المُقدّمة

إن الجيل المعزز للاسترجاع، أو RAG، هو آلية تساعد نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) مثل GPT على أن تصبح أكثر فائدة ومعرفة من خلال سحب المعلومات من مخزن البيانات المفيدة، تمامًا مثل جلب كتاب من المكتبة. وإليك كيف تصنع RAG السحر من خلال سير عمل الذكاء الاصطناعي البسيط:

• قاعدة المعرفة (الإدخال): فكر في هذا كمكتبة كبيرة مليئة بالأشياء المفيدة - الأسئلة الشائعة والأدلة والمستندات وما إلى ذلك. عندما يظهر سؤال، فهذا هو المكان الذي يبحث فيه النظام عن الإجابات.
• المشغل/الاستعلام (الإدخال): هذه هي نقطة البداية. عادةً ما يكون هذا سؤالًا أو طلبًا من المستخدم الذي يخبر النظام، "مرحبًا، أريدك أن تفعل شيئًا ما!"
• المهمة/الإجراء (الإخراج): بمجرد أن يحصل النظام على الزناد، فإنه يتأرجح إلى العمل. إذا كان سؤالا، فإنه يحفر إجابة. إذا كان طلبًا لفعل شيء ما، فإنه ينجز هذا الشيء.

الآن، دعونا نقسم آلية RAG إلى خطوات بسيطة:

1. استرجاع: أولاً، عندما يأتي سؤال أو طلب، يقوم RAG بالبحث في قاعدة المعرفة للعثور على المعلومات ذات الصلة.
2. زيادة: بعد ذلك، يأخذ هذه المعلومات ويمزجها مع السؤال أو الطلب الأصلي. وهذا يشبه إضافة المزيد من التفاصيل إلى الطلب الأساسي للتأكد من أن النظام يفهمه بالكامل.
3. جيل: أخيرًا، مع توفر كل هذه المعلومات الغنية، فإنه يغذيها في نموذج لغة كبير يقوم بعد ذلك بصياغة استجابة مستنيرة أو تنفيذ الإجراء المطلوب.

لذا، باختصار، يشبه RAG وجود مساعد ذكي يبحث أولاً عن معلومات مفيدة، ويمزجها مع السؤال المطروح، ثم يقدم إما إجابة شاملة أو ينفذ مهمة حسب الحاجة. بهذه الطريقة، مع RAG، لا يقوم نظام الذكاء الاصطناعي لديك بالتصوير في الظلام فحسب؛ فهو يتمتع بقاعدة قوية من المعلومات للعمل منها، مما يجعله أكثر موثوقية وإفادة.

ما هي المشكلة التي يحلونها؟

سد فجوة المعرفة

الذكاء الاصطناعي التوليدي، المدعوم من LLMs، بارع في إنتاج استجابات نصية بناءً على كمية هائلة من البيانات التي تم تدريبه عليها. في حين أن هذا التدريب يتيح إنشاء نص قابل للقراءة ومفصل، فإن الطبيعة الثابتة لبيانات التدريب تمثل قيدًا بالغ الأهمية. تصبح المعلومات الموجودة في النموذج قديمة بمرور الوقت، وفي سيناريو ديناميكي مثل برنامج الدردشة الآلي الخاص بالشركة، يمكن أن يؤدي غياب البيانات في الوقت الفعلي أو البيانات الخاصة بالمؤسسة إلى استجابات غير صحيحة أو مضللة. يعد هذا السيناريو ضارًا لأنه يقوض ثقة المستخدم في التكنولوجيا، مما يشكل تحديًا كبيرًا خاصة في التطبيقات التي تركز على العملاء أو التطبيقات ذات المهام الحرجة.

حل RAG

تأتي RAG للإنقاذ من خلال دمج القدرات التوليدية لـ LLM مع استرجاع المعلومات المستهدفة في الوقت الفعلي، دون تغيير النموذج الأساسي. يتيح هذا الدمج لنظام الذكاء الاصطناعي تقديم استجابات ليست ملائمة للسياق فحسب، بل تعتمد أيضًا على أحدث البيانات. على سبيل المثال، في سيناريو الدوري الرياضي، بينما يمكن لـ LLM توفير معلومات عامة حول الرياضة أو الفرق، تعمل RAG على تمكين الذكاء الاصطناعي من تقديم تحديثات في الوقت الفعلي حول الألعاب الأخيرة أو إصابات اللاعبين من خلال الوصول إلى مصادر البيانات الخارجية مثل قواعد البيانات أو خلاصات الأخبار أو حتى مستودعات البيانات الخاصة بالدوري.

البيانات التي تبقى محدثة

يكمن جوهر RAG في قدرته على زيادة LLM ببيانات جديدة خاصة بالمجال. يعد التحديث المستمر لمستودع المعرفة في RAG طريقة فعالة من حيث التكلفة لضمان بقاء الذكاء الاصطناعي التوليدي محدثًا. علاوة على ذلك، فهو يوفر طبقة من السياق تفتقر إليها شهادة LLM المعممة، وبالتالي تعزيز جودة الاستجابات. وتزيد القدرة على تحديد المعلومات غير الصحيحة أو تصحيحها أو حذفها ضمن مستودع المعرفة الخاص بـ RAG من جاذبيتها، مما يضمن وجود آلية تصحيح ذاتي لاسترجاع معلومات أكثر دقة.

أمثلة على سير عمل RAG

في عالم الذكاء الاصطناعي المتطور، يُحدث الجيل المعزز للاسترجاع (RAG) تأثيرًا كبيرًا عبر قطاعات الأعمال المختلفة من خلال تعزيز قدرات نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) بشكل كبير. دعونا نلقي نظرة على بعض الأمثلة للتعرف على كيفية قيام سير عمل RAG بأتمتة المهام –

1. استرجاع المعرفة الداخلية للفريق ومشاركتها:
   1. السيناريو: غالبًا ما تواجه الشركة متعددة الجنسيات التي لديها مجموعة متنوعة من المشاريع تحديات في مشاركة المعرفة والأفكار بكفاءة عبر فرقها. وللتخفيف من حدة هذه المشكلة، تطبق الشركة منصة RAG المعززة لتبسيط عملية استرجاع المعرفة الداخلية ومشاركتها.
   2. العمل:
      1. استرجاع:
         1. مثال للاستعلام: يستفسر مدير المشروع، "هل عملنا على أي مشاريع تتعلق بالطاقة المتجددة في السنوات الثلاث الماضية؟"
         2. تقوم آلية RAG بالبحث الفوري في قواعد البيانات الداخلية وتقارير المشاريع السابقة وأي مستودعات أخرى ذات صلة لاستعادة المعلومات المتعلقة بمشاركة الشركة في مشاريع الطاقة المتجددة خلال الفترة المحددة.
      2. زيادة:
         1. تتضمن البيانات المستردة عناوين المشروع والموظفين الرئيسيين والتسليمات النهائية ونتائج كل مشروع.
         2. وقد يقوم أيضًا بإحضار روابط لأي اتصالات أو عروض تقديمية أو مستندات ذات صلة تمت مشاركتها داخليًا أثناء سير هذه المشاريع.
      3. جيل:
         1. مثال للإجابة: يقوم النظام بإنشاء استجابة شاملة:
            "نعم، على مدى السنوات الثلاث الماضية، شاركنا في ثلاثة مشاريع رئيسية للطاقة المتجددة. قادت سارة جونسون من فريق الاستدامة مشروع "Solar Innovations" واختتم في ديسمبر 2021 بتطوير نموذج أولي لمحطة شحن تعمل بالطاقة الشمسية. مشروع "كفاءة طاقة الرياح" برئاسة مارك ديسوزا، يهدف إلى تعزيز كفاءة توربينات الرياح وتم الانتهاء منه في يونيو 2022. وأخيرًا، كانت "الدعوة لسياسة الطاقة المتجددة" عبارة عن مبادرة مشتركة بين الإدارات اختتمت في سبتمبر 2022، مما أدى إلى إنشاء مقترح سياسة لتعزيز اعتماد الطاقة المتجددة داخل المجتمعات المحلية. يمكن الوصول إلى الوثائق والتقارير والعروض التقديمية ذات الصلة من خلال الروابط المتوفرة.
2. الحملات التسويقية الآلية:
   • سيناريو: تقوم إحدى وكالات التسويق الرقمي بتطبيق RAG لأتمتة إنشاء ونشر الحملات التسويقية بناءً على اتجاهات السوق في الوقت الفعلي وسلوك المستهلك.
   • سير العمل:
     • استرجاع: عندما يأتي عميل متوقع جديد إلى النظام، تقوم آلية RAG بجلب التفاصيل ذات الصلة بالعميل المتوقع وتنظيمه وتبدأ بدء سير العمل.
     • زيادة: يجمع هذه البيانات مع الأهداف التسويقية للعميل وإرشادات العلامة التجارية والتركيبة السكانية المستهدفة.
     • تنفيذ المهمة: يقوم النظام بشكل مستقل بتصميم ونشر حملة تسويقية مخصصة عبر قنوات رقمية مختلفة للاستفادة من الاتجاه المحدد، وتتبع أداء الحملة في الوقت الفعلي لإجراء التعديلات المحتملة.
3. البحوث القانونية وإعداد القضايا:
   • سيناريو: شركة محاماة تدمج RAG لتسريع البحث القانوني وإعداد القضايا.
   • سير العمل:
     • استرجاع: عند الإدخال حول قضية جديدة، فإنه يسحب السوابق القانونية والقوانين والأحكام الأخيرة ذات الصلة.
     • زيادة: يربط هذه البيانات بتفاصيل الحالة.
     • جيل: يقوم النظام بصياغة ملخص أولي للقضية، مما يقلل بشكل كبير من الوقت الذي يقضيه المحامون في البحث الأولي.
4. تعزيز خدمة العملاء:
   • سيناريو: تقوم إحدى شركات الاتصالات بتنفيذ برنامج الدردشة الآلي المعزز بـ RAG للتعامل مع استفسارات العملاء فيما يتعلق بتفاصيل الخطة، والفواتير، واستكشاف المشكلات الشائعة وإصلاحها.
   • سير العمل:
     • استرجاع: عند تلقي استفسار حول سعة البيانات الخاصة بخطة معينة، يقوم النظام بالرجوع إلى أحدث الخطط والعروض من قاعدة البيانات الخاصة به.
     • زيادة: فهو يجمع هذه المعلومات المستردة مع تفاصيل الخطة الحالية للعميل (من ملف تعريف العميل) والاستعلام الأصلي.
     • جيل: يقوم النظام بإنشاء استجابة مخصصة، موضحًا الاختلافات المسموح بها للبيانات بين الخطة الحالية للعميل والخطة التي تم الاستعلام عنها.
5. إدارة المخزون وإعادة الطلب:
   1. السيناريو: تستخدم شركة التجارة الإلكترونية نظامًا معززًا بـ RAG لإدارة المخزون وإعادة طلب المنتجات تلقائيًا عندما تنخفض مستويات المخزون إلى ما دون الحد المحدد مسبقًا.
   2. العمل:
      1. استرجاع: عندما يصل مخزون المنتج إلى مستوى منخفض، يقوم النظام بالتحقق من سجل المبيعات وتقلبات الطلب الموسمية واتجاهات السوق الحالية من قاعدة البيانات الخاصة به.
      2. زيادة: ومن خلال الجمع بين البيانات المستردة مع تكرار إعادة طلب المنتج، والمهل الزمنية، وتفاصيل المورد، فإنه يحدد الكمية المثالية لإعادة الطلب.
      3. تنفيذ المهمة: يتفاعل النظام بعد ذلك مع برنامج المشتريات الخاص بالشركة لتقديم طلب شراء تلقائيًا مع المورد، مما يضمن عدم نفاد منصة التجارة الإلكترونية من المنتجات الشائعة أبدًا.
6. تأهيل الموظفين وإعداد تكنولوجيا المعلومات:
   1. السيناريو: تستخدم شركة متعددة الجنسيات نظامًا مدعومًا بـ RAG لتبسيط عملية تأهيل الموظفين الجدد، مما يضمن إعداد جميع متطلبات تكنولوجيا المعلومات قبل اليوم الأول للموظف.
   2. العمل:
      1. استرجاع: عند تلقي تفاصيل التعيين الجديد، يقوم النظام بالرجوع إلى قاعدة بيانات الموارد البشرية لتحديد دور الموظف وإدارته وموقعه.
      2. زيادة: فهو يربط هذه المعلومات بسياسات تكنولوجيا المعلومات الخاصة بالشركة، ويحدد البرامج والأجهزة وأذونات الوصول التي سيحتاجها الموظف الجديد.
      3. تنفيذ المهمة: يتواصل النظام بعد ذلك مع نظام التذاكر الخاص بقسم تكنولوجيا المعلومات، وينشئ التذاكر تلقائيًا لإعداد محطة عمل جديدة، وتثبيت البرامج الضرورية، ومنح الوصول المناسب إلى النظام. وهذا يضمن أنه عندما يبدأ الموظف الجديد عمله، تكون محطة عمله جاهزة، ويمكنه التعمق في مسؤولياته على الفور.

تؤكد هذه الأمثلة على تعدد الاستخدامات والفوائد العملية لاستخدام سير عمل RAG في معالجة تحديات الأعمال المعقدة في الوقت الفعلي عبر عدد لا يحصى من المجالات.

قم بتوصيل بياناتك وتطبيقاتك باستخدام Nanonets AI Assistant للدردشة مع البيانات، ونشر روبوتات الدردشة والوكلاء المخصصين، وإنشاء مهام سير عمل RAG.

كيفية بناء سير عمل RAG الخاص بك؟

عملية بناء سير عمل RAG

يمكن تقسيم عملية إنشاء سير عمل إنشاء الاسترجاع المعزز (RAG) إلى عدة خطوات رئيسية. ويمكن تصنيف هذه الخطوات إلى ثلاث عمليات رئيسية: ابتلاع, استرجاعو جيلبالإضافة إلى بعض الاستعدادات الإضافية:

1. طريقة التحضير:

• إعداد قاعدة المعرفة: قم بإعداد مستودع بيانات أو قاعدة معرفية عن طريق استيعاب البيانات من مصادر مختلفة - التطبيقات والمستندات وقواعد البيانات. يجب تنسيق هذه البيانات للسماح بإمكانية البحث الفعالة، وهو ما يعني في الأساس أنه يجب تنسيق هذه البيانات في تمثيل كائن "المستند" موحد.

2. عملية الابتلاع:

• إعداد قاعدة بيانات المتجهات: استخدم قواعد بيانات المتجهات كقواعد معرفية، باستخدام خوارزميات فهرسة متنوعة لتنظيم المتجهات عالية الأبعاد، مما يتيح إمكانية الاستعلام السريعة والقوية.
  • استخراج البيانات: استخراج البيانات من هذه الوثائق.
  • تقطيع البيانات: تقسيم المستندات إلى أجزاء من أقسام البيانات.
  • تضمين البيانات: قم بتحويل هذه القطع إلى تضمينات باستخدام نموذج التضمين مثل النموذج الذي توفره OpenAI.
• قم بتطوير آلية لاستيعاب استعلام المستخدم الخاص بك. يمكن أن يكون هذا واجهة مستخدم أو سير عمل قائم على واجهة برمجة التطبيقات (API).

3. عملية الاسترجاع:

• تضمين الاستعلام: احصل على تضمين البيانات لاستعلام المستخدم.
• استرجاع القطعة: قم بإجراء بحث مختلط للعثور على الأجزاء المخزنة الأكثر صلة في قاعدة بيانات المتجهات بناءً على تضمين الاستعلام.
• سحب المحتوى: اسحب المحتوى الأكثر صلة من قاعدة معارفك إلى موجهك كسياق.

4. عملية التوليد:

• الجيل الفوري: قم بدمج المعلومات المستردة مع الاستعلام الأصلي لتكوين مطالبة. الآن يمكنك تنفيذ –
  • توليد الاستجابة: أرسل نص المطالبة المدمج إلى LLM (نموذج اللغة الكبير) لإنشاء استجابة مستنيرة.
  • تنفيذ المهمة: أرسل نص المطالبة المدمج إلى وكيل بيانات LLM الخاص بك والذي سيستنتج المهمة الصحيحة التي يجب تنفيذها بناءً على استعلامك وتنفيذها. على سبيل المثال، يمكنك إنشاء وكيل بيانات Gmail ثم مطالبته "بإرسال رسائل بريد إلكتروني ترويجية إلى العملاء المحتملين الجدد في Hubspot" وسيقوم وكيل البيانات بما يلي:
    • جلب الخيوط الأخيرة من Hubspot.
    • استخدم قاعدة المعرفة الخاصة بك للحصول على المعلومات ذات الصلة فيما يتعلق بالعملاء المتوقعين. يمكن لقاعدة معارفك استيعاب البيانات من مصادر بيانات متعددة - LinkedIn وLead Enrichment APIs وما إلى ذلك.
    • تنظيم رسائل البريد الإلكتروني الترويجية المخصصة لكل عميل متوقع.
    • أرسل رسائل البريد الإلكتروني هذه باستخدام مزود البريد الإلكتروني / مدير حملة البريد الإلكتروني.

5. التكوين والتحسين:

• التخصيص: قم بتخصيص سير العمل ليناسب متطلبات محددة، والتي قد تتضمن ضبط تدفق العرض، مثل المعالجة المسبقة والتقسيم واختيار نموذج التضمين.
• الاقوي: قم بتنفيذ إستراتيجيات التحسين لتحسين جودة الاسترجاع وتقليل عدد الرموز المميزة للمعالجة، مما قد يؤدي إلى تحسين الأداء والتكلفة على نطاق واسع.

تنفيذ واحد بنفسك

يعد تنفيذ سير عمل إنشاء الاسترجاع المعزز (RAG) مهمة معقدة تتضمن العديد من الخطوات وفهمًا جيدًا للخوارزميات والأنظمة الأساسية. فيما يلي التحديات والخطوات المميزة للتغلب عليها لأولئك الذين يتطلعون إلى تنفيذ سير عمل RAG:

التحديات في بناء سير عمل RAG الخاص بك:

1. الجدة وغياب الممارسات الراسخة: RAG هي تقنية جديدة نسبيًا، تم اقتراحها لأول مرة في عام 2020، ولا يزال المطورون يكتشفون أفضل الممارسات لتنفيذ آليات استرجاع المعلومات في الذكاء الاصطناعي التوليدي.
2. التكلفة: سيكون تنفيذ RAG أكثر تكلفة من استخدام نموذج اللغة الكبير (LLM) وحده. ومع ذلك، فهو أقل تكلفة من إعادة تدريب LLM بشكل متكرر.
3. هيكلة البيانات: يعد تحديد أفضل طريقة لنمذجة البيانات المنظمة وغير المنظمة داخل مكتبة المعرفة وقاعدة بيانات المتجهات تحديًا رئيسيًا.
4. تغذية البيانات الإضافية: يعد تطوير العمليات لتغذية البيانات بشكل تدريجي في نظام RAG أمرًا بالغ الأهمية.
5. التعامل مع عدم الدقة: من الضروري وضع العمليات للتعامل مع التقارير المتعلقة بعدم الدقة وتصحيح أو حذف مصادر المعلومات هذه في نظام RAG.

قم بتوصيل بياناتك وتطبيقاتك باستخدام Nanonets AI Assistant للدردشة مع البيانات، ونشر روبوتات الدردشة والوكلاء المخصصين، وإنشاء مهام سير عمل RAG.

كيفية البدء في إنشاء سير عمل RAG الخاص بك:

يتطلب تنفيذ سير عمل RAG مزيجًا من المعرفة التقنية والأدوات المناسبة والتعلم المستمر والتحسين لضمان فعاليته وكفاءته في تحقيق أهدافك. بالنسبة لأولئك الذين يتطلعون إلى تنفيذ سير عمل RAG بأنفسهم، فقد قمنا بتنظيم قائمة من الأدلة العملية الشاملة التي ترشدك خلال عمليات التنفيذ بالتفصيل -

يأتي كل برنامج تعليمي مزودًا بنهج أو منصة فريدة لتحقيق التنفيذ المطلوب في الموضوعات المحددة.

إذا كنت تتطلع إلى التعمق في بناء سير عمل RAG الخاص بك، فنوصيك بمراجعة جميع المقالات المذكورة أعلاه للحصول على فكرة شاملة مطلوبة لبدء رحلتك.

تنفيذ سير عمل RAG باستخدام منصات ML

في حين أن جاذبية إنشاء سير عمل جيل الاسترجاع المعزز (RAG) من الألف إلى الياء توفر إحساسًا معينًا بالإنجاز والتخصيص، إلا أنه بلا شك مسعى معقد. وإدراكًا للتعقيدات والتحديات، تقدمت العديد من الشركات إلى الأمام، حيث قدمت منصات وخدمات متخصصة لتبسيط هذه العملية. إن الاستفادة من هذه المنصات لا يمكن أن توفر الوقت والموارد الثمينة فحسب، بل تضمن أيضًا أن يعتمد التنفيذ على أفضل ممارسات الصناعة ويتم تحسينه من أجل الأداء.

بالنسبة للمؤسسات أو الأفراد الذين قد لا يمتلكون النطاق الترددي أو الخبرة اللازمة لبناء نظام RAG من الصفر، فإن منصات ML هذه تقدم حلاً قابلاً للتطبيق. من خلال اختيار هذه المنصات، يمكن للمرء:

• تجاوز التعقيدات التقنية: تجنب الخطوات المعقدة لعمليات هيكلة البيانات وتضمينها واسترجاعها. غالبًا ما تأتي هذه الأنظمة الأساسية مع حلول وأطر عمل معدة مسبقًا ومصممة خصيصًا لسير عمل RAG.
• الاستفادة من الخبرة: الاستفادة من خبرات المهنيين الذين لديهم فهم عميق لأنظمة RAG وقد عالجوا بالفعل العديد من التحديات المرتبطة بتنفيذها.
• التدرجية: غالبًا ما يتم تصميم هذه الأنظمة الأساسية مع وضع قابلية التوسع في الاعتبار، مما يضمن أنه مع نمو بياناتك أو تغير متطلباتك، يمكن للنظام التكيف دون إصلاح شامل.
• الفعالية من حيث التكلفة: على الرغم من وجود تكلفة مرتبطة باستخدام النظام الأساسي، إلا أنه قد يكون أكثر فعالية من حيث التكلفة على المدى الطويل، خاصة عند النظر في تكاليف استكشاف الأخطاء وإصلاحها والتحسين وعمليات إعادة التنفيذ المحتملة.

دعونا نلقي نظرة على الأنظمة الأساسية التي توفر إمكانات إنشاء سير عمل RAG.

النانو

تقدم Nanonets مساعدين آمنين للذكاء الاصطناعي وروبوتات الدردشة وسير عمل RAG مدعومًا ببيانات شركتك. فهو يتيح مزامنة البيانات في الوقت الحقيقي بين مصادر البيانات المختلفة، مما يسهل استرجاع المعلومات الشاملة للفرق. تسمح المنصة بإنشاء روبوتات الدردشة جنبًا إلى جنب مع نشر مسارات العمل المعقدة من خلال اللغة الطبيعية، والمدعومة بنماذج اللغات الكبيرة (LLMs). كما يوفر أيضًا موصلات بيانات لقراءة البيانات وكتابتها في تطبيقاتك، والقدرة على استخدام وكلاء LLM لتنفيذ الإجراءات مباشرة على التطبيقات الخارجية.

صفحة منتج مساعد Nanonets AI

الذكاء الاصطناعي التوليدي من AWS

تقدم AWS مجموعة متنوعة من الخدمات والأدوات تحت مظلتها Geneative AI لتلبية احتياجات الأعمال المختلفة. فهو يوفر الوصول إلى مجموعة واسعة من نماذج الأساس الرائدة في الصناعة من مختلف مقدمي الخدمات من خلال Amazon Bedrock. يمكن للمستخدمين تخصيص نماذج الأساس هذه ببياناتهم الخاصة لبناء تجارب أكثر تخصيصًا وتميزًا. تؤكد AWS على الأمان والخصوصية، مما يضمن حماية البيانات عند تخصيص النماذج الأساسية. كما يسلط الضوء أيضًا على البنية التحتية الفعالة من حيث التكلفة لتوسيع نطاق الذكاء الاصطناعي التوليدي، مع خيارات مثل AWS Trainium وAWS Inferentia ووحدات معالجة الرسومات NVIDIA لتحقيق أفضل أداء من حيث السعر. علاوة على ذلك، تسهل AWS بناء النماذج الأساسية وتدريبها ونشرها على Amazon SageMaker، مما يوسع قوة النماذج الأساسية لتشمل حالات الاستخدام المحددة للمستخدم.

صفحة منتج الذكاء الاصطناعي AWS التوليدي

الذكاء الاصطناعي التوليدي على جوجل كلاود

يوفر الذكاء الاصطناعي التوليدي من Google Cloud مجموعة قوية من الأدوات لتطوير نماذج الذكاء الاصطناعي، وتعزيز البحث، وتمكين المحادثات المستندة إلى الذكاء الاصطناعي. إنه يتفوق في تحليل المشاعر ومعالجة اللغة وتقنيات الكلام وإدارة المستندات تلقائيًا. بالإضافة إلى ذلك، يمكنه إنشاء سير عمل RAG ووكلاء LLM، لتلبية متطلبات الأعمال المتنوعة من خلال نهج متعدد اللغات، مما يجعله حلاً شاملاً لاحتياجات المؤسسات المختلفة.

جوجل السحابية التوليدية للذكاء الاصطناعي

أوراكل الذكاء الاصطناعي التوليدي

تم تصميم الذكاء الاصطناعي التوليدي من Oracle (OCI Geneative AI) للمؤسسات، حيث يقدم نماذج فائقة الجودة مقترنة بإدارة البيانات الممتازة والبنية التحتية للذكاء الاصطناعي وتطبيقات الأعمال. فهو يسمح بتحسين النماذج باستخدام بيانات المستخدم الخاصة دون مشاركتها مع كبار موفري نماذج اللغة أو العملاء الآخرين، وبالتالي ضمان الأمان والخصوصية. تتيح المنصة نشر النماذج على مجموعات مخصصة للذكاء الاصطناعي للحصول على أداء وتسعير يمكن التنبؤ به. يوفر OCI Geneative AI حالات استخدام متنوعة مثل تلخيص النص وإنشاء النسخ وإنشاء روبوت الدردشة والتحويل الأسلوبي وتصنيف النص والبحث عن البيانات، مما يلبي مجموعة واسعة من احتياجات المؤسسة. يقوم بمعالجة مدخلات المستخدم، والتي يمكن أن تتضمن اللغة الطبيعية، وأمثلة الإدخال/الإخراج، والتعليمات، لإنشاء المعلومات أو تلخيصها أو تحويلها أو استخراجها أو تصنيف النص بناءً على طلبات المستخدم، وإرسال استجابة بالتنسيق المحدد.

أوراكل الذكاء الاصطناعي التوليدي

Cloudera

في عالم الذكاء الاصطناعي التوليدي، تبرز Cloudera كحليف جدير بالثقة للمؤسسات. تعد بحيرة البيانات المفتوحة الخاصة بهم، والتي يمكن الوصول إليها على السحابة العامة والخاصة، بمثابة حجر الزاوية. إنها توفر سلسلة كاملة من خدمات البيانات التي تساعد في رحلة دورة حياة البيانات بأكملها، من الحافة إلى الذكاء الاصطناعي. وتمتد قدراتهم إلى تدفق البيانات في الوقت الفعلي، وتخزين البيانات وتحليلها في البحيرات المفتوحة، ونشر نماذج التعلم الآلي ومراقبتها عبر منصة بيانات Cloudera. وبشكل ملحوظ، تتيح Cloudera صياغة مسارات عمل الجيل المعزز للاسترجاع، ودمج مزيج قوي من قدرات الاسترجاع والتوليد لتطبيقات الذكاء الاصطناعي المحسنة.

صفحة مدونة Cloudera

جمع

يستخدم جلين الذكاء الاصطناعي لتعزيز البحث في مكان العمل واكتشاف المعرفة. إنه يعزز البحث الموجه ونماذج اللغة الكبيرة القائمة على التعلم العميق من أجل الفهم الدلالي للاستعلامات، مما يؤدي إلى تحسين صلة البحث بشكل مستمر. كما يوفر أيضًا مساعد الذكاء الاصطناعي التوليدي للإجابة على الاستفسارات وتلخيص المعلومات عبر المستندات والتذاكر والمزيد. توفر المنصة نتائج بحث مخصصة وتقترح معلومات بناءً على نشاط المستخدم واتجاهاته، إلى جانب تسهيل الإعداد والتكامل السهل مع أكثر من 100 موصل لمختلف التطبيقات.

الصفحة الرئيسية جلين

لاندبوت

يقدم Landbot مجموعة من الأدوات لإنشاء تجارب محادثة. إنه يسهل توليد العملاء المحتملين ومشاركة العملاء والدعم عبر برامج الدردشة الآلية على مواقع الويب أو WhatsApp. يمكن للمستخدمين تصميم روبوتات الدردشة ونشرها وتوسيع نطاقها باستخدام أداة إنشاء بدون تعليمات برمجية، ودمجها مع الأنظمة الأساسية الشائعة مثل Slack وMessenger. كما يوفر أيضًا قوالب متنوعة لحالات الاستخدام المختلفة مثل جذب العملاء المحتملين ودعم العملاء وترويج المنتج

الصفحة الرئيسية لـ Landbot.io

قاعدة الدردشة

يوفر Chatbase منصة لتخصيص ChatGPT ليتوافق مع شخصية العلامة التجارية ومظهر موقع الويب. فهو يسمح بجمع العملاء المحتملين وملخصات المحادثات اليومية والتكامل مع أدوات أخرى مثل Zapier وSlack وMessenger. تم تصميم النظام الأساسي لتقديم تجربة chatbot مخصصة للشركات.

صفحة منتج قاعدة الدردشة

مقياس الذكاء الاصطناعى

يعالج Scale AI اختناق البيانات في تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي من خلال تقديم الضبط الدقيق وRLHF لتكييف النماذج الأساسية مع احتياجات العمل المحددة. فهو يدمج أو يتعاون مع نماذج الذكاء الاصطناعي الرائدة، مما يمكّن المؤسسات من دمج بياناتها من أجل التمايز الاستراتيجي. إلى جانب القدرة على إنشاء مسارات عمل RAG ووكلاء LLM، يوفر Scale AI منصة ذكاء اصطناعي توليدية متكاملة لتسريع تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي.

مقياس الصفحة الرئيسية لمنظمة العفو الدولية

شاكودو – حلول LLM

يقدم Shakudo حلاً موحدًا لنشر نماذج اللغات الكبيرة (LLMs)، وإدارة قواعد بيانات المتجهات، وإنشاء خطوط أنابيب بيانات قوية. إنه يبسط عملية الانتقال من العروض التوضيحية المحلية إلى خدمات LLM على مستوى الإنتاج من خلال المراقبة في الوقت الفعلي والتنسيق الآلي. تدعم المنصة عمليات الذكاء الاصطناعي التوليدية المرنة، وقواعد بيانات المتجهات عالية الإنتاجية، وتوفر مجموعة متنوعة من أدوات LLMOps المتخصصة، مما يعزز الثراء الوظيفي لمجموعات التكنولوجيا الحالية.

صفحة منتج سير عمل Shakundo RAG

تتمتع كل منصة/شركة مذكورة بمجموعتها الخاصة من الميزات والقدرات الفريدة، ويمكن استكشافها بشكل أكبر لفهم كيفية الاستفادة منها لربط بيانات المؤسسة وتنفيذ سير عمل RAG.

قم بتوصيل بياناتك وتطبيقاتك باستخدام Nanonets AI Assistant للدردشة مع البيانات، ونشر روبوتات الدردشة والوكلاء المخصصين، وإنشاء مهام سير عمل RAG.

سير عمل RAG مع الشبكات النانوية

في مجال نماذج اللغة المعززة لتقديم استجابات أكثر دقة وبصيرة، يعد الجيل المعزز للاسترجاع (RAG) بمثابة آلية محورية. تعمل هذه العملية المعقدة على رفع مستوى موثوقية وفائدة أنظمة الذكاء الاصطناعي، مما يضمن أنها لا تعمل فقط في فراغ المعلومات.

في قلب هذا، يظهر Nanonets AI Assistant باعتباره رفيقًا آمنًا ومتعدد الوظائف للذكاء الاصطناعي مصممًا لسد الفجوة بين معرفتك التنظيمية ونماذج اللغات الكبيرة (LLMs)، كل ذلك ضمن واجهة سهلة الاستخدام.

فيما يلي لمحة عن التكامل السلس وتحسين سير العمل الذي توفره إمكانات RAG الخاصة بـ Nanonets:

اتصال البيانات:

تعمل Nanonets على تسهيل الاتصالات السلسة لأكثر من 100 تطبيق شائع لمساحة العمل بما في ذلك Slack وNotion وGoogle Suite وSalesforce وZendesk وغيرها. إنه بارع في التعامل مع مجموعة واسعة من أنواع البيانات، سواء كانت غير منظمة مثل ملفات PDF وTXTs والصور وملفات الصوت والفيديو، أو البيانات المنظمة مثل ملفات CSV وجداول البيانات وقواعد بيانات MongoDB وSQL. يضمن اتصال البيانات واسع النطاق هذا وجود قاعدة معرفية قوية يمكن لآلية RAG الاستفادة منها.

وكلاء الزناد والعمل:

مع Nanonets، أصبح إعداد عوامل التشغيل/الإجراء أمرًا سهلاً. هؤلاء الوكلاء يقظون للأحداث عبر تطبيقات مساحة العمل الخاصة بك، ويبدأون الإجراءات كما هو مطلوب. على سبيل المثال، قم بإنشاء سير عمل لمراقبة رسائل البريد الإلكتروني الجديدة على support@your_company.com، استخدم وثائقك ومحادثات البريد الإلكتروني السابقة كقاعدة معرفية، وقم بصياغة استجابة ثاقبة عبر البريد الإلكتروني، ثم أرسلها، كل ذلك بشكل منسق بسلاسة.

استيعاب البيانات وفهرستها بشكل مبسط:

يعد استيعاب البيانات وفهرستها جزءًا من الحزمة، مما يضمن المعالجة السلسة للبيانات التي يتم التعامل معها في الخلفية بواسطة Nanonets AI Assistant. يعد هذا التحسين أمرًا بالغ الأهمية للمزامنة في الوقت الفعلي مع مصادر البيانات، مما يضمن حصول آلية RAG على أحدث المعلومات للعمل معها.

للبدء، يمكنك إجراء مكالمة مع أحد خبراء الذكاء الاصطناعي لدينا ويمكننا أن نقدم لك عرضًا تجريبيًا وتجربة مخصصة لمساعد Nanonets AI استنادًا إلى حالة الاستخدام الخاصة بك.

بمجرد الإعداد، يمكنك استخدام Nanonets AI Assistant من أجل –

إنشاء مسارات عمل دردشة RAG

قم بتمكين فرقك بمعلومات شاملة وفي الوقت الفعلي من جميع مصادر البيانات الخاصة بك.

إنشاء سير عمل وكيل RAG

استخدم اللغة الطبيعية لإنشاء مسارات عمل معقدة وتشغيلها مدعومة ببرامج LLM التي تتفاعل مع جميع تطبيقاتك وبياناتك.

نشر Chatbots المستندة إلى RAG

قم ببناء ونشر روبوتات الدردشة المخصصة للذكاء الاصطناعي والتي تعرفك في غضون دقائق.

ادفع كفاءة فريقك

مع Nanonets AI، فأنت لا تقوم فقط بدمج البيانات؛ أنت تشحن قدرات فريقك. من خلال أتمتة المهام العادية وتقديم استجابات ثاقبة، يمكن لفرقك إعادة تخصيص تركيزها على المبادرات الإستراتيجية.

يعد مساعد الذكاء الاصطناعي المعتمد على RAG من Nanonets أكثر من مجرد أداة؛ إنه محفز يعمل على تبسيط العمليات، ويعزز إمكانية الوصول إلى البيانات، ويدفع مؤسستك نحو مستقبل من اتخاذ القرارات المستنيرة والأتمتة.

قم بتوصيل بياناتك وتطبيقاتك باستخدام Nanonets AI Assistant للدردشة مع البيانات، ونشر روبوتات الدردشة والوكلاء المخصصين، وإنشاء مهام سير عمل RAG.

• محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
• أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
• أفلاطون كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
• أفلاطون هيلث. التكنولوجيا الحيوية وذكاء التجارب السريرية. الوصول هنا.
• المصدر https://nanonets.com/blog/retrieval-augmented-generation/