المسترجع المحلي
المسترجع المحلي (Local Retriever) هو مكون ضمن نظام ذكاء اصطناعي أو نظام التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) مسؤول عن استخلاص معلومات محددة وذات صلة من قاعدة معرفية أو مجموعة بيانات محلية ومحددة مسبقًا. على عكس محركات البحث العالمية التي تفهرس الويب بأكمله، يركز المسترجع المحلي نطاق بحثه على بيئة بيانات مقيدة، أو مملوكة للشركة، أو موجودة في الموقع.
في تطبيقات الذكاء الاصطناعي للمؤسسات، تعتبر خصوصية البيانات وملاءمتها أمرًا بالغ الأهمية. يضمن المسترجع المحلي أن يكون نموذج الذكاء الاصطناعي متجذرًا في الوثائق المحددة والمحدثة للمؤسسة، أو السياسات الداخلية، أو قواعد البيانات الخاصة. وهذا يقلل بشكل كبير من الهلوسات ويضمن أن تكون الاستجابات دقيقة من الناحية الواقعية وفقًا للمعايير الداخلية.
تتضمن العملية عادةً عدة خطوات. أولاً، يتم فهرسة البيانات المحلية، وغالبًا ما يتم ذلك باستخدام تضمينات المتجهات (vector embeddings)، مما ينشئ فهرسًا قابلًا للبحث. عندما يقدم المستخدم استعلامًا، يقوم المسترجع المحلي بتحويل هذا الاستعلام إلى متجه. ثم يجري بحثًا عن التشابه مقابل الفهرس المتجهي المحلي لتحديد أجزاء النص الأكثر ارتباطًا دلاليًا. يتم بعد ذلك تمرير هذه الأجزاء المسترجعة إلى نموذج اللغة (LLM) كـ "سياق" لتوليد الإجابة النهائية.
يرتبط هذا المفهوم ارتباطًا وثيقًا بقواعد البيانات المتجهية (Vector Databases)، ونماذج التضمين (Embedding Models)، وإطار عمل التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) الأوسع، حيث يُعد المسترجع مكونًا حاسمًا في المرحلة الأولية (upstream component).
