كاتب يعزز تطبيقات الدردشة بالذكاء الاصطناعي بتقنيات رائدة
كشف كاتب، المنصة الرائدة في الذكاء الاصطناعي المؤسساتي، عن مجموعة من التحديثات القوية لتطبيقات الدردشة بالذكاء الاصطناعي خلال حدث VB Transform اليوم. تشمل هذه التحسينات تقنيات متقدمة لاسترجاع المعلومات المعزز بالمولدات (RAG) وأدوات جديدة لزيادة الشفافية في الذكاء الاصطناعي، وسيتم توفيرها في نظام كاتب بالكامل ابتداءً من غدٍ.
سيستفيد مستخدمو تطبيق "اسأل كاتب" الجاهز والمطورون الذين يستخدمون استوديو الذكاء الاصطناعي لحلول مخصصة من هذه الميزات مباشرة. يُعتبر هذا الإطلاق تقدمًا كبيرًا في جعل تقنيات الذكاء الاصطناعي المتطورة أكثر وصولًا وفعالية للشركات بمختلف أحجامها.
تحويل تحليل البيانات مع تقنية RAG
تُعتبر القدرة المحسنة على معالجة البيانات جزءًا أساسيًا من هذه التحديثات. يمكن لتطبيقات الدردشة المحسّنة الآن تحليل ما يصل إلى 10 ملايين كلمة من المعلومات الخاصة بالشركة، مما يمكّن المؤسسات من الاستفادة من بياناتها المملوكة على نطاق غير مسبوق عندما تتفاعل مع أنظمة الذكاء الاصطناعي.
أشارت ديanna دونغ، رئيسة تسويق المنتجات في كاتب، إلى أهمية هذه القدرة: "تحتاج المؤسسات إلى تحليل الملفات الواسعة، وأبحاث، أو مستندات. تتيح لنا تقنية RAG إجراء استرجاع المعرفة بكفاءة. بدلاً من تزويد نموذج اللغة الكبير (LLM) بمكتبة كاملة، نجري بحثًا لاختيار المعلومات ذات الصلة وتقديم الملاحظات المناسبة."
ابتكار في استرجاع البيانات
يستخدم كاتب نهجًا فريدًا قائمة على الرسوم البيانية في RAG، يربط العلاقات الدلالية بين نقاط البيانات، متجاوزًا طرق الاسترجاع الأكثر بساطة. وقالت دونغ: "نقسم البيانات إلى نقاط صغيرة ونرسم علاقاتها الدلالية. على سبيل المثال، يرتبط مقطع الأمان بمعلومات بنية ذات صلة، مما يخلق هيكل بيانات علاقاتي."
تعزيز الشفافية في اتخاذ قرارات الذكاء الاصطناعي
يعتمد نظام RAG القائم على الرسوم البيانية أيضًا على ميزة جديدة "لعملية التفكير" التي توفر الشفافية في تفكير الذكاء الاصطناعي. يمكن للمستخدمين رؤية الخطوات التي يتخذها الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك كيف يقوم بتفكيك الاستفسارات ومن أي مصادر بيانات يستمد المعلومات.
قالت دونغ: "نعرض الخطوات التي يقوم بها الذكاء الاصطناعي. عندما يواجه أسئلة واسعة أو غامضة، نقوم بتقسيمها إلى أسئلة فرعية بناءً على افتراضات منطقية."
أشار ماي حبيب، الرئيس التنفيذي لكاتب، إلى أهمية هذه التقدمات: "تعتبر RAG تقنية معقدة ويصعب تنفيذها بدقة. في تقييمات حديثة لمختلف طرق RAG، بما في ذلك رسم كاتب البياني للمعرفة، حققنا المركز الأول في الدقة."
تخصيص تجربة المستخدم مع أوضاع مخصصة
تقدم التحديثات أيضًا "أوضاع" مخصصة - واجهات متخصصة لمهام مختلفة مثل الاستفسارات العامة والتحليل الوثائقي وإدارة رسوم المعرفة. تُبسّط هذه الأوضاع تجربة المستخدم وتُحسّن جودة المخرجات من خلال تقديم مطالبات وسير عمل مصممة خصيصًا.
قالت دونغ: "غالبًا ما يجد العملاء صعوبة في واجهة الدردشة الموحدة لكل المهام. بتوفير أوضاع مميزة، نساعد في ضمان إدخالهم لمطالبات دقيقة، مما يجعل التفاعلات أكثر بديهية وفعالية."
تعتبر الابتكارات في كاتب مُحَدِّدة لأفق تحول استخدام الذكاء الاصطناعي في المؤسسات. يمزج هذا الجمع بين إدخال البيانات الواسع، وتقنية RAG المتطورة، والذكاء الاصطناعي القابل للتفسير لمواجهة تحديات حاسمة حالت دون احتضان العديد من الشركات للأدوات القائمة على LLM بشكل كامل.
ستتم دمج هذه الميزات الجديدة تلقائيًا في تطبيق "اسأل كاتب" المدمج وفي أي تطبيقات دردشة مخصصة مبنية على منصة كاتب. ومن المتوقع أن يسرع هذا التوفر الواسع من دمج الذكاء الاصطناعي عبر وظائف المؤسسات المختلفة.
أضافت دونغ: "ستجعل هذه الميزات - الأوضاع، وعملية التفكير، وRAG المدمجة - هذه التقنية المتطورة قابلة للاستخدام بشكل كبير للمستخدمين النهائيين. بينما قد ينبه المديرون التقنيون بقدرة RAG المدمجة، ستستفيد الفرق التشغيلية والأفراد في قسم الموارد البشرية في المقام الأول من زيادة الدقة والشفافية وسهولة الاستخدام."
بينما تستكشف المؤسسات طرقًا مسؤولة وفعالة للاستفادة من الذكاء الاصطناعي، تُقدم ابتكارات كاتب الأخيرة رؤية مغرية لتطبيقات LLM الشفافة والدقيقة وسهلة الاستخدام. ستظهر الأشهر القادمة ما إذا كان هذا النهج قادرًا على سد الفجوة بين الإمكانيات الهائلة للذكاء الاصطناعي والواقع العملي لتنفيذه في المؤسسات.
قائمة الترتيب
