الاختبار: استراتيجيات الاسترجاع
اختبر معرفتك باستراتيجيات الاسترجاع والبحث الهجين وإعادة الترتيب.
30 سؤالًا - انقر على كل سؤال لكشف الإجابة الصحيحة.
السؤال 1
ما الغرض الرئيسي من البحث بالتشابه في RAG؟
a) توليد النص
b) إيجاد وثائق ذات تمثيلات متجهية متشابهة
c) تدريب النماذج
d) ضغط البيانات
عرض الإجابة
الإجابة الصحيحة: b
يجد البحث بالتشابه الوثائق التي تكون تمثيلاتها المتجهية الأقرب إلى متجه الاستعلام.
السؤال 2
ما نطاق cosine similarity؟
a) 0 إلى 1
b) -1 إلى 1
c) 0 إلى ما لا نهاية
d) من سالب ما لا نهاية إلى ما لا نهاية
عرض الإجابة
الإجابة الصحيحة: b
يتراوح cosine similarity من -1 (معاكس) إلى 1 (متطابق).
السؤال 3
ماذا يعني «استرجاع top-k»؟
a) استرجاع كل الوثائق
b) استرجاع أكثر k وثائق تشابهًا
c) استرجاع k وثائق عشوائية
d) استرجاع أقدم k وثائق
عرض الإجابة
الإجابة الصحيحة: b
يعيد استرجاع top-k الـ k وثائق ذات أعلى درجات تشابه مع الاستعلام.
السؤال 4
علامَ يشير اختصار MMR؟
a) Maximum Match Ratio
b) Maximum Marginal Relevance
c) Minimum Match Retrieval
d) Multiple Match Results
عرض الإجابة
الإجابة الصحيحة: b
يشير MMR إلى Maximum Marginal Relevance، الذي يوازن بين الصلة والتنوّع.
السؤال 5
ما الميزة الرئيسية للبحث الهجين؟
a) أسرع من أي طريقة وحدها
b) يجمع دقة الكلمات المفتاحية مع الفهم الدلالي
c) يستخدم ذاكرة أقل
d) لا يتطلّب إعدادًا
عرض الإجابة
الإجابة الصحيحة: b
يجمع البحث الهجين تطابق BM25 بالكلمات المفتاحية مع البحث الدلالي المتجهي لنتائج أفضل إجمالًا.
السؤال 6
ما هو BM25؟
a) شبكة عصبية
b) خوارزمية ترتيب قائمة على الكلمات المفتاحية
c) قاعدة بيانات متجهية
d) نموذج embedding
عرض الإجابة
الإجابة الصحيحة: b
BM25 (Best Match 25) خوارزمية ترتيب كلاسيكية قائمة على الكلمات المفتاحية تُستخدم في محرّكات البحث.
السؤال 7
ما هو Reciprocal Rank Fusion (RRF)؟
a) نوع embedding
b) طريقة لدمج عدة ترتيبات
c) قاعدة بيانات
d) تقنية LLM
عرض الإجابة
الإجابة الصحيحة: b
RRF تقنية لدمج الترتيبات من عدة طرق استرجاع في ترتيب واحد.
السؤال 8
ما هو reranking في الاسترجاع؟
a) الاسترجاع الأولي للوثائق
b) إعادة تقييم الوثائق المسترجعة بنموذج أقوى
c) حذف النتائج المكرّرة
d) الترتيب أبجديًا
عرض الإجابة
الإجابة الصحيحة: b
يستخدم reranking نموذجًا أقوى لإعادة تقييم نتائج الاسترجاع الأولية لجودة أفضل.
السؤال 9
ما هو cross-encoder؟
a) نموذج يرمّز الوثائق منفصلة
b) نموذج يقيّم أزواج الاستعلام-الوثيقة معًا
c) طريقة تشفير
d) نوع قاعدة بيانات
عرض الإجابة
الإجابة الصحيحة: b
تعالج نماذج cross-encoder الاستعلام والوثيقة معًا لإنتاج درجة صلة.
السؤال 10
لماذا يُنفَّذ reranking عادةً على مجموعة فرعية من النتائج؟
a) لأنه أدق
b) لأن نماذج cross-encoder أبطأ من bi-encoders
c) لأنه يحسّن التنوّع
d) لأن قواعد البيانات تتطلّبه
عرض الإجابة
الإجابة الصحيحة: b
نماذج cross-encoder مكلفة حسابيًا، لذا يُطبَّق reranking على أفضل المرشّحين فقط.
السؤال 11
ما معامل lambda_mult في MMR؟
a) معدّل التعلّم
b) مقايضة بين الصلة والتنوّع
c) عدد النتائج
d) عتبة التشابه
عرض الإجابة
الإجابة الصحيحة: b
يتحكّم lambda_mult (0-1) في التوازن: 1 = صلة خالصة، 0 = أقصى تنوّع.
السؤال 12
متى يكون البحث بالكلمات المفتاحية أفضل من البحث الدلالي؟
a) دائمًا
b) لتطابق المصطلحات الدقيقة والكلمات النادرة
c) أبدًا
d) للاستعلامات المفاهيمية
عرض الإجابة
الإجابة الصحيحة: b
يتميز البحث بالكلمات المفتاحية في إيجاد المصطلحات الدقيقة والأسماء الخاصة والمفردات المتخصّصة النادرة.
السؤال 13
ماذا يفعل score_threshold في الاسترجاع؟
a) يحدّد أقصى عدد نتائج
b) يصفّي النتائج دون حد أدنى لدرجة التشابه
c) يرتّب النتائج
d) يضغط المتجهات
عرض الإجابة
الإجابة الصحيحة: b
يصفي score_threshold النتائج ذات درجات التشابه دون العتبة المحددة.
السؤال 14
ما التصفية قبل الاسترجاع؟
a) التصفية بعد الحصول على كل النتائج
b) تصفية الوثائق قبل البحث بالتشابه
c) تصفية الاستعلام
d) بلا تصفية
عرض الإجابة
الإجابة الصحيحة: b
تطبّق التصفية قبل الاسترجاع مرشّحات metadata قبل البحث بالتشابه، ما يجعلها أكثر كفاءة.
السؤال 15
أي شركة تقدّم واجهة Rerank API؟
a) OpenAI
b) Cohere
c) Google
d) Microsoft
عرض الإجابة
الإجابة الصحيحة: b
تقدّم Cohere واجهة Rerank API جاهزة للإنتاج لإعادة ترتيب الوثائق.
السؤال 16
ما هو fetch_k في MMR؟
a) العدد النهائي للنتائج
b) عدد المرشّحين للنظر فيهم قبل تصفية التنوّع
c) حجم الدفعة
d) مهلة زمنية
عرض الإجابة
الإجابة الصحيحة: b
fetch_k هو عدد المرشّحين الأوليين المسترجعين قبل أن يطبّق MMR اختيار التنوّع.
السؤال 17
ما سير عمل reranking النموذجي؟
a) إعادة ترتيب ← استرجاع ← إرجاع
b) استرجاع كثير ← إعادة ترتيب ← إرجاع أعلى k
c) إرجاع ← إعادة ترتيب ← استرجاع
d) إعادة ترتيب مباشرة دون استرجاع
عرض الإجابة
الإجابة الصحيحة: b
أولًا استرجع مرشّحين كثيرين (50+)، ثم أعد الترتيب، ثم أرجع أعلى k نتائج بعد إعادة الترتيب.
السؤال 18
ماذا تقيس المسافة الإقليدية؟
a) الزاوية بين المتجهات
b) المسافة المستقيمة بين المتجهات
c) الجداء الداخلي
d) جيب تمام الزاوية
عرض الإجابة
الإجابة الصحيحة: b
تقيس المسافة الإقليدية المسافة المستقيمة بين نقطتين في فضاء المتجهات.
السؤال 19
ما هو EnsembleRetriever في LangChain؟
a) مسترجع واحد
b) مسترجع يجمع عدة مسترجعات بأوزان
c) أداة reranking
d) نموذج embedding
عرض الإجابة
الإجابة الصحيحة: b
يجمع EnsembleRetriever عدة مسترجعات (مثل BM25 + متجهي) بأوزان قابلة للضبط.
السؤال 20
لماذا قد يفوّت البحث الدلالي وثائق ذات صلة؟
a) لأنه بطيء جدًا
b) قد يفوّت المصطلحات الدقيقة أو المفردات النادرة
c) يعيد نتائج أكثر من اللازم
d) يتطلّب ذاكرة أكثر
عرض الإجابة
الإجابة الصحيحة: b
يركّز البحث الدلالي على المعنى وقد يفوّت تطابقات كلمات مفتاحية دقيقة أو مصطلحات متخصّصة نادرة.
السؤال 21
ما معامل k في صيغة RRF؟
a) عدد النتائج
b) ثابت يمنع هيمنة الرتب العالية
c) عتبة التشابه
d) حجم الدفعة
عرض الإجابة
الإجابة الصحيحة: b
الثابت k (عادة 60) يمنع الوثائق المرتبة عاليًا في قائمة واحدة من الهيمنة على الدمج.
السؤال 22
ما التصفية بعد الاسترجاع؟
a) التصفية قبل البحث
b) تصفية النتائج بعد الاسترجاع بناءً على معايير
c) بلا تصفية
d) تصفية الاستعلام
عرض الإجابة
الإجابة الصحيحة: b
تطبّق التصفية بعد الاسترجاع مرشّحات على النتائج بعد استرجاعها.
السؤال 23
أيهما أكثر كفاءة: التصفية قبل الاسترجاع أم بعده؟
a) بعد الاسترجاع
b) قبل الاسترجاع
c) متساويتان
d) يعتمد على تعقيد المرشّح
عرض الإجابة
الإجابة الصحيحة: b
التصفية قبل الاسترجاع أكثر كفاءة لأنها تقلّل فضاء البحث قبل حساب التشابه.
السؤال 24
ما نوع نموذج ms-marco-MiniLM-L-6-v2؟
a) نموذج embedding
b) أداة reranking من نوع cross-encoder
c) LLM
d) قاعدة بيانات متجهية
عرض الإجابة
الإجابة الصحيحة: b
ms-marco-MiniLM-L-6-v2 نموذج cross-encoder مدرَّب على MS MARCO لإعادة الترتيب.
السؤال 25
ما مخرجات cross-encoder؟
a) تمثيل embedding متجهي
b) درجة صلة
c) نص مولَّد
d) تسمية تصنيف
عرض الإجابة
الإجابة الصحيحة: b
تنتج نماذج cross-encoder درجة صلة تشير إلى مدى صلة وثيقة باستعلام.
السؤال 26
لماذا تُستخدم الأوزان في EnsembleRetriever؟
a) لجعله أسرع
b) للتحكّم في أهمية كل مسترجع
c) لتقليل النتائج
d) لتشفير البيانات
عرض الإجابة
الإجابة الصحيحة: b
تتحكّم الأوزان في مقدار مساهمة كل مسترجع في الترتيب النهائي.
السؤال 27
بماذا يعادل الجداء الداخلي للمتجهات المعيارية؟
a) المسافة الإقليدية
b) Cosine similarity
c) مسافة Manhattan
d) مسافة Hamming
عرض الإجابة
الإجابة الصحيحة: b
للمتجهات المعيارية (الطول = 1)، الجداء الداخلي يعادل cosine similarity.
السؤال 28
ما العيب الرئيسي لـ reranking؟
a) نتائج أقل جودة
b) زمن استجابة وتكلفة إضافيان
c) نتائج أقل
d) يتطلّب GPU
عرض الإجابة
الإجابة الصحيحة: b
يضيف reranking زمن استجابة (استدلال cross-encoder) وربما تكلفة (استدعاءات API).
السؤال 29
متى ينبغي ألا تستخدم البحث الهجين؟
a) مجال بمصطلحات تقنية
b) استعلامات مفاهيمية/دلالية خالصة
c) بحث منتجات
d) استعلامات كيانات مسماة
عرض الإجابة
الإجابة الصحيحة: b
للاستعلامات المفاهيمية الخالصة دون مصطلحات محددة، قد يكفي البحث الدلالي وحده.
السؤال 30
ما العدد النموذجي للمرشّحين لإعادة ترتيبهم؟
a) 5
b) 20-50
c) 1000
d) كل الوثائق
عرض الإجابة
الإجابة الصحيحة: b
عادةً يُسترجع 20-50 مرشّحًا ويُعاد ترتيبهم لموازنة الجودة مع زمن الاستجابة.
النتائج
| الدرجة | المستوى |
|---|---|
| 27-30 | ممتاز - فهم قوي لاستراتيجيات الاسترجاع |
| 21-26 | جيد - يُوصى ببعض المراجعة |
| 15-20 | متوسط - راجع الفصول مرة أخرى |
| أقل من 15 | يحتاج مراجعة شاملة |