مع اقترابنا من منتصف عام 2020، تتبنى الشركات عبر مختلف القطاعات تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي التوليدي بشكل متزايد لتعزيز كفاءتها وتقليل الوقت المستغرق في المهام المتكررة.
تتطور النظرة تجاه تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي من كونها خيارًا إلى كونها ضرورة. لكن ما هي البنية التحتية التي تحتاجها للاستفادة من هذه الفوائد؟ يجب على الشركات الكبيرة والصغيرة فهم العناصر الأساسية للحل الفعال للذكاء الاصطناعي.
تستند هذه الدليل، الذي يستند إلى رؤى من خبراء في Hugging Face وGoogle، إلى العناصر الضرورية للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي، بما في ذلك تخزين البيانات، تكامل نماذج اللغة الكبيرة (LLM)، موارد التطوير، التكاليف، والجداول الزمنية لمساعدتك في اتخاذ قرارات مدروسة.
تخزين وإدارة البيانات
تعد البيانات العمود الفقري لأي نظام فعال للذكاء الاصطناعي التوليدي، تحديدًا بيانات شركتك أو البيانات الخارجية ذات الصلة. بينما يمكن للدردشة الآلية التقليدية مثل Google’s Gemini أو OpenAI's ChatGPT المساعدة في مهام محددة دون بيانات الشركة، لتحرير الإمكانيات الكاملة لنماذج LLM، ستحتاج إلى إدخال بياناتك بشكل دقيق، مع الالتزام ببروتوكولات الأمان.
فهم أنواع البيانات لديك
- البيانات المنظمة: تُنظم في قواعد البيانات وجداول البيانات، وتتميز بوجود حقول محددة بوضوح (مثل السجلات المالية أو بيانات العملاء).
- البيانات غير المنظمة: تشمل رسائل البريد الإلكتروني، مقاطع الفيديو، المنشورات على وسائل التواصل الاجتماعي، والمستندات، وتتطلب تحليلًا أكثر تعقيدًا.
ستشكل طبيعة بياناتك تطبيق الذكاء الاصطناعي لديك، سواء للاستخدام الداخلي للموظفين، مثل شركة أثاث تبحث عن دردشة آلية للإجابة عن الأسئلة المتكررة حول النفقات، أو للتفاعلات مع العملاء الخارجيين.
يمكن أن يسهل دمج الذكاء الاصطناعي في المنصات السحابية الحالية (مثل Google Cloud وMicrosoft Azure وAWS) من عملية النشر. على سبيل المثال، يمكن أن يجمع Google Workspace مع Vertex AI بيانات عبر أدوات الإنتاجية، مما يسهل إنشاء وكلاء مخصصين وزيادة الكفاءة التشغيلية.
اختيار نموذج LLM المناسب
تحديد أي نموذج لغة كبير (LLM) سوف يتم تطبيقه هو خطوة حاسمة. تقدم خيارات مثل GPT-4 من OpenAI وDialogFlow من Google ونماذج Hugging Face قدرات ومستويات تخصيص متنوعة. يجب أن تأخذ في الاعتبار خصوصية البيانات، والاحتياجات المحددة، وقيود الميزانية عند اتخاذ قرارك.
دمج إطار عمل التحسين المدعوم بالاسترجاع (RAG)
لضمان تقديم الدردشات الآلية لأجوبة دقيقة، من الضروري دمج إطار عمل RAG. يتضمن ذلك استخدام مُسترجع للبحث في المستندات ومنشئ (نموذج LLM) لتوليد استجابات متماسكة، مدعومة بقاعدة بيانات متجهة (مثل Pinecone أو Milvus) لتخزين التمثيلات المنظمة لبياناتك.
يساعد إنشاء الكودات المدعمة الذكاء الاصطناعي على الوصول السريع للمعلومات ذات الصلة، مما يوفر إجابات دقيقة من حيث السياق.
الخبرة والموارد التطويرية
على الرغم من وجود منصات ذكاء اصطناعي سهلة الاستخدام، إلا أن بعض الخبرة التقنية لا تزال ضرورية:
- الإعداد الأساسي: يمكن أن يكفي الموظفون في قسم تكنولوجيا المعلومات الذين لديهم تدريب أساسي في الذكاء الاصطناعي للنشر البسيط.
- التطوير المخصص: سيحتاج التكامل الأكثر تطورًا إلى علماء بيانات ومهندسي تعلم آلي ماهرين في معالجة اللغة الطبيعية (NLP).
بالنسبة للشركات التي تفتقر إلى الموارد الداخلية، تتيح الشراكات الخارجية أو المنصات التي لا تحتاج لتشفير مثل Google’s AppSheet للمستخدمين تطوير التطبيقات دون خبرة برمجية واسعة، مما يسهل إنشاء أدوات مخصصة بسرعة.
الاعتبارات الزمنية والميزانية
يتطلب تنفيذ حل الذكاء الاصطناعي استثمارًا زمنيًا وماليًا:
- الجدول الزمني للتطوير: يمكن بناء دردشة آلية بسيطة في 1-2 أسبوع، بينما قد تتطلب الأنظمة المعقدة عدة أشهر.
- تقديرات التكاليف: تتراوح ميزانية التطوير الداخلي حول 10,000 دولار شهريًا، وقد تصل إلى 150,000 دولار لمشاريع متقدمة. يمكن أن توفر نماذج الاشتراك بدائل أكثر اقتصادية، تتراوح من 0 إلى 5,000 دولار شهريًا، وفقًا للميزات.
الصيانة المستمرة
بمجرد التطوير، تعتبر الصيانة المنتظمة ضرورية للحفاظ على الفعالية، وقد تكلف حوالي 5,000 دولار شهريًا. بالنسبة للصناعات الخاضعة للتنظيم مثل المالية، يضمن استضافة الذكاء الاصطناعي داخليًا الامتثال للوائح الأمنية.
النقاط الأساسية النهائية
لتأسيس بنية تحتية أساسية فعّالة للذكاء الاصطناعي، ضع في اعتبارك ما يلي:
- تخزين البيانات وإدارتها: نظم وأدر بياناتك بكفاءة عبر الشبكات الداخلية، الخوادم الخاصة، أو المنصات السحابية.
- اختيار نموذج LLM مناسب: اختر نموذج يلبي احتياجاتك التشغيلية.
- تنفيذ إطار عمل RAG: تمكين استرجاع البيانات الديناميكي والتكامل من قاعدة معرفتك.
- تخصيص موارد التطوير: تقييم المعرفة الداخلية أو الاستعانة بوكالات خارجية لتحقيق النجاح.
- تحضير التكاليف والجداول الزمنية: توقع استثمارات أولية تتراوح بين 15,000 إلى 150,000 دولار وفترة تطوير من عدة أسابيع إلى عدة أشهر.
- التخطيط للصيانة: ضمان التحديثات والرصد المنتظم للحفاظ على توافق النظام مع أهداف العمل المتطورة.
من خلال تنسيق هذه العناصر مع أهداف عملك، يمكنك إنشاء حل ذكي قوي يعزز الكفاءة ويعزز الأتمتة مع الحفاظ على السيطرة على تكنولوجياك.
قائمة الترتيب
