مرحبًا بكم في عام 2024: في عالم الذكاء الاصطناعي الذي يشهد تطورات سريعة، إذا لم تستفد من قوة الذكاء الاصطناعي التوليدي، فإنك تخاطر بالتخلف عن الركب. لقد وضعت المؤسسات خططًا استراتيجية للذكاء الاصطناعي عبر مختلف الصناعات، بدايةً من التكنولوجيا الصحية إلى المنتجات المنزلية اليومية. إذا لم تقم بعد بوضع استراتيجيتك، إليك خطة موجزة من ثلاث خطوات:
الخطوة 1: بناء الفريق - اجمع فريقًا ماهرًا، ويفضل أن يتضمن أفرادًا أكملوا دورات مثل تلك التي يقدمها أندرو نج. تشير الشهادات إلى الجاهزية للتعامل مع تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي المتقدمة.
الخطوة 2: تأمين وصول API - احصل على رموز API من OpenAI. تذكر أن ChatGPT لا يُمكن استدعاؤه مباشرة، لأنه غير مصمم لذلك.
الخطوة 3: استغلال قواعد البيانات المتجهة - استخدم التضمينات وقواعد البيانات المتجهة، فهي سلاحك السري في مجموعة أدوات الذكاء الاصطناعي.
بمجرد جمع بياناتك في قاعدة بيانات متجهة (DB)، ودمج بعض بنى الجيل المعزز بالاسترجاع (RAG)، وتطبيق هندسة الاستعلامات، ستكون قد نجحت في دمج الذكاء الاصطناعي التوليدي في مؤسستك. الآن، توقع النتائج التحولية—لكن الصبر هو المفتاح أثناء انتظارك لظهور السحر.
بينما تتسابق المؤسسات لتبني الذكاء الاصطناعي التوليدي واستكشاف نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، كثيرًا ما تفقد العديد منها الرؤية العملية للحالات التطبيقية، متبعةً الاتجاهات التكنولوجية بدلًا من ذلك. غالبًا ما يؤدي هذا إلى توقعات مضللة: عندما يصبح الذكاء الاصطناعي هو الوسيلة الوحيدة لديك، يبدو أن كل تحدٍ قابل للحل.
فهم جذور الذكاء الاصطناعي: على الرغم من الضجة المحيطة بنماذج اللغة الكبيرة وقواعد البيانات المتجهة، فإن التمثيل المتجه في معالجة اللغة الطبيعية له جذور تاريخية عميقة. notably، عمل جورج ميلر في عام 1951 حول الدلالات التوزيعية أسس فكرة أن الكلمات التي تظهر في سياقات مماثلة تميل إلى أن تكون لها معاني مرتبطة. paved the way لهذه الفكرة الأساسية، إلى التمثيل المتجه الحديث.
في عام 1997، نشر توماس ك. لانداور بحثًا حول التحليل الدلالي الكامن (LSA)، الذي أوضح كيف يمكن أن تخلق التقنيات الرياضية فضاءات متجهة للكلمات، معززة الصلة الدلالية لاسترجاع المعلومات بكفاءة. واستمر التطور مع الأعمال الرائدة ليوشوا بنجيو وآخرين، الذين قدموا نماذج الشبكات العصبية التي تشكل الأساس لتقنيات التضمين الحالية مثل word2vec و BERT.
مشهد قواعد البيانات المتجهة: بدأ مجال قواعد البيانات المتجهة يصبح مزدحمًا بشكل متزايد، حيث تتنافس العديد من الشركات على ميزات مثل الأداء وقابلية التوسع والتكاملات. ومع ذلك، يبقى العامل الأساسي هو الصلة– فالحصول على نتائج دقيقة بسرعة هو الأمر الأكثر أهمية من تحقيق السرعة مع إجابات غير ملائمة.
تستخدم قواعد البيانات المتجهة خوارزميات أقرب تقريبية (ANN) يمكن تصنيفها إلى عدة منهجيات:
- أساليب قائمة على التجزئة (التجزئة المحلية الحساسة، التجزئة العميقة)
- أساليب قائمة على الأشجار (أشجار K-means، Annoy)
- تقنيات قائمة على الرسوم البيانية (العالم الصغير القابل للتنقل الهيكلي)
مع بروز هذه التعقيدات، يمكن أن تصبح بساطة نماذج اللغة الكبيرة الأولية مربكة. ومع ذلك، إذا أنشأت تضمينات لبياناتك باستخدام APIs من OpenAI واسترجعتها باستخدام ANNs مثل HSNW، تظل الصلة أساسية.
تنبيه التوقعات: عند استخدام أنظمة متجهة، من الضروري التأكد من أن تنسيق البيانات يتماشى مع نوايا المستخدم. على سبيل المثال، قد تؤدي استعلامات عن "خطأ 221" إلى الحصول على مستند يتعلق بـ "خطأ 222" بدلاً من ذلك، مما يتسبب في إحباط المستخدم الذي يبحث عن حلول محددة.
سرد قواعد البيانات المتجهة: تعد قواعد البيانات المتجهة بتحسين استرجاع المعلومات، لكنها ليست جديدة تمامًا. لقد قدمت قواعد البيانات التقليدية، وحلول SQL وNoSQL، جنبًا إلى جنب مع تطبيقات البحث النصي الكامل مثل Apache Solr وElasticsearch، قدرات استرجاع قوية منذ فترة طويلة. بينما تسهل قواعد البيانات المتجهة البحث الدلالي، إلا أنها لا تزال تتخلف في بعض وظائف معالجة النصوص.
نتيجة لذلك، لا يمكن لقواعد البيانات المتجهة استبدال قواعد البيانات التقليدية بشكل كامل، كما أنها لا تهيمن على السوق كما يعتقد البعض. مع وجود منافسين مثل Weaviate وVespa وElasticsearch، فإن المشهد تنافسي ومتطور، ولكن تتطلب الأمر ميزات تمييزية لتحقيق النجاح.
مخاطر الضجيج: قد يؤدي اعتناق أحدث الاتجاهات إلى "متلازمة الشيء اللامع". البحث الفعال في المؤسسات لا يقتصر فقط على دمج متجر متجه؛ بل يتطلب تخطيطًا دقيقًا وتنفيذًا، بدءًا من هيكلة البيانات إلى تطبيق الضوابط الصحيحة للوصول. يجب على المؤسسات تحديد ما إذا كانت حالة الاستخدام الخاصة بها تستفيد فعلاً من اعتماد التقنية المتجهة.
في النهاية، يُفضل المستخدمون الدقة على الجوانب التقنية. إنهم يبحثون عن إجابات موثوقة بصرف النظر عن منهجيات البحث المستخدمة، سواء كانت قائمة على المتجهات أو البحث بالكلمات المفتاحية أو أي نهج آخر. التركيز على حالة الاستخدام الخاصة بك والتحقق من النتائج سيوصل إلى حلول أكثر فعالية.
قائمة الترتيب
