تعرف على ماهية قاعدة البيانات المتجهية، كيف تتيح التضمينات البحث بالتشابه، ومتى تختار pgvector أو Pinecone أو Weaviate للبحث المعتمد على الذكاء الاصطناعي وRAG.
تعد قاعدة البيانات المتجهية نظامًا مصممًا لتخزين والبحث في التضمينات—قوائم أرقام تمثل "معنى" النص أو الصور أو غيرها من البيانات. بدل السؤال "هل يحتوي هذا السجل على الكلمة الدقيقة استرجاع؟"، تسأل "أي السجلات الأقرب تشابهًا لهذا السؤال؟" وتحصل على أقرب المطابقات.
تخيل أن كل مستند (أو منتج، تذكرة، أو سؤال شائع) يتحول إلى نقطة على خريطة. تنتهي العناصر المتعلقة بنفس الفكرة بالقرب من بعضها—حتى لو استخدمت كلمات مختلفة. قاعدة البيانات المتجهية هي الأداة التي تجيب بسرعة: ما الأقرب إلى هذه النقطة الجديدة؟
قواعد بيانات SQL التقليدية ممتازة عندما تعرف بنية سؤالك: فلترة حسب التاريخ، user_id، الحالة، وما إلى ذلك. بحث الكلمات المفتاحية رائع عندما يحتوي الجواب الصحيح حرفيًا على نفس الكلمات التي تكتبها.
قواعد البيانات المتجهية مختلفة لأنها تركز على التشابه الدلالي. صُممت للتعامل مع استفسارات مثل "كيف أستعيد أموالي؟" وإيجاد محتوى يقول "سياسة الاسترجاع لدينا..." دون الحاجة إلى الصياغة نفسها.
هذا لا يلغي SQL أو بحث الكلمات. في العديد من الأنظمة الحقيقية، تستخدم كليهما: SQL/الفلاتر لقواعد العمل (المنطقة، الأذونات، الأحدثية) وبحث المتجهات للـ"المعنى".
إن تذكّرت سطرًا واحدًا: قاعدة البيانات المتجهية هي محرك "العناصر الأكثر تشابهًا" للتضمينات، مُحسّن للقيام بذلك بسرعة وعلى نطاق واسع.
تعمل قواعد البيانات المتجهية لأن التضمينات تتيح لك مقارنة المعنى رقميًا. لا تقرأ الأرقام بنفسك؛ تستخدمها لترتيب "مدى قرب" قطعتين من المحتوى.
التضمين هو قائمة أرقام (غالبًا مئات أو آلاف العناصر) تمثل قطعة محتوى. كل رقم يلتقط جانبًا من المعنى الذي تعلمه نموذج التعلم الآلي. لا تفسّر الأرقام مفردة؛ المهم أن المحتوى المتشابه ينتهي بنمط أرقام مماثل.
فكر فيها كإحداثيات على خريطة عالية الأبعاد: الجمل حول "سياسة الاسترجاع" و"إرجاع منتج" تهبط بالقرب من بعضها، حتى لو استخدمت كلمات مختلفة.
نماذج تضمين مختلفة تحول وسائط مختلفة إلى متجهات:
بمجرد أن يصبح كل شيء متجهًا، يمكن لقاعدة البيانات البحث عبر مجموعات كبيرة باستخدام العملية الأساسية نفسها: "اعثر على أقرب المتجهات."
لبتحديد الأكثر "قربًا"، تستخدم الأنظمة قواعد تسجيل بسيطة:
لا تحتاج لحساب هذه الأمور يدويًا—الجزء المهم أن الدرجات الأعلى تعني "أكثر تشابهًا."
معظم مكاسب جودة البحث تأتي من تضمينات أفضل وتقطيع أفضل، وليس من تبديل قواعد البيانات. إن لم يلتقط نموذجك لغة المجال الخاص بك (أسماء المنتجات، المصطلحات الداخلية، الصياغات القانونية)، حتى أفضل فهرس متجه يمكنه أن يعيد "أقرب إجابات خاطئة." اختيار pgvector مقابل Pinecone مقابل Weaviate مهم، لكن اختيار نموذج التضمين المناسب وصيغة الإدخال عادةً ما يكون أكثر أهمية.
بحث الكلمات، استعلامات SQL، وبحث المتجهات تحل مشكلات مختلفة—خلطها مصدر شائع لنتائج مخيبة.
البحث التقليدي (Elasticsearch، Postgres full-text، إلخ) يطابق الكلمات والعبارات. ممتاز عندما يعرف المستخدم ما يكتب والمستند يحتوي تلك المصطلحات.
يجد صعوبة مع:
قاعدة البيانات المتجهية تخزن التضمينات—تمثيلات رقمية للمعنى. تُضمّن الاستعلامات أيضًا، وتُرتب النتائج حسب التشابه، لذا يمكنك استرجاع محتوى مفهوميًا ذي صلة حتى لو لم تطابق الكلمات بالضبط. لهذا السبب يُستخدم بحث المتجهات كثيرًا في البحث الدلالي وRAG.
SQL أداة مناسبة لـ:
المتجهات ليست مناسبة عندما تكون الدقة غير قابلة للتفاوض (مثل "الطلبات لـ customer_id = 123").
حتى مع البحث الدلالي، ستحتاج عادةً فلاتر كلاسيكية—نطاقات الأسعار، التواريخ، اللغة، الفئة، والأذونات. معظم الأنظمة الحقيقية تعمل بنهج هجيني: فلاتر SQL/الميتاداتا أولًا، ثم ترتيب بالتشابه داخل مجموعة المسموح بها.
عند تخزين البيانات في قاعدة متجهية، يصبح كل عنصر قائمة أرقام طويلة (تضمين). البحث يعني: "اعثر على المتجهات الأقرب لمتجه الاستعلام هذا."
قد تحتوي قاعدة واقعية على ملايين المتجهات. مقارنة استعلامك مع كل المتجهات ستكون بطيئة ومكلفة. لذا تبني قواعد البيانات المتجهية فهرسًا—هيكلًا يساعد على تضييق المرشحين بسرعة، حتى تقيس المسافات لعدد صغير فقط.
معظم بحث المتجهات يستخدم الجارت القريب التقريبي (ANN). "تقريبي" يعني أن القاعدة تحاول إيجاد مطابقة جيدة جدًا بسرعة، بدل ضمان أفضل نتيجة رياضيًا في كل مرة.
تشبيه مفيد: بدل تفقد كل كتاب في مكتبة، يستخدم ANN خريطة ذكية تقودك إلى الرفوف المناسبة أولًا.
يمكن ضبط هذا التوازن بإعدادات مثل "إلى أي مدى ينبغي أن يبحث الفهرس؟"
عمليًا، الاستدعاء هو "كم مرة تتضمن النتائج ما يعتبره إنسان الإجابات الصحيحة." في RAG، غالبًا أن الاستدعاء الأعلى يقلل فقدان الحقائق الأساسية (لكن قد يكلف أكثر).
تعرّض المنتجات المختلفة (pgvector، Pinecone، Weaviate) هذه الأفكار بإعدادات افتراضية ومقابض ضبط مختلفة، لكن الهدف واحد: بحث تشابه سريع مع قابلية ضبط الدقة.
سير عمل قاعدة المتجهات هو غالبًا حلقة "خزن الأشياء، ثم استرجع الأفضل". المفتاح هو أنك تخزن المعنى (التضمينات) جنبًا إلى جنب مع المحتوى الأصلي حتى يتمكن البحث من مطابقة الأفكار، ليس الكلمات فقط.
تبدأ بجمع المستندات (صفحات، PDF، تذاكر، أوصاف منتجات)، تقسيمها إلى أجزاء، وإنشاء تضمين لكل جزء.
في القاعدة عادة تخزن:
عند البحث، تضمّن استعلام المستخدم وتطلب أقرب المتجهات.
تخلط الفرق كثيرًا التشابه المتجهي مع تسجيل كلمات (شبيه BM25) لتحصل على تطابقات دلالية وأيضًا مكافأة المصطلحات الدقيقة مثل أكواد SKU أو أسماء.
قبل أو أثناء الاسترجاع، ضع فلاتر الميتاداتا—خصوصًا لتطبيقات متعددة المستأجرين والأذونات. تساعد الفلاتر أيضًا في الدقة (مثل "فقط آخر 90 يومًا"، "فقط في مركز المساعدة").
نمط شائع: استرجع أعلى 50–200 بسرعة، ثم أعد ترتيب أعلى 10–20 باستخدام نموذج أقوى أو قواعد (تعزيز الحداثة، أولوية المصدر).
في RAG، تأخذ المقاطع النهائية العليا وترسلها كسياق إلى نموذج اللغة، غالبًا مع استشهادات وتعليمات "لا تجب إذا لم يُعثر على الإجابة". النتيجة إجابة مستندة إلى المحتوى المخزن، ليس تخمين النموذج فقط.
إذا كان هدفك التحقق من جودة الاسترجاع بسرعة (بدل قضاء أسابيع في ربط البنية التحتية)، منصة برمجة سريعة مثل Koder.ai يمكن أن تساعدك في إنشاء تطبيق بحث دلالي أو RAG من واجهة محادثة. عمليًا، هذا يعني أنك تستطيع إعداد واجهة React، خلفية Go، وقاعدة بيانات Postgres (بما في ذلك نهج قائم على pgvector) والتكرار باستخدام أوضاع التخطيط واللقطات والعودة—ثم تصدير الشيفرة المصدرية عندما تكون جاهزًا.
pgvector هو امتداد PostgreSQL يتيح لك تخزين والبحث في متجهات التضمين مباشرة في قاعدتك الحالية. بدل تشغيل "قاعدة متجهات" منفصلة، تضيف نوع عمود جديد (vector) إلى الجداول التي تحتوي أصلًا على المستخدمين، المنتجات، المستندات، والميتاداتا.
يبرُز pgvector للفرق الملتزمة مسبقًا بـPostgres وتريد تقليل التعقيد. إذا كانت الحقيقة المصدرية في تطبيقك داخل Postgres، فإن إبقاء المتجهات هناك يمكن أن يبسط الهندسة: استراتيجية نسخ احتياطي واحدة، نموذج تحكم في الوصول واحد، مكان واحد لتشغيل الترحيلات، وSQL مألوف للانضمامات والفلترة.
أكبر ميزة هي جمع البيانات المهيكلة والمتجهات معًا. يمكنك إجراء بحث دلالي ومع ذلك تطبيق قيود "طبيعية"—مثل tenant_id، الفئة، الحالة، أو الأذونات—بدون ربط النتائج عبر أنظمة. تشغيليًا، قد يكون أبسط للشحن: نشر Postgres القائم لديك مع امتداد.
أعباء المتجهات عالية الحجم يمكن أن تدفع Postgres إلى حدود لم تُصمم من أجلها بالأساس. من المرجح أن تحتاج للتفكير في فهارس المتجه (غالبًا IVFFlat أو HNSW)، إعدادات الذاكرة، سلوك vacuum، وأنماط الاستعلام.
إن كنت تتوقع مجموعات تضمينات كبيرة جدًا، بحثًا مكثفًا متزامنًا، أو نموًا سريعًا، قد يصبح التوسع والضبط أكثر تطلبًا مقارنة بخدمة متجهات مُدارة. لكثير من الفرق، pgvector هو خيار "ابدأ ببساطة" الذي يمكن أن يصل إلى نتائج مفاجئة.
Pinecone خدمة متجهات مُدارة بالكامل: ترسل لها التضمينات (المتجهات) بالإضافة إلى المعرفات والميتاداتا، فتوفّر لك بحث تشابه سريعًا مع التعامل التشغيلي متولّى إلى حد كبير من قبلهم.
مع Pinecone، عادة لا تقلق بشأن تجهيز الآلات، ضبط إعدادات الفهرس على مستوى منخفض يوميًا، أو بناء قصة التوسّع والتعافي من الأعطال بنفسك. تتفاعل مع API لإدراج المتجهات، الاستعلام عن الجيران الأقرب، وتصفية النتائج بالميتاداتا (مثلاً: اللغة، المستأجر، نوع المستند، أو مستوى الوصول).
Pinecone خيار قوي عندما تريد:
غالبًا ما تختاره الفرق عندما يعتمد المنتج الأساسي على استرجاع عالي الجودة ويريدون "بحث المتجهات كخدمة" بدل نظام آخر يجب صيانته.
أكبر ميزة Pinecone هي السرعة للوصول إلى الإنتاج. يقلل التوسّع المُدار وميزات الموثوقية (حسب الخطة) الوقت الذي تقضيه في تخطيط السعة والاستجابة للحوادث. كما أنه يتكامل عادة بسلاسة مع مكدسات الذكاء الاصطناعي الشائعة للبحث وRAG.
التنازلات الرئيسية هي مخاوف الاحتجاز لدى البائع والتكاليف التشغيلية المستمرة التي قد ترتفع مع حجم الاستعلامات والتخزين والنطاق الترددي. سترغب أيضًا في التحقق من متطلبات إقامة البيانات والامتثال وكيفية تعامل مؤسستك مع البيانات الحساسة قبل الالتزام.
Weaviate نظام متجهات مفتوح المصدر يوفّر لك "نظام بحث AI" متكامل بواجهة GraphQL. إذا أعجبتك فكرة التحكم في البنية التحتية الخاصة بك (أو النشر في سحابتك المفضلة) وترغب في تجربة شبيهة بالمنتج—المخطط، الفلترة، خيارات الفهرسة، والتكاملات—فإن Weaviate غالبًا ما يكون ضمن القائمة المختصرة.
على مستوى عالٍ، يخزن Weaviate كائنات (مستنداتك، المنتجات، التذاكر، إلخ) مع الميتاداتا والتضمينات. يمكنك الاستعلام عنه بتشابه دلالي "ابحث عن أشياء مشابهة" مع تطبيق فلاتر "فقط من آخر 30 يومًا" أو "فقط الفئة = دعم". واجهة GraphQL تجعل الاستعلامات معبّرة دون تصميم كثير من النقاط النهائية.
يميل Weaviate لأن يناسب الفرق التي:
الإيجابيات: دعم قوي للمخطط/الميتاداتا، نظام وحدات/تكاملات غني، وطرق فهرسة قابلة للضبط تسمح بضبط الأداء.
السلبيات: إذا شغّلت النظام بنفسك، فأنت مسؤول عن التشغيل—الترقيات، التوسع، المراقبة، النسخ الاحتياطية، والاستجابة للحوادث. أيضًا، مع إضافة وحدات، تعددية المستأجرين، ومخططات أكثر تعقيدًا، قد يصبح النظام أصعب في الفهم ما لم تحدد قواعد واضحة مبكرًا.
إذا كنت تقارن الخيارات، غالبًا ما يقف Weaviate بين "إضافة بسيطة داخل قاعدة البيانات" و"خدمة مُدارة بالكامل"، مقدّمًا مرونة على حساب ملكية التشغيل.
اختيار قاعدة المتجهات أقل عن "الأفضل" وأكثر عن الملاءمة: أين تريد تشغيلها، كم تتوقع أن تنمو، كيف تبدو استعلاماتك، وكم من العمل التشغيلي يمكن لفريقك تحمّله.
pgvector هو "المتجهات داخل Postgres." مثالي إذا كان تطبيقك يعيش بالفعل على Postgres وتريد قاعدة واحدة للبيانات والعلاقات والتضمينات.
Pinecone مُدارة. تتخلى عن بعض التحكم مقابل سرعة الاعتماد: عدد أقل من المقابض وأقل عناء بنية تحتية.
Weaviate مفتوحة المصدر ويمكن استضافتها ذاتيًا أو استهلاكها كعرض مُدار. إنها مسار وسط جيد إذا أردت نظامًا متجهًا أصليًا لكن تفضّل أدوات مفتوحة.
على المقاييس الصغيرة، كل الثلاثة يمكن أن تؤدي جيدًا. مع النمو، اسأل:
إذا توقعت نموًا سريعًا ومعدلات QPS عالية، غالبًا ما يفوز Pinecone لسهولة التشغيل. إذا كان النمو معتدلاً وتدير Postgres على نطاق واسع، فقد يكون pgvector فعالًا من حيث التكلفة.
إذا كنت تحتاج فلترة علاقة مكثفة (انضمامات، شروط معقّدة) جنبًا إلى جنب مع البحث بالتشابه، فإن pgvector جذاب.
إذا كنت تحتاج بحث هجيني (كلمات + دلالي)، فلترة غنية، أو عزل مستأجرين قوي، قارن Pinecone وWeaviate ميزة بميزة.
كن صريحًا حول النسخ الاحتياطية، المراقبة، الترقيات، وحمل الاستدعاءات. المُدار يقلل العبء. الاستضافة الذاتية قد تكون أرخص، لكن فقط إذا كان لفريقك المهارات والوقت لتشغيلها بثبات.
يبدأ البحث المتجهي الجيد بشكل موثوق بمخطط سجل مملّ وموثوق. عامل كل "وحدة قابلة للبحث" كسطر/كائن يمكن جلبه، فلترته، وشرحه لاحقًا.
على الأقل، خزّن:
هذا يجعل الاسترجاع بسيطًا: بحث المتجهات يرجع المعرفات، ثم تجلب الجزء + السياق لعرضه للمستخدمين أو تغذي RAG.
التجزئة أكبر رافعة جودة يمكنك التحكم بها. الأجزاء الأصغر أكثر "دقة" لكن قد تفقد السياق؛ الأجزاء الأكبر تحمل سياقًا لكنها تشتت الإشارة.
نقطة بداية شائعة: 200–400 توكن مع 10–20% تداخل، ثم اضبط وفق المحتوى. لواجهات البرمجة والنصوص القانونية الأجزاء الأصغر تعمل أفضل عادة؛ للسرديات، أجزاء أكبر تحافظ على المعنى.
خزن الميتاداتا التي ستستعلم عنها فعلاً:
تجنّب تفريغ كائنات JSON ضخمة؛ اجعل الحقول التي تُفلتر كثيرًا سهلة الفهرسة.
التضمينات ليست أبدية. تتبع embedding_model، model_version، وchunking_version (بالإضافة إلى created_at). عند ترقية النماذج، يمكنك إعادة التضمين بالتوازي والتحول تدريجيًا دون خلط متجهات غير متوافقة.
قد يبدو بحث المتجهات "فوريًا" في عرض تجريبي، ثم يتباطأ أو يصبح أكثر تكلفة في الإنتاج. الخبر السار: المحركات الأساسية قابلة للتوقّع، ويمكن إدارتها سواء استخدمت pgvector في Postgres أو Pinecone أو Weaviate.
معظم الفرق تقلل من شأن أجزاء غير البحثية:
البحث بالتشابه الأفضل لا يعني تلقائيًا إجابات أفضل.
أنشئ مجموعة اختبار صغيرة: 30–100 استعلام حقيقي، كل منها بعدة "نتائج جيدة" متوقعة. قِس الصلة (نسبة التطابق في أعلى-k) وتابع التغييرات عند تعديل التجزئة أو الفهارس أو المطالب.
عامل التضمينات كبيانات حسّاسة محتملة.
جودة بحث المتجهات ليست فقط عن الفهارس—إنها أيضًا عن كيفية تشغيل النظام يوميًا. عادات حوكمة قليلة تمنع "نتائج غامضة" وتجعل المراجعات أسهل بكثير.
إذا كانت مستنداتك تحتوي بيانات حساسة، فكّر في الاحتفاظ بالمحتوى الخام في مخزن بيانات أساسي (تخزين كائنات، قاعدة بيانات، DMS) وتخزين فقط:
هذا يقلّل التعرض إذا تم اختراق مخزن المتجه ويبسّط التحكم في الوصول. كما يساعد عند استخدام خلفيات متعددة (مثلاً pgvector للتطبيقات الداخلية، Pinecone لميزة عامة).
التضمينات يمكن أن "تتذكر" نصًا قديمًا إن لم تنظّفها.
سجّل ما يكفي لتصحيح الصلة دون تسجيل الأسرار:
هذا يجعل الانحراف والانحدار واضحين بعد تغيّر النماذج أو البيانات.
خطط للاحتفاظ (كم تبقى المتجهات والسجلات)، التشفير أثناء النقل/التخزين، واحتياجات التدقيق (من بحث ماذا ومتى). إن كنت تعمل في بيئات منظمة، وثّق تدفقات البيانات ومسارات الوصول حتى لا تعطل المراجعات الإطلاقات.
حتى إعداد متجهات قوي يمكن أن يخيب الأمل إذا تسلل بعض الانزلاقات الشائعة. إHere أهم ما يظهر غالبًا—وكيف إصلاحه مبكرًا.
المتجهات رائعة لـ"المعنى"، ليست للقيود الصارمة. إن استخدمت البحث الدلالي كأداة وحيدة، قد تبدو النتائج عشوائية أو غير آمنة.
تجنّبها: ادمج البحث بالتشابه مع الفلاتر المهيكلة (tenant_id، فئة المنتج، اللغة، نطاقات التاريخ). اعتبر فلترة الميتاداتا جزءًا أساسيًا من تصميم الاستعلام، لا فكرة لاحقة.
عرض تجريبي قد يبدو جيدًا على عدد قليل من المطالبات لكنه يخفي مشاكل استدعاء وصلة خطيرة.
تجنّبها: ابني مجموعة تقييم صغيرة من استعلامات حقيقية مع نتائج متوقعة. تابع مقاييس بسيطة مع مرور الوقت (صلة أعلى-k، معدل النقر/الاختيار، أو أحكام بشرية). أعد الاختبارات عند تغيير التضمينات أو التجزئة أو الفهارس.
نماذج التضمين تتطوّر. تبدّل النماذج (أو الإصدارات) يغيّر فضاء المتجهات، ما قد يضر الاسترجاع بهدوء.
تجنّبها: خزّن حقل embedding_model وعامل التضمينات كأثر ممهور بالنسخة. احتفظ بأنبوب لإعادة التضمين وخطط للملء الخلفي (غالبًا تدريجيًا). إن كانت التكلفة مسألة، أعد تضمين المحتوى الأكثر استخدامًا أولًا.
إن كان لتطبيقك تحكم بالوصول، يجب أن يحترم الاسترجاع ذلك—وإلا قد تُظهر محتوى مقيدًا.
تجنّبها: فرض الأذونات في خطوة الاسترجاع باستخدام فهارس منفصلة للمستأجر، فلاتر الميتاداتا، أو حقول ACL محسوبة. تحقق من ذلك باختبارات: "المستخدم A لا يجب أن يسترجع أبدًا مستندات المستخدم B" حتى بين أعلى-k المرشحين.
قاعدة البيانات المتجهية هي نظام مصمم لتخزين التضمينات (تمثيلات رقمية للنص، الصور، أو غيرها) واسترجاع الأقرب تشابهًا بسرعة. تناسب أفضل عندما يبحث المستخدمون بالمعنى (بحث دلالي) أو عندما تبني RAG حتى يسحب مساعد الذكاء الاصطناعي مقاطع ذات صلة من محتواك قبل الإجابة.
قواعد إبهام عملية:
ابنِ إثبات مفهوم صغير في يوم:
إن أردت مزيدًا من الإرشاد في التنفيذ أو التكلفة، راجع /blog. لمتطلبات التسعير أو الخيارات المستضافة، تحقق من /pricing.
قاعدة بيانات المتجهات تخزّن وتبحث في التضمينات (متجهات: قوائم طويلة من الأرقام) التي تمثل معنى النص أو الصور أو غيرها من البيانات. بدلاً من مطابقة الكلمات الحرفية، تُرجع العناصر التي هي الأقرب تشابهًا للاستعلام في فضاء الدلالات—مفيد عندما يعبّر المستخدمون عن نفس النية بكلمات مختلفة.
التضمين هو "بصمة" رقمية للمحتوى ينتجها نموذج تعلم آلي. لا تفسّر كل رقم بمفرده؛ تُستخدم المتجهات بالكامل للمقارنة بين العناصر. العناصر المتشابهة (مثل "سياسة الاسترجاع" و"إرجاع منتج") تكون قريبة في فضاء المتجهات، ما يُيسّر الاسترجاع الدلالي.
البحث بالكلمات يطابق الكلمات والعبارات (مناسب عندما تكون المصطلحات الدقيقة موجودة). البحث بالمتجهات يطابق المعنى (مناسب للمرادفات وإعادة الصياغة). عمليًا، غالبًا ما تستخدم الفرق بحثًا هجينيًا:
SQL أفضل للأسئلة المنظمة والدقيقة: معرفات، الانضمامات، التجميعات، والفلاتر الصارمة. بحث المتجهات أفضل لأسئلة "ابحث عن المماثل" الضبابية. النمط الشائع هو:
معظم الأنظمة تستخدم فهرسة الجارت القريب التقريبي (ANN). بدل مقارنة متجه الاستعلام بكل المتجهات المخزنة، يضيّق الفهرس المرشحين حتى يتم قياس المسافات لنطاق صغير فقط. هذا يوفّر زمن استجابة وتكلفة كبيرة مقابل القليل من التنازل عن الكمال الرياضي.
التشابه الكوني (Cosine) يقارن اتجاه المتجهين (هل يشيران إلى نفس الاتجاه؟). الضرب النقطي (Dot product) يكافئ الاتجاه المتشابه وقد يأخذ المقدار بالاعتبار أيضًا حسب كيفية إنتاج التضمينات/تطبيعها.
عمليًا: اختر المقياس الموصى به لنموذج التضمين واستخدمه باستمرار عند الفهرسة والاستعلام.
التحزيم (chunking) يتحكم فيما يمثّله كل متجه. كبير جدًا → سياق ضوضائي؛ صغير جدًا → تفقد السياق المهم.
نقطة بداية عملية:
ثم اضبط بحسب نوع المحتوى (واجهات برمجة، نصوص قانونية أصغر؛ السرديات أكبر قليلاً).
RAG عادة تتبع هذا التدفق:
الاختيار يعتمد على النشر والتحمل التشغيلي:
الأخطاء الشائعة:
