★
القائمة
الرئيسية كيف يُبنى قائمة المراقبة المنظومة
الأجهزة الشرائحمقارنة الرقائق الخوادم والأنظمةالشبكات الذاكرةالمصانع والتغليف التبريد
المنشآت مراكز البياناتالطاقة المشاريعالحوسبة السحابية وحوسبة GPU
الذكاء نماذج الذكاء الاصطناعيالبرمجيات منتجات الذكاء الاصطناعيمعايير الأداء أوراق بحثيةمجموعات البيانات المفاهيم
النظام البيئي الشركاتالأسهم الأشخاصالجدول الزمني الاتجاهاتمستقبل الذكاء الاصطناعي
تعلّم الأخبار استفسر عن البيانات وكلاء الذكاء الاصطناعي
حول من نحن المنهجية البيانات وواجهة API إخلاء المسؤولية
الخيارات
البيانات وواجهة API

وصول مجاني للقراءة فقط بصيغة JSON إلى البيانات المخزّنة مؤقتاً في الموقع.

الوضع الداكن

العرض الإرشادي
هل مصطلحات الرقائق ومراكز البيانات والنماذج جديدة عليك؟ نشرح المصطلحات الرئيسية أثناء تصفحك بلغة واضحة ومبسطة. البيانات نفسها، مع الشرح مدمجاً فيها.

عرض الخبراء
أنت تعرف المنظومة بالفعل. البيانات فقط: نظيفة وسريعة ومدمجة، دون شروح إضافية. هذا هو العرض الافتراضي.

لغة الواجهة
‹ رجوع
الرئيسية › المفاهيم › Retrieval-Augmented Generation (RAG)

Retrieval-Augmented Generation (RAG)

مفهوم التدريب والاستنتاج

Look it up, then answer — how enterprises ground models in their data.

أنت تطّلع على سجل شرح مفهوم: ما معنى هذا المصطلح بلغة واضحة، والسجلات التي يربطها معاً.

RAG retrieves relevant documents (via embedding search) and feeds them into the model's context, giving current, citable, private knowledge without retraining. It is the default enterprise AI architecture and the reason vector databases and embedding models became infrastructure categories; long context windows compete with it, agents combine both.

كيف يرتبط هذا ببقية المنظومة

Related · 5 Retrieval-Augmented Generation (RAG)

روابط هذا السجل في لمحة — انقر على أي مجموعة للانتقال إليها.

المصادر

RAG paper ↗

السجل مراجَع بتاريخ 2026-01-15 — عرض المنهجية.