برعاية المحتوى
بينما تتطلع الشركات إلى تسهيل الوصول إلى البيانات للموظفين والعملاء الخارجيين، يتطلع المزيد من قادة البيانات إلى الذكاء الاصطناعي لمساعدتهم. ولكن لا يزال هناك قلق بشأن كيفية إعداد روبوتات الذكاء الاصطناعي ونماذج اللغات الكبيرة بشكل أفضل لضمان الوصول السريع إلى البيانات الصحيحة. يقدم دمج الطبقة الدلالية مع نماذج تعلم اللغة (LLMs) حلاً واضحًا لهذه المشكلة، لا سيما في عالم روبوتات الدردشة المدعومة بالذكاء الاصطناعي. يمكّن هذا المزيج الشركات من إنشاء استجابات وتقارير سريعة بناءً على بياناتها. تعمل الاستفادة من الذكاء الاصطناعي والطبقات الدلالية على تطوير ذكاء الأعمال، مما يجعل تفاعل الأشخاص مع البيانات أسهل من أي وقت مضى.
تعرف على المزيد في هذه الندوة المسجلة عبر الويب، والتي تتجول فيها شركة إدارة الأسطول Quantatec عبر AI Bot الذي طورته أعلى الطبقة الدلالية Cube حتى يتمكن موظفوها غير التقنيين من طرح الأسئلة المتعلقة بالبيانات بسهولة دون الحاجة إلى كتابة استعلامات SQL أو إنشاء لوحات المعلومات الخاصة بهم .
الدور الفعال للطبقة الدلالية في Chatbots AI ودقة البيانات
إن روبوتات الدردشة المدعومة بالذكاء الاصطناعي، والمدعومة بنماذج تعلم اللغة (LLMs)، قادرة على فهم الاستفسارات المعقدة والرد عليها باللغة الطبيعية، بدقة عالية. وهذا يعني أنه بدلاً من الاضطرار إلى كتابة استعلامات SQL معقدة، يمكن للمستخدمين ببساطة طرح سؤال على برنامج الدردشة الآلي باللغة الإنجليزية البسيطة والحصول على إجابة دقيقة. وهذا لا يجعل تحليل البيانات في متناول المستخدمين غير التقنيين فحسب، بل يسرع أيضًا عملية استرجاع البيانات وتحليلها بشكل كبير.
في حين أن LLMs قوية بشكل لا يصدق، إلا أنها لا تخلو من القيود. أحد التحديات الرئيسية هو التأكد من أن برنامج الدردشة الآلي الذي يعمل بالذكاء الاصطناعي يفسر استفسار المستخدم ويستجيب له بشكل صحيح. هذا هو المكان الذي تأتي فيه الطبقة الدلالية. تعمل الطبقة الدلالية كوسيط بين روبوت الدردشة الاصطناعي وقاعدة البيانات، حيث تفسر استعلامات روبوت الدردشة وتضمن تنفيذها بشكل صحيح.
تلعب الطبقة الدلالية أيضًا دورًا حاسمًا في ضمان أمان البيانات. من خلال التحكم في وصول روبوت الدردشة المدعم بالذكاء الاصطناعي إلى قاعدة البيانات، يمكن للطبقة الدلالية أن تمنع الوصول غير المصرح به إلى البيانات الحساسة. وهذا مهم بشكل خاص في البيئات متعددة المستأجرين، حيث يتمتع المستخدمون المختلفون بمستويات مختلفة من الوصول إلى البيانات.
بالإضافة إلى تعزيز أمان البيانات، تعمل الطبقة الدلالية أيضًا على تحسين أداء روبوت الدردشة المدعم بالذكاء الاصطناعي. يمكن للطبقة الدلالية تسريع وقت استجابة chatbot بشكل كبير عن طريق الحساب المسبق للصلات والحسابات المعقدة. وهذا لا يؤدي إلى تحسين تجربة المستخدم فحسب، بل يسمح أيضًا للشركات بتحليل بياناتها بسرعة وكفاءة أكبر.
باختصار، يؤدي دمج الطبقة الدلالية مع ماجستير إدارة الأعمال لابتكار روبوت دردشة يعمل بالذكاء الاصطناعي إلى تحديث ذكاء الأعمال وتطبيق البيانات التحليلية المضمنة. وتؤثر قدرتها على تعزيز كفاءة تحليل البيانات ودقتها بشكل كبير على عمليات صنع القرار، مما يضع معيارًا جديدًا في ممارسات الأعمال. فهو يبسط الوصول إلى تحليل البيانات، ويعزز الكفاءة، ويعزز الأمان.
تعرف على المزيد في هذه الندوة المسجلة عبر الويب، حيث تتجول شركة Quantatec لإدارة الأسطول عبر AI Bot الذي طورته أعلى الطبقة الدلالية Cube حتى يتمكن موظفوها غير التقنيين من الوصول بسهولة إلى البيانات.
- 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://www.kdnuggets.com/2024/02/cube-semantic-layers-missing-piece-ai-enabled-analytics?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=semantic-layers-are-the-missing-piece-for-ai-enabled-analytics
