الفصل الثالث · ذاكرة المستخدم وقواعد المعرفة

يمكّن الوكلاء من تذكر المستخدمين عبر الجلسات والوصول إلى المعرفة الخارجية. ويغطي ذاكرة المستخدم، وخطوط معالجة RAG الأساسية، وتنظيم المعرفة واسترجاعها بوسائل تتجاوز النص المسطح، مثل الفهارس المنظمة والرسوم المعرفية.

← العودة إلى الملف التمهيدي الرئيسي · 📖 قراءة نص الفصل

المشاريع المصاحبة

التجربة	المشروع	النوع	الوصف
3-1، 3-2	ذاكرة المستخدم	✅	يبني نظام ذاكرة مستخدم طويل الأمد، مما يمكّن الوكيل من تذكر تفضيلات المستخدم والتفاعلات التاريخية لتقديم خدمات مخصصة.
3-1	تقييم ذاكرة المستخدم	✅	يقيم بشكل منهجي دقة وملاءمة وفعالية أنظمة ذاكرة المستخدم، بما في ذلك سيناريوهات الاختبار المتعددة ومقاييس التقييم.
3-2	mem0 · مذكرة	✅	ينفذ نسخة من ذاكرة المستخدم باستخدام كل من إطاري الذاكرة مفتوحي المصدر، mem0 وMemobase، ليكون بمثابة تطبيق مقارن للتجربة 3-2 "مقارنة إستراتيجية الذاكرة"، مما يسهل المقارنة الأفقية لنماذج الاستخراج وجودة الإجابة عبر حلول الذاكرة المختلفة.
3-3	log-sanitization	✅	تعقيم ذكي للسجلات يستخدم نموذج Ollama المحلي لاكتشاف وإخفاء الأسرار ومعلومات التعريف الشخصية (PII) مع الحفاظ على قيمة التصحيح.
3-4	التضمين الكثيف	✅	إنشاء خدمة بحث عن تشابه المتجهات، ومقارنة خوارزميات ANNOY (المعتمدة على الشجرة) وHNSW (المعتمدة على الرسم البياني) بأقرب خوارزميات فهرس الجوار التقريبية. يوضح المفاضلات بين استراتيجيات الفهرسة المختلفة من حيث الأداء واستخدام الذاكرة وإمكانية التحديث.
3-5	التضمين المتناثر	✅	ينفذ محرك بحث متجه متفرق يعتمد على خوارزمية BM25 من البداية. يوفر واجهات تسجيل وتصور غنية لفهم الأعمال الداخلية لمحرك البحث، بما في ذلك حساب وزن تكرار المصطلح ومبادئ الفهرس المقلوب.
3-6	خط أنابيب الاسترجاع	✅	يبني خط استرجاع كامل يجمع بين الاسترجاع الكثيف والاسترجاع المتناثر وإعادة الترتيب العصبي. يوضح بشكل منهجي المزايا التكميلية للاسترجاع المختلط في سيناريوهات مختلفة من خلال حالات اختبار مصممة بعناية.
3-7	وكيل متعدد الوسائط	✅	يقارن بين ثلاث استراتيجيات معالجة متعددة الوسائط: المعالجة الأصلية متعددة الوسائط، والاستخراج إلى النص، والتحليل القائم على الأدوات. يكشف عن المفاضلات في الإخلاص والتكلفة والمرونة بين المسارات التقنية المختلفة من خلال دراسات الاستئصال ضمن إطار موحد.
3-8	مؤشر منظم	✅	ينفذ ويقارن بين طريقتين للفهرسة المنظمة: RAPTOR (الأشجار الهرمية مع تلخيص متكرر) وGraphRAG (الرسوم البيانية المعرفية).
3-9	RAG القائم على الوكلاء	✅	يقارن أداء RAG التقليدي بأداء RAG القائم على الوكلاء، ويوضح كيف يقود الوكيل عبر ReAct عملية استرجاع تكرارية تحسن جودة الإجابة عن الأسئلة القانونية المعقدة.
3-10	RAG القائم على الوكلاء لذاكرة المستخدم	✅	يطبق RAG القائم على الوكلاء لإدارة سجل محادثات المستخدم، ويستفيد من البحث التكراري متعدد الجولات لاسترجاع الذاكرة عبر الجلسات.
3-11	استرجاع سياقي	✅	تنفيذ تقنية الاسترجاع السياقي التي اقترحتها Anthropic. من خلال إنشاء ملخصات بادئة تحتوي على سياق أساسي لأجزاء النص، فإنه يعالج مشكلة فقدان السياق لطرق القطع التقليدية، مما يقلل معدلات فشل الاسترجاع بنسبة 49-67%.
3-12	الاسترجاع السياقي لذاكرة المستخدم	✅	تطبيق تقنيات الاسترجاع السياقي لبناء ذاكرة المستخدم. يمكنك الجمع بين بطاقات JSON المتقدمة وبطاقات RAG السياقية لتكوين بنية ذاكرة مزدوجة الطبقة، مما يتيح إمكانات خدمة استباقية عالية المستوى.
3-13	استخراج المعرفة المنظمة	✅	باستخدام السوابق القضائية كمثال، قم بتنفيذ خط أنابيب من ثلاث مراحل: "اكتشاف العامل من أسفل إلى أعلى ← تجميع نموذج الحالة ← الوكيل الاستشاري للمحادثة". بدون حقول جامدة محددة مسبقًا، يكتشف LLM بشكل مستقل العوامل من عدد كبير من الحالات ويلخصها في مخطط معياري (العوامل الأساسية + عوامل التمديد الخاصة بالشحن). يتم بعد ذلك تجميع الحالات في عدة نماذج أولية، ويتم حساب أهمية كل عامل لكل نموذج أولي. يقوم الوكيل بمطابقة حقائق الحالة الجديدة مع النموذج الأولي الأكثر تشابهًا، ويطلب المعلومات المفقودة بناءً على أهمية العامل، ويقدم المشورة القائمة على الأدلة (مع إخلاء المسؤولية القانونية).

أنواع المشاريع

الأيقونة	النوع	المعنى
✅	مستقل	شفرة كاملة قابلة للتشغيل في هذا المستودع بعد إعداد مفتاح API
📖	دليل إعادة الإنتاج	وثائق تفصيلية تعتمد على مستودع خارجي يُجلب باستخدام git clone
🚧	وثيقة التصميم	وثيقة تصميم وخطة تنفيذ؛ أما الشفرة القابلة للتشغيل فما تزال قيد التطوير