# دراسة: مجموعات الوثائق الكبيرة تقلل دقة RAG

> أدت إضافة وثائق أكثر تنوعًا إلى تراجع أداء التوليد المعزّز بالاسترجاع، إذ انخفضت الدقة 63% في أحد الاختبارات.

Oossa · 2026-10-15 · https://oossa.com/ar/large-document-collections-reduce-rag-accuracy-study-finds

درس باحثون بقيادة Nabaraj Subedi أداء التوليد المعزّز بالاسترجاع (RAG) مع مجموعات وثائق آخذة في التوسع. وفي نظام تابع لإدارة النقل في وايومنغ، أدى توسيع مجموعة الوثائق من 54 إلى 1,128 وثيقة إلى انخفاض precision@10 بنسبة 63%، وتراجع استرجاع الوثيقة التي تتضمن الإجابة بنسبة 23%. وتقترح الورقة تقنية «تحديد النطاق المرن» التي تحصر الاسترجاع في المجالات ذات الصلة من دون تدريب إضافي. ويوصي الباحثون بتطبيق تحديد النطاق المرن أولًا، ثم إجراء استدعاء واحد لتوليف الإجابة.

## الحقائق

- ارتفع عدد الوثائق من 54 إلى 1,128، فتراجعت precision@10 بنسبة 63% والاسترجاع بنسبة 23%.
- نُشرت الورقة على arXiv في 2026-10-15 ("Thu Oct 15 2026 06:00:00 GMT+0200")

## لماذا يهم

بالنسبة إلى مطوري روبوتات المحادثة القائمة على RAG، قد تؤدي إضافة مزيد من الوثائق إلى جعل الإجابات أقل دقة، ما لم يُستخدم تحديد نطاق المجال.

## المصادر والمراجع

1. [When More Documents Hurt RAG: Measuring and Reducing Vector Search Dilution with Domain-Scoped Retrieval](https://arxiv.org/abs/2606.11350) – arXiv cs.IR, 2026-10-15

آخر تحديث: 2026-10-15