فيكتارا تسهل تطوير الذكاء الاصطناعي التوليدي مع بوابة فيكتارا
أطلقت فيكتارا، الرائدة في تقنية الجيل المعزز بالاسترجاع (RAG)، بوابة فيكتارا، وهي بيئة مفتوحة المصدر تهدف إلى تمكين أي شخص من إنشاء تطبيقات ذكاء اصطناعي تتفاعل مع بياناته.
على عكس العديد من الحلول التجارية التي تقدم رؤى فورية عن الوثائق، تبرز بوابة فيكتارا بنهجها السهل الاستخدام. حيث يمكن للمستخدمين، بغض النظر عن خبرتهم التقنية، إنشاء تطبيقات بحث وتلخيص أو محادثة باستخدام مجموعاتهم من البيانات دون الحاجة لكتابة أي كود.
فتح إمكانيات جديدة لغير المطورين
يمكن أن يمكّن هذا الأداة غير المطورين من تحسين مجموعة متنوعة من المهام التنظيمية، من إدارة السياسات إلى البحث عن الفواتير. ومع ذلك، تجدر الإشارة إلى أن أدائها لا يزال قيد التقييم، حيث إن المنصة في مرحلة الاختبار التجريبي مع عدد محدود من العملاء.
يشارك أوfer مندليفتيش، رئيس علاقات المطورين في فيكتارا، رؤى حول التأثير المتوقع للبوابة، مشيرًا إلى أن تكاملها مع منصة RAG-as-a-service الخاصة بفيكتارا من المتوقع أن يزيد من تبنيها بين غير المطورين. أعرب مندليفتيش عن حماسه لرؤية التطبيقات المبتكرة التي سيخلقها المستخدمون، على أمل أن تبرز قدرات أنظمة RAG المؤسسية التي تقدمها فيكتارا.
كيف تعمل بوابة فيكتارا
تعمل بوابة فيكتارا كتطبيق مستضاف وعرض مفتوح المصدر تحت رخصة Apache 2.0. يمكن للمستخدمين إنشاء بوابات مخصصة ومشاركتها مع الجمهور المستهدف.
للبداية، يجب على المستخدمين إنشاء حساب في البوابة باستخدام بيانات اعتماد فيكتارا الخاصة بهم وإعداد ملفهم الشخصي مع معرف فيكتارا، مفتاح API، ومعرف عميل OAuth. بمجرد إنشاء الملف الشخصي، يمكن للمستخدمين النقر على زر "إنشاء بوابة" وإدخال تفاصيل أساسية، مثل اسم التطبيق، الوصف، ووظيفته—سواء كان أداة بحث دلالية، تطبيق تلخيص، أو مساعد محادثة.
تتيح الشاشة سهلة الاستخدام لإدارة البوابة للمستخدمين الوصول إلى البوابات التي أنشأوها، وضبط الإعدادات، وتحميل الوثائق لتخصيص التطبيق وفقًا لاحتياجات بياناتهم المحددة. يتم فهرسة هذه الوثائق بواسطة منصة RAG الخاصة بفيكتارا، مما يضمن توليد استجابات دقيقة وخالية من الهلوسة.
"تتميز هذه المنصة بمحرك استرجاع قوي ونموذج Boomerang المبتكر لدينا، مما يحسن جودة الاستجابة"، أشار مندليفتيش. بفضل طبيعتها بدون كود، يمكن للمبدعين تطوير تطبيقات ذكاء اصطناعي توليدية بسرعة وبخطوات بسيطة.
عند إعداد بوابة، يقوم النظام الخلفي بإنشاء "مجموعة بيانات" تتعلق بالوثائق المحملة ضمن حساب فيكتارا الخاص بالمستخدم. تتيح هذه المجموعة لواجهة API الخاصة بفيكتارا معالجة الاستفسارات بفعالية وتقديم أكثر الإجابات صلة.
خلال عملية الاستعلام، تقوم فيكتارا أولاً بتحديد الفقرات الأساسية من الوثائق المتعلقة باستفسار المستخدم (خطوة الاسترجاع) قبل توجيه هذه المعلومات إلى نموذج لغة كبير (LLM). يمكن للمستخدمين اختيار من بين خيارات LLM متعددة، بما في ذلك نموذج Mockingbird الخاص بفيكتارا ونماذج من OpenAI.
"بالنسبة لعملاء Vectara Scale، تدمج البوابة أفضل ميزات منصتنا، بما في ذلك أكثر نماذج LLM فعالية"، أضاف مندليفتيش. بشكل افتراضي، تكون التطبيقات عامة وقابلة للمشاركة عبر الروابط، ولكن يمكن للمستخدمين أيضًا تقييد الوصول لأشخاص محددين.
استهداف نمو الاعتماد المؤسسي
مع منصتها بدون كود، المتاحة كنسخة مستضافة ومفتوحة المصدر، تهدف فيكتارا إلى تمكين المزيد من مستخدمي المؤسسات من إنشاء تطبيقات ذكاء اصطناعي توليدية قوية لتطبيقات متنوعة. تتوقع الشركة أن يزيد ذلك من تسجيل المستخدمين ويولد اهتمامًا بعروضها الرئيسية من RAG-as-a-service، مما يعزز معدلات التحويل.
"سيجد الصناع في المؤسسات أن RAG حالة استخدام جذابة، ونريدهم أن يختبروا الإمكانات الكاملة لمنصة فيكتارا الشاملة. البوابة هي مفتاح إتاحة هذا الفهم وستكون أداة قيمة لمديري المنتجات ومديري العموم والتنفيذيين من مستوى C"، صرح مندليفتيش.
نجحت فيكتارا في جمع أكثر من 50 مليون دولار في التمويل وتخدم حاليًا حوالي 50 عميلًا في الإنتاج، بما في ذلك مجموعة أوبكيان، وجونيبر نتوركس، وسونوسيم، وكومولو.
قائمة الترتيب
