في عالم البحث العلمي، تعتبر المعلومات هي المحرك الأساسي للتقدم، لذا قامت منشأة إعادة الطاقة الضوئية المتقدمة (APS) بتطوير منصة APS-RAG، المعروفة باسم Retrieval Augmented Generation، التي تهدف إلى تحقيق وصول سهل وسريع إلى قاعدة بياناتها الهائلة. تجمع هذه المنصة بين المعرفة التشغيلية التي تراكمت على مدار عقود، مما يساعد العاملين على الاستفادة من السجلات الإلكترونية، وثائق التقنية، والمحادثات الداخلية وغيرها من المصادر المهمة.

تشمل المنصة محرك استرداد معقد يدمج قنوات البيانات الكثيفة والنادرة، بالإضافة إلى قنوات المعرفة (Knowledge Graphs)، لتقديم استجابات ذكية تتماشى مع نوع الاستفسار. تعتمد المنصة كذلك على حلقة تصحيحية تضمن جودة البيانات المستخرجة، مما يساهم في تحسين استرجاع النقاط الحيوية.

تتضمن ابتكارات APS-RAG استخدام مجموعة أسئلة موثوقة (APS-Bench) تضم 50 سؤالًا مختارًا، مما يضمن نتائج قابلة للتدقيق. استطاعت المنصة تحقيق معدل استرجاع للنقاط الحيوية يصل إلى 70.3%، وهو ما يعكس تفوقها على النماذج التقليدية مثل BM25.

كما يسلط البحث الضوء على تفوق نماذج اللغة المفتوحة على المغلقة في جودة الإجابات، مما يفتح آفاقًا جديدة للاستخدامات المستقبلية.

تقوم APS بإصدار منهجية بناء APS-Bench وأيضًا الكود البرمجي للنموذج، مما يسهم في تسهيل سبل التكرار والتبني في المنشآت الأخرى. تعتبر هذه المنصة، جنبا إلى جنب مع تقييمها القائم على العمليات، خطوة هامة نحو دعم الذكاء الاصطناعي (AI) في مجال العمليات العلمية، مما يعد بالكثير من الإمكانيات لمستقبل البحث العلمي.