمة.

4. ذاكرة الجلسة والتخزين المرحلي (Session Memory & Cache)

لحفظ السياق على مستوى الجلسة، من الممارسات الشائعة تخزين تلخيصات مرجعية أو متجهات محلية للجلسة (semantic cache) لتسريع الاسترجاع وتقليل تكلفة استدعاء النموذج لكل مرة. توثيق عملي لـ Azure يشرح كيف يمكن تخزين متجهات سياق الجلسة في قواعد بيانات NoSQL المدعومة للبحث المتجه.

5. فوائد عملية

• تقليل الهلوسة وزيادة الدقة في الردود.
• تمكين الوصول إلى معلومات حديثة أو داخلية دون إعادة تدريب كامل للنموذج.
• قابلية التدقيق (auditable responses) عند تضمين الإشارات للمصادر.

هذه الفوائد مدعومة في تقارير الشركات والمتوثقات التقنية الخاصة بمنصات السحابة التي تدعم RAG.

تصاميم معماريّة، مخاطرات أمنية، وبدائل عملية

اختيارات معمارية شائعة

التصميم التقليدي لـ RAG يتضمن: موفر إمداد المتجهات (embedding provider)، قاعدة متجهية (مثل Pinecone/Weaviate/Milvus)، طبقة إعادة الترتيب، ومولّد (LLM). يمكنك إضافة طبقة تجريد (retrieval layer) لفصل سياسات الوصول أو دمج قواعد بيانات متعددة. هذه البنية مرنة لكنها تحمل تبعات أمنية وتوافقية يجب ملاحظتها.

مخاطر وملاحظات أمنية

• مخاطر تجميع البيانات: تجميع مقتطفات من أنظمة متعددة في قاعدة متجهية موحّدة قد يتجاوز سياسات الوصول الأصلية ويعرّض البيانات الحساسة للخطر.
• امتثال وأنظمة تفويض: يجب تطبيق سياسات تصفية وحذف قبل تحويل النص إلى متجهات، وفرض تحكمات وصول صارمة على قواعد المتجهات.

بسبب هذه القيود، بدأت بعض المؤسسات تعتمد نماذج تعتمد على وكلاء (agent‑based architectures) يستدعون المصادر مباشرة عند الطلب بدلاً من إنشاء مخزن مركزي متّجه. هذا التحوّل نوقش كاتجاه متنامٍ لدى مشروعات المؤسسات في 2025.

خريطة طريق تنفيذية ونصائح عملية للحفاظ على سياق المحادثات

1. تحديد نطاق الذاكرة: قرر ما يُحفظ (مقتطفات نصية خام، خلاصات، أم متجهات فقط) وفترة الاحتفاظ.
2. اختيار مزوّد المتجهات: قارن الأداء والتكلفة ودعم البحث المتجه وإمكانيات الأمان.
3. تشفير وفصل بيانات حسّاسة: طبّق تشفيراً أثناء النقل والتخزين، واعتبر تقنيات redaction قبل إنشاء المتجهات.
4. تصميم قالب الحقن (Prompt Template): حدِّد كيف تُعرض الأدلة أمام المولّد (حد أقصى لحجم الإدخال، قواعد اقتباس المصدر، صيغة التنسيقات).
5. آليات التجديد والذاكرة الطويلة: استخدم ملخّصات مركّزة (summaries) أو رؤوس سياق مختصرة بدلاً من حفظ المحادثة الكاملة بلا حدود.
6. اختبارات وتقييم مستمر: قِس مستوى الهلوسة، زمن الاستجابة، ورضا المستخدم، وأدرج آليات لتتبع مصدر المعلومات في الاستجابات.

من ناحية البحث والتقنية، هناك توسعات حديثة في مجالات RAG متعددة الوسائط وإجراءات هجينة تجمع بين قواعد بيانات متجهية ومحركات بحث تقليدية أو قواعد معرفية لتحسن الموثوقية واستجابة النماذج في سياقات معقدة. هذه التوجهات البحثية تُبرز أهمية بناء طبقات استرجاع هجينة قابلة للتوسعة.

خاتمة: RAG يبقى أداة فعّالة لحفظ سياق المحادثات إذا نُفّذ مع سياسات أمنية سليمة، تصميم قوائم الوصول، واستراتيجية حفظ بيانات مرنة. للمشروعات ذات متطلبات أمان عالية، راجع بدائل agent‑based أو بنى هجينة تقلّل من تجميع البيانات الحساسة في مخزن مركزي.