- تجمع روبوتات الدردشة الآلية RAG بين الاسترجاع وتوليد اللغة للحصول على إجابات أكثر دقة وإدراكاً للسياق من الروبوتات التقليدية.
- RAG reduces errors and boosts reliability by accessing external data — rather than relying only on a language model’s internal knowledge.
- يتضمن إنشاء روبوت RAG إعداد مشروع، وكتابة تعليمات سلوكية واضحة، وربط مصادر المعرفة.
تعمل روبوتات الدردشة الآلية على إعادة تشكيل كيفية تفاعل الشركات مع المستخدمين، ولكن لا يزال الكثير منها يفتقد إلى الدقة عندما يتعلق الأمر بالسياق والدقة. وهنا يأتي دور الجيل المعزز للاسترجاع (RAG).
RAG combines the strengths of knowledge retrieval and language generation, enabling chatbots to access external data and deliver precise, context-aware answers. The result? Fewer inaccuracies, less wasted resources, and more reliable responses.
We've deployed over 750,000 chatbots over the past few years — and we even have our own bespoke, advanced RAG process for them.
So in this guide, I’ll take you through the steps to build your own RAG-powered chatbot — from defining its behavior to deploying it seamlessly.
تطبيقات روبوتات الدردشة الآلية RAG
هل تخطو خطواتك الأولى نحو دمج روبوتات الدردشة الآلية التي تعمل بنظام RAG في منتجك أو مشروعك أو هوايتك؟ دعنا نستكشف بعض التطبيقات الأوسع نطاقاً التي يمكن تحسينها باستخدام chatbot المطلع والمصمم خصيصاً لتلبية احتياجاتك.
Creating a RAG chatbot with Botpress is a straightforward process. Here’s a step-by-step guide to get you started.
For the sake of the tutorial, we will be creating a Book Trivia chatbot. Once built, the chatbot can be deployed across multiple channels using relevant integrations.
الخطوة 1: قم بإعداد مشروعك
ابدأ بإنشاء مشروع جديد في Botpress. بمجرد تسجيل الدخول، اختر قالب "البدء من الصفر" للتخصيص والمرونة الكاملة.
الخطوة 2: اكتب مجموعة تعليمات واضحة
تُعد التعليمات ضرورية لسلوك RAG chatbotالخاص بك ويمكن إضافتها عن طريق تحرير قسم "التعليمات" في Studio. حدد كيف يجب على chatbot استرداد المعلومات وتقديمها.
.webp)
عند كتابة مجموعة تعليمات، قم بتغطية النقاط التالية:
- تحديد أن الروبوت يجب أن يعطي الأولوية لمصادر المعرفة الخارجية على بيانات النموذج الداخلي.
- حدد نبرة وأسلوب الرد، ومن الأفضل أن يتم ذلك من خلال أمثلة على المحادثات والردود.
فيما يلي مثال على مجموعة تعليمات توضح سلوك "الأسئلة الشائعة حول موقع الملابس" chatbot
المهمة:
مساعدة المستخدمين في استكشاف الأزياء المستدامة وفهم المواد الصديقة للبيئة واتخاذ خيارات مستنيرة بشأن الملابس ذات المصادر الأخلاقية.
السمات الشخصية:
- واسع المعرفة: يقدم إجابات دقيقة من قاعدة المعرفة.
- ودود: دافئ وودودود.
- ملهمة: يشجع على الخيارات المستدامة.
- شفاف: لا يشارك إلا المعلومات التي تم التحقق من صحتها.
القدرات:
- التثقيف: شرح مبادئ الموضة المستدامة والمواد الصديقة للبيئة والشهادات باستخدام قاعدة المعرفة.
- المساعدة: التوصية بالمنتجات وتقديم المعلومات بدقة من البيانات المعتمدة.
- الإلهام: تسليط الضوء على فوائد الأزياء الأخلاقية دون آراء شخصية.
- الانخراط: الرد على الاستفسارات بشكل واضح ومهذب، وإعادة توجيه المستخدمين إلى الدعم في حالة عدم توفر إجابات.
اللهجة:
- إيجابية ومهنية وخالية من المصطلحات.
- الاحترام والتعاطف لضمان تجربة داعمة.
القواعد السلوكية:
- استخدم فقط القاعدة المعرفية المتوفرة (على سبيل المثال، Wikipedia ، مستندات الخيوط الخضراء).
- إذا لم تكن الإجابة متوفرة، أبلغ المستخدم واقترح عليه استشارة دعم عملاء الخيوط الخضراء.
مثال على سياسة الاستجابة:
استعلام: "ما هو القطن العضوي؟
الإجابة: "يُزرع القطن العضوي بدون مبيدات حشرية ضارة أو أسمدة اصطناعية، مما يقلل من التأثير البيئي."
استفسار: "هل يمكنك إخباري بسياسة استرداد الأموال؟
الإجابة: "ليس لدي هذه المعلومات. يُرجى زيارة موقعنا الإلكتروني أو الاتصال بالدعم للحصول على المساعدة."
الخطوة 3: إضافة مصادر المعرفة
لجعل RAG الخاص بك chatbot فعّالاً، قم بربطه بالمعارف الخارجية ذات الصلة، مثل مستندات PDF أو عناوين URL للمواقع الإلكترونية أو واجهات برمجة التطبيقات. إليك كيفية القيام بذلك:
- انتقل إلى قسم "قاعدة المعرفة" في Botpress.
- قم بتحميل المستندات أو أضف عناوين URL لمواقع الويب كمصادر.
- Botpress فهرسة المحتوى تلقائيًا، وتقسيمه إلى أجزاء معرفية أصغر حجمًا يمكن استرجاعها.
الخطوة 4: تخصيص هوية Chatbot'هوية
قم بتخصيص اسمك Chatbotوشخصيتك لتتناسب مع حالة استخدامك. تضمن هذه الخطوة الحاسمة ألا يخطئ chatbot الخاص بك في تعريف نفسه على أنه ChatGPT أو كلود.
- توجه إلى "تفاصيل الروبوت"
- انقر فوق "إنشاء" لإنشاء هوية لموقعك chatbot بناءً على تعليماته وبياناته، أو اكتب واحدة يدويًا.
الخطوة 5: قم بنشر Chatbot
chatbot جاهز الآن للمعاينة والمشاركة. إليك كيفية الوصول إليه واختباره:
- في Botpress Studio، انقر فوق "نشر" لنشر RAG Chatbot.
- انسخ الرابط وابدأ المحادثة!
الخطوة 6: قم بتخصيص مظهر Chatbotالخاص بك
هل تتطلع إلى تخصيص Webchat الخاص بك بشكل أكبر ليتماشى مع علامتك التجارية وصوتك؟ ببساطة انقر على "تخصيص Webchat" من "مشاركة".
Build a RAG Chatbot Today
تعمل روبوتات الدردشة الآلية المدعومة من RAG على تغيير طريقة تقديم الشركات لإجابات دقيقة وفي الوقت الفعلي، وتحسين سير العمل، ورفع مستوى تجارب المستخدمين. باستخدام الأدوات التي يوفرها Botpress ، يمكنك إنشاء روبوتات دردشة ذكية بسهولة.
وبفضل عمليات تحميل قاعدة المعرفة بنقرة واحدة والتكامل السلس مع منصات مثل Slack و WhatsApp و Notion وغيرها، يمكنك نشر روبوتات الدردشة الآلية القوية RAG في دقائق باستخدام Botpress.
Start building smarter, context-aware chatbots today — for free.
الأسئلة الأكثر تداولًا
1. ما الفرق بين chatbot لي RAG chatbot التقليدي؟
The difference between a RAG chatbot and a traditional chatbot is that a traditional chatbot relies on static responses or pre-trained models, while a RAG (retrieval-augmented generation) chatbot pulls relevant data from an external knowledge base and uses it to generate more accurate responses in real time.
2. كيف يقرر نظام RAG ما هي المعرفة التي يجب استرجاعها مقابل المعرفة التي يجب توليدها؟
A RAG system uses a retriever to identify the most relevant documents or data chunks based on the user’s question, then passes that information to a language model which generates a response grounded in the retrieved content, rather than relying purely on prior training.
3. هل يمكنني استخدام RAG دون تحميل مصادر معرفية خارجية؟
You can technically use RAG without uploading external knowledge sources, but doing so nullifies its core advantage. RAG is designed to supplement the language model with domain-specific or real-time data, so omitting external knowledge defeats its purpose.
4. هل RAG مناسب للتطبيقات متعددة اللغات؟
Yes, RAG is suitable for multilingual applications as long as both the language model and the retrieved documents support the target languages; many modern LLMs and vector databases are capable of handling multilingual queries and content.
5. كيف يمكنني قياس دقة وأهمية المعرفة المسترجعة؟
You can measure the accuracy and relevance of retrieved knowledge by logging which documents were retrieved, comparing the generated answer to ground truth or expert feedback, and tracking metrics like response correctness, user satisfaction, and click-through or follow-up rates.
.webp)
