بنية RAG التحتية: بناء أنظمة التوليد المعزز بالاسترجاع للإنتاج

آخر تحديث: 8 ديسمبر 2025

تحديث ديسمبر 2025: يتسارع اعتماد RAG كحالة الاستخدام المؤسسي الأولى لنماذج اللغة الكبيرة. تكتسب بنى GraphRAG وRAG الوكيلي زخماً متزايداً للاستدلال المعقد. يتوحد سوق قواعد البيانات المتجهة حول Pinecone وWeaviate وMilvus وQdrant. يتفوق نموذج Voyage-3-large على تضمينات OpenAI وCohere بنسبة 9-20%. يحسّن التقسيم الدلالي معدل الاستدعاء بنسبة تصل إلى 9% مقارنة بالأساليب ذات الحجم الثابت. تتحول تحديات الإنتاج من النماذج الأولية إلى التوسع—حيث يدفع انحراف التضمينات ومتطلبات تعدد المستأجرين وزمن الاستجابة دون 50 مللي ثانية الاستثمار في البنية التحتية.

تخدم Harvey AI نسبة 97% من أكبر 100 مكتب محاماة أمريكي باستخدام التوليد المعزز بالاسترجاع لتأسيس البحث القانوني على السوابق القضائية الفعلية بدلاً من الاستشهادات المُختلقة.¹ توصي كل من Anthropic وOpenAI وGoogle بتقنية RAG كالأسلوب الأساسي لربط نماذج اللغة الكبيرة ببيانات المؤسسات الخاصة. ومع ذلك، فإن الفجوة بين نموذج RAG الأولي العامل والبنية التحتية الجاهزة للإنتاج تمتد لأشهر من الجهد الهندسي. تكتشف المؤسسات أن قواعد البيانات المتجهة وخطوط أنابيب التضمين واستراتيجيات التقسيم وتحسين الاسترجاع تمثل كل منها تحديات بنية تحتية متميزة تتضاعف عند التوسع. يتطلب بناء أنظمة RAG القادرة على التعامل مع ملايين المستندات وخدمة آلاف المستخدمين المتزامنين والحفاظ على زمن استجابة أقل من ثانية قرارات معمارية لا تتوقعها معظم الفرق خلال مراحل إثبات المفهوم.

البنية الأساسية التي يتطلبها كل نظام RAG إنتاجي

تجمع أنظمة RAG بين قدرتين أساسيتين: استرجاع السياق ذي الصلة من قاعدة المعرفة وتوليد استجابات مؤسسة على ذلك السياق. تنقسم البنية إلى خمسة مكونات متميزة، لكل منها متطلبات بنية تحتية محددة.

خطوط أنابيب استيعاب المستندات تتعامل مع التدفق من المستندات الخام إلى التضمينات القابلة للبحث. تعالج أنظمة الإنتاج ملفات PDF وHTML ومستندات Word ورسائل Slack وسجلات قواعد البيانات من خلال محللات خاصة بكل تنسيق. يجب أن تتتبع خطوط الاستيعاب إصدارات المستندات وتتعامل مع التحديثات التزايدية وتحافظ على البيانات الوصفية للتصفية. تعالج عمليات النشر المؤسسية النموذجية من 100,000 إلى 10 ملايين مستند خلال التعبئة الأولية، مع تحميلات تزايدية يومية تتراوح بين 1,000 و50,000 مستند جديد.²

أنظمة التقسيم تقسم المستندات إلى شرائح ملائمة للاسترجاع. يعمل التقسيم ذو الحجم الثابت بشكل جيد للمحتوى المتجانس مثل المقالات الإخبارية، بينما يحافظ التقسيم الدلالي على حدود المعنى للمستندات المعقدة.³ تستخدم معظم أنظمة الإنتاج التقسيم التكراري بـ 400-512 رمزاً مع تداخل 10-20%، محققة معدل استدعاء 85-90% في اختبارات المعايير.⁴ يصبح اختيار استراتيجية التقسيم شبه دائم—فتغيير الأساليب لاحقاً يتطلب إعادة تضمين المجموعة بأكملها.

بنية التضمين التحتية تحوّل شرائح النص إلى تمثيلات متجهية كثيفة. تختار المؤسسات بين واجهات برمجة التطبيقات المُدارة (OpenAI وCohere وVoyage AI) والنماذج المستضافة ذاتياً. يُنشئ توليد التضمينات هيكل التكلفة الأكثر تغيراً في أنظمة RAG، حيث تتراوح الأسعار من 0.02 إلى 0.18 دولار لكل مليون رمز حسب اختيار النموذج.⁵ تُوازي المعالجة الدفعية توليد التضمينات عبر عقد GPU للتحميلات الأولية، بينما تتعامل خطوط الأنابيب المتدفقة مع التحديثات التزايدية.

قواعد البيانات المتجهة تخزن وتسترجع التضمينات باستخدام خوارزميات الجار الأقرب التقريبي. تخدم الخيارات الأربعة المهيمنة—Pinecone وWeaviate وMilvus وQdrant—ملفات تشغيل مختلفة. تقدم Pinecone خدمة مُدارة بدون عمليات، وتوفر Weaviate بحثاً هجيناً مع قدرات الرسم البياني المعرفي، وتتعامل Milvus مع عمليات النشر بمقياس المليارات، وتتفوق Qdrant في تصفية البيانات الوصفية المعقدة.⁶ تتوسع متطلبات التخزين مع بُعد التضمين وعدد المستندات؛ تتطلب مجموعة من 10 ملايين مستند بتضمينات 1024 بُعداً حوالي 40 جيجابايت من تخزين المتجهات.

تنسيق الاسترجاع والتوليد يربط المكونات معاً، عادةً باستخدام أُطر عمل مثل LangChain أو LlamaIndex أو تطبيقات مخصصة. يتعامل التنسيق مع معالجة الاستعلامات والاسترجاع وإعادة الترتيب وبناء المطالبات وتوليد الاستجابات. تُنفذ أنظمة الإنتاج طبقات التخزين المؤقت واستراتيجيات الاحتياط وأدوات المراقبة في كل مرحلة.

اختيار قاعدة البيانات المتجهة يحدد التعقيد التشغيلي

توحد سوق قواعد البيانات المتجهة حول أربعة لاعبين رئيسيين بحلول ديسمبر 2025، كل منهم يخدم ملفات تشغيل وحالات استخدام متميزة.

Pinecone تهيمن على قطاع الخدمات المُدارة، حيث تتعامل مع البنية التحتية بالكامل خلف واجهة برمجة التطبيقات الخاصة بها. تنشر الفرق أنظمة إنتاج في ساعات بدلاً من أسابيع، مع التوسع التلقائي والنسخ متعدد المناطق والامتثال لـ SOC 2 مضمناً. تدعم Pinecone ما يصل إلى 40 كيلوبايت من البيانات الوصفية لكل متجه، مما يتيح التصفية الغنية دون أنظمة خارجية. تتضمن المقايضة تكاليف أعلى لكل استعلام وتحكماً أقل في تحسين البنية التحتية. غالباً ما تجد المؤسسات ذات أعباء العمل المتوقعة أن Pinecone فعالة من حيث التكلفة؛ بينما تنتقل تلك ذات حركة المرور المتغيرة للغاية أو متطلبات التوسع القصوى عادةً إلى بدائل.⁷

Weaviate تجمع بين مرونة المصدر المفتوح وراحة الإدارة من خلال Weaviate Cloud. يجمع النظام بين البحث المتجهي وقدرات الرسم البياني المعرفي، مما يتيح استعلامات هجينة تُصفي البيانات المهيكلة مع الترتيب حسب التشابه الدلالي. تدعم بنية Weaviate المعيارية نماذج تضمين متعددة في وقت واحد، وهو أمر مفيد للمؤسسات التي تجرب أساليب مختلفة. تتطلب عمليات النشر عبر Docker وKubernetes خبرة تشغيلية متواضعة، مما يجعل Weaviate شائعة بين الفرق ذات بعض القدرة على البنية التحتية.⁸

Milvus (ونظيرتها المُدارة Zilliz Cloud) تستهدف عمليات النشر بمقياس المليارات مع الأداء كهدف تصميم أساسي. تتصدر Milvus معايير زمن الاستجابة الخام، محققة أوقات استعلام أقل من 10 مللي ثانية على فهارس المليار متجه من خلال تسريع GPU وخوارزميات الفهرسة المتقدمة.⁹ تفصل البنية بين الحوسبة والتخزين، مما يتيح توسيع كل طبقة بشكل مستقل. يتطلب تشغيل Milvus خبرة كبيرة في هندسة البيانات—غالباً ما تعاني الفرق التي ليس لديها موظفون مخصصون للبنية التحتية من إدارة المجموعات وضبط الأداء.

Qdrant اكتسبت اعتماداً سريعاً لمتطلبات التصفية المعقدة. مبنية بلغة Rust، تنفذ Qdrant تصفية الحمولة مباشرة داخل خوارزمية البحث بدلاً من المعالجة اللاحقة، مما يوفر أداءً متفوقاً للاستعلامات المُصفاة.¹⁰ تجعل البصمة المدمجة للموارد Qdrant شائعة لعمليات النشر الحساسة للتكلفة، بينما يُسرّع تصميم واجهة برمجة التطبيقات الواضح سرعة التطوير. تعمل عمليات النشر المستضافة ذاتياً بسلاسة على بنية تحتية متواضعة، رغم أن الميزات المؤسسية تتطلب ترخيصاً تجارياً.

يجب أن تُعطي معايير الاختيار الأولوية للقدرة التشغيلية أولاً. تختار الفرق التي تحتاج إلى صفر عمليات Pinecone أو Weaviate Cloud. تحقق المؤسسات ذات سعة SRE المريحة مع أعباء عمل Kubernetes ذات الحالة توفيراً في التكاليف وتحكماً من Milvus أو Qdrant أو Weaviate المستضافة ذاتياً. أحياناً تُلغي متطلبات الامتثال بعض الخيارات—تقدم Pinecone وWeaviate Cloud امتثال SOC 2 وHIPAA، بينما تتطلب التفويضات المحلية حلولاً مستضافة ذاتياً.

اختيار نموذج التضمين يؤثر على التكلفة وجودة الاسترجاع معاً

تحوّل نماذج التضمين النص إلى تمثيلات متجهية، ويؤثر اختيار النموذج مباشرة على دقة الاسترجاع. يقدم مشهد ديسمبر 2025 ثلاثة خيارات تجارية رائدة بالإضافة إلى عدة بدائل قوية مفتوحة المصدر.

Voyage AI تتصدر معايير MTEB، حيث يتفوق voyage-3-large على OpenAI text-embedding-3-large بنسبة 9.74% وCohere embed-v3-english بنسبة 20.71% عبر المجالات المُقيَّمة.¹¹ تدعم Voyage AI نوافذ سياق بـ 32 ألف رمز (مقارنة بـ 8 آلاف لـ OpenAI و512 لنماذج Cohere الأقدم)، مما يتيح معالجة المستندات الأطول دون تقسيم. تكلف التضمينات ذات 1024 بُعداً 0.06 دولار لكل مليون رمز—أرخص بـ 2.2 مرة من OpenAI و1.6 مرة من Cohere—مع تطلب تخزين متجهي أقل بـ 3 مرات من تضمينات OpenAI ذات 3072 بُعداً.

OpenAI text-embedding-3-large يقدم الخيار الأكثر اختباراً في المعارك لعمليات النشر الإنتاجية. يدعم النموذج أبعاد إخراج قابلة للتكوين من 256 إلى 3072، مما يتيح مقايضات التكلفة والتخزين. بسعر 0.13 دولار لكل مليون رمز، يقع OpenAI في منتصف طيف التسعير مع توفير وقت تشغيل موثوق ووثائق شاملة. غالباً ما توحد المؤسسات التي تستخدم بالفعل واجهات برمجة تطبيقات الاستدلال من OpenAI على تضميناتها للبساطة التشغيلية.

Cohere embed-v4 حقق أعلى درجة MTEB (65.2) اعتباراً من نوفمبر 2025، مُحسَّن خصيصاً للبحث والاسترجاع بدلاً من التضمين للأغراض العامة.¹² تتناسب تضمينات Cohere بشكل طبيعي مع مُعيد ترتيب Cohere لخطوط استرجاع من مرحلتين. يتفوق النموذج في التطبيقات متعددة اللغات، داعماً أكثر من 100 لغة مع استرجاع قوي عبر اللغات.

البدائل مفتوحة المصدر بما في ذلك نماذج BGE وE5 وGTE تتيح التضمين المستضاف ذاتياً على نطاق واسع. غالباً ما تنشر المؤسسات التي تعالج مليارات المستندات هذه النماذج على البنية التحتية الداخلية لـ GPU للتخلص من تكاليف كل رمز. يتطلب الاستضافة الذاتية إدارة تحديثات النموذج وتخطيط السعة وتحسين الاستدلال—مقايضات تكون منطقية فقط عند حجم كبير.

ينتشر قرار نموذج التضمين عبر النظام بأكمله. يتطلب تغيير النماذج لاحقاً إعادة تضمين مجموعة المستندات الكاملة، وهي عملية تكلف وقتاً وحوسبة واحتمالية انقطاع الخدمة. يجب أن تقيّم أنظمة الإنتاج النماذج مقابل معايير خاصة بالمجال بدلاً من الاعتماد على درجات MTEB العامة. قد يكون أداء النموذج المتفوق في المعرفة العامة أقل في النصوص القانونية أو الطبية أو المالية.

استراتيجيات التقسيم تحدد دقة الاسترجاع

يُنشئ تقسيم المستندات الوحدات الذرية التي يبحث فيها نظام الاسترجاع. يُصنف اختيار استراتيجية التقسيم من بين أكثر قرارات البنية التحتية أهمية، مع تباين محتمل في الاستدعاء بنسبة 9% بين أفضل وأسوأ الأساليب.¹³

التقسيم ذو الحجم الثابت يقسم المستندات عند أعداد رموز محددة مسبقاً بغض النظر عن بنية المحتوى. يعمل الأسلوب بشكل جيد للمجموعات المتجانسة—المقالات الإخبارية أو أوصاف المنتجات أو المستندات الموحدة. يتطلب التنفيذ تعقيداً ضئيلاً، مما يجعل التقسيم ذو الحجم الثابت نقطة البداية الطبيعية للنماذج الأولية. تستخدم معظم أنظمة الإنتاج شرائح من 400-512 رمزاً مع تداخلات من 50-100 رمز، موازنة بين دقة الاسترجاع والحفاظ على السياق.

التقسيم الدلالي يقسم المستندات عند حدود ذات معنى—فواصل الفقرات أو عناوين الأقسام أو التحولات الموضوعية—مع الحفاظ على الأفكار المتماسكة داخل كل شريحة. يستخدم التنفيذ تضمينات الجمل لاكتشاف الحدود الدلالية، مع التقسيم عندما ينخفض التشابه بين الجمل المتجاورة عن عتبة معينة. يحسّن التقسيم الدلالي الاستدعاء بنسبة تصل إلى 9% للمحتوى السردي مثل التوثيق والأسئلة الشائعة والبيانات الحوارية.¹⁴ يتطلب الأسلوب مزيداً من الحوسبة أثناء الاستيعاب وضبطاً دقيقاً لعتبات التشابه.

التقسيم التكراري يطبق قواعد تقسيم هرمية، محاولاً أولاً التقسيمات الكبيرة (فواصل الأقسام)، ثم الأصغر تدريجياً (فواصل الفقرات، فواصل الجمل) حتى تصل الشرائح إلى الحجم المستهدف. ينفذ RecursiveCharacterTextSplitter من LangChain هذا النمط، محققاً أداءً قوياً عبر أنواع المستندات المتنوعة دون ضبط لكل مجموعة. يوازن التقسيم التكراري بين بساطة التنفيذ وجودة الاسترجاع، مما يجعله التوصية الافتراضية للأنظمة الجديدة.

التقسيم على مستوى الصفحة ظهر من معايير NVIDIA التي أظهرت دقة 0.648 مع أقل تباين عبر أنواع المستندات.¹⁵ للمستندات المهيكلة مثل التقارير والأوراق، يحافظ التعامل مع كل صفحة كشريحة على العلاقات المكانية والإحالات المتبادلة. تعمل الأساليب على مستوى الصفحة بشكل سيء للمستندات التي تفتقر إلى حدود صفحات واضحة (HTML، سجلات الدردشة، الكود) لكنها تتفوق للمجموعات الكثيفة بملفات PDF.

التقسيم الهرمي يبني فهارس متعددة المستويات مع دقة متداخلة—مستويات القسم والقسم الفرعي والفقرة والجملة. يحدد الاسترجاع أولاً الأقسام ذات الصلة، ثم يتعمق في فقرات محددة

[تم اقتطاع المحتوى للترجمة]