موجّه KNN
يستخدم موجّه KNN (K-Nearest Neighbors) التشابه الدلالي لمطابقة الاستعلامات الواردة مع قاعدة بيانات من الاستعلامات التاريخية ذات تعيينات النماذج المثلى المعروفة. يتيح ذلك توجيهًا متعلّمًا يتحسن بمرور الوقت.
كيف يعمل
- تضمين الاستعلام -- تحويل الاستعلام الوارد إلى متجه تضمين
- بحث KNN -- إيجاد K من أكثر الاستعلامات السابقة تشابهًا في مخزن التضمينات
- التصويت -- تجميع تعيينات النماذج لدى الجيران K
- الاختيار -- اختيار النموذج الحاصل على أكبر عدد من الأصوات (مرجّحة بالتشابه)
بيانات التدريب
يبني موجّه KNN مجموعة بياناته من:
- سجلات جلسات الوكيل مع تقييمات الجودة
- نتائج اختبارات A/B من تطور المطالبات
- الملاحظات والتصحيحات اليدوية
الإعداد
toml
[router]
strategy = "knn"
[router.knn]
k = 5
embedding_provider = "ollama"
embedding_model = "nomic-embed-text"
min_similarity = 0.6
min_dataset_size = 100
fallback_strategy = "heuristic"البداية الباردة
عند عدم توفر بيانات تدريب كافية (أقل من min_dataset_size)، يرجع موجّه KNN إلى الاستراتيجية الاستدلالية.