RAG Arena &
التوجيه الديناميكي
قارن قواعد المعرفة المتعددة جنباً إلى جنب، اكتشف أيها يؤدي أفضل لكل نوع من الأسئلة، واترك النظام يوجّه تلقائياً الاستعلامات المستقبلية إلى المصدر الفائز.
مقارنة قواعد المعرفة جنباً إلى جنب
أرسل سؤالاً إلى تكوينات RAG متعددة في آنٍ واحد. اطّلع على كيفية استجابة قواعد المعرفة المختلفة، ثم اختر الفائز.
Qdrant
Cloudflare Vectorizeكيف يعمل RAG Arena
عملية منظّمة للعثور على أفضل تكوين لقاعدة المعرفة لكل نوع من الأسئلة.
تكوين المتغيرات
أعدّ 2 إلى 8 متغيرات ساحة، كل منها يشير إلى متجه RAG أو قاعدة معرفة مختلفة.
التشغيل المتوازي
أرسل الأسئلة إلى جميع المتغيرات في آنٍ واحد. تستعيد كل منها السياق من قاعدة معرفتها الخاصة.
المقارنة والتقييم
اعرض الردود جنباً إلى جنب مع درجات الجودة الفورية للصلة والهلوسة والاكتمال.
التعلّم والتوجيه
يتعلّم النظام أي قاعدة معرفة تفوز لكل نوع من الأسئلة ويوجّه الاستعلامات المستقبلية تلقائياً.
التوجيه الديناميكي لـ RAG
بمجرد أن تحدد نتائج الساحة التفضيلات، يتم توجيه الأسئلة الواردة تلقائياً إلى قاعدة المعرفة الأفضل أداءً — دون الحاجة إلى تكوين يدوي.
مصمّم لـ RAG المؤسسي
كل ما تحتاجه لتحسين جودة الاسترداد على نطاق واسع.
دعم متعدد الموفّرين
قارن بين Qdrant وCloudflare Vectorize وCouchbase وMongoDB Atlas والمزيد في تجربة ساحة واحدة.
تقييم الجودة المدمج
تُقيَّم كل إجابة في الوقت الفعلي بناءً على الصلة والهلوسة والدقة والاكتمال.
تكامل الإصلاح التلقائي
تُغذّي نتائج الساحة حلقة الإصلاح التلقائي لضمان الجودة، لتتعلم تلقائياً التوجيه الأمثل وفق عتبات الجودة.
سجل المراجعة الكامل
تُتتبَّع كل قرار توجيه مع المصدر (الساحة، الإصلاح التلقائي، أو اليدوي) والدرجات وطوابع الوقت في MongoDB.
التوجيه السريع عبر KV
تُخزَّن التفضيلات المُتعلَّمة في Cloudflare KV لعمليات بحث دون ميلي ثانية. يحتفظ MongoDB بالسجل الكامل.
إعدادات Arena المسبقة
احفظ إعدادات الساحة وسمّها وأعد استخدامها. صدّر بصيغة JSON المحمولة للمشاركة بين الفرق.
موفّرو المتجهات المدعومون
شغّل تجارب Arena مع أي مجموعة من قواعد بيانات المتجهات.
QdrantCloudflare Vectorize
Couchbase
Vertex AI Vector Search
PageIndexمعماريات استرداد RAG
وجّه الاستعلامات إلى استراتيجيات استرداد مختلفة بناءً على نوع السؤال. تُحسّن كل معمارية أداءها لحالات استخدام مختلفة.
البحث المتجهي
مطابقة التشابه الدلالي عبر التضمينات الكثيفة. الأنسب للأسئلة باللغة الطبيعية والبحث المفاهيمي.
هجين (BM25 + متجهي)
يجمع بحث الكلمات المفتاحية مع البحث الدلالي باستخدام دمج الرتبة التبادلية. الأنسب للاستعلامات التقنية الدقيقة.
إعادة الترتيب
استرداد أولي يعقبه إعادة ترتيب بالمشفِّر المتقاطع للدقة. الأنسب للإجابات الحرجة التي تتطلب دقة عالية.
RAG العاملي
توجيه مدفوع بنموذج اللغة عبر قواعد معرفة وأدوات متعددة. الأنسب للأسئلة المعقدة متعددة الخطوات التي تتطلب تركيباً.
اعثر على تكوين RAG الأمثل لديك
توقف عن التخمين أي قاعدة معرفة تؤدي أفضل. دع RAG Arena يُريك البيانات، ثم دع التوجيه الديناميكي يتولى الباقي.