جاي ميشرا، كبير مسؤولي المنتجات والتكنولوجيا، Asteraالنهج العملي للذكاء الاصطناعي

At Asteraنحن نؤمن بضرورة قيادة الجهود. نحن نعلم أن الذكاء الاصطناعي يغير الطريقة التي نتعامل بها مع بياناتنا، وأن دمج الذكاء الاصطناعي قد يكون مخيفًا. لكن الأمر لا يجب أن يكون كذلك.

في هذه المقابلة الصريحة، يتحدث رئيس قسم المنتجات والتكنولوجيا لدينا، جاي ميشرا، يشرح كيف نقوم بالتصنيع الذكاء الاصطناعي متاح و عملييشرح جاي كيف نضع قوة الذكاء الاصطناعي في متناول يدك، دون الحاجة إلى تعلم البرمجة. هدفنا هو جعل الذكاء الاصطناعي شريكًا رشيقًا، متكاملًا في كل ركن من أركان منصة إدارة البيانات الخاصة بنا، حتى تتمكن من العثور على رؤى بسرعة وسهولة. دعنا نتعمق في الأمر:

Q: Astera تتخذ شركة Google خطوات كبيرة في مجال الذكاء الاصطناعي. هل يمكنك أن تعطينا لمحة عامة سريعة عن كيفية دمج الذكاء الاصطناعي في منتجاتك؟

A: بالتأكيد! نحن نتبع نهجًا مزدوجًا مع الذكاء الاصطناعي هنا في Astera، مع التركيز على كليهما قابلية استخدام المنتج و مبادئ السلوك تجربة المطور.

أولاً، فيما يتعلق بتجربة المستخدم، نعمل على تحسين حلولنا باستخدام الذكاء الاصطناعي لتسهيل الحياة على مستخدمينا. وهذا يعني تكوين خطوط أنابيب ETL ومستودعات البيانات ومعالجة المستندات الذكية بشكل أسرع، مما يؤدي إلى تنفيذ سريع وسلس. نحن نتعامل مع منطقتين كبيرتين هنا:

• وضع معالجة المستندات على الوضع الآلي: إن معالجة المستندات الذكية هي المجال الرئيسي الذي نستخدم فيه الذكاء الاصطناعي بكثافة. حيث يتم الآن التعامل مع سير عمل المستندات بالكامل، من الاستيعاب إلى التخطيط إلى الاستخراج والتكامل، بواسطة الذكاء الاصطناعي.
• خطوط أنابيب البيانات المدعومة بالذكاء الاصطناعي:تخيل إنشاء خطوط أنابيب بيانات كاملة بمجرد الدردشة مع المنصة! يمكن للمستخدمين استخدام اللغة الطبيعية من خلال واجهة الدردشة لإعداد خطوط الأنابيب، وربط الجداول، وإضافة المرشحات، والمزيد.

ثم لدينا جانب المطور، حيث تصبح الأمور ممتعة حقًا. نحن نعمل على توسيع بيئة ETL الخاصة بنا لإدخال الذكاء الاصطناعي مباشرة إلى سير عمل المطور. وهذا ما يبدو عليه الأمر:

• استخدام المطالبات كتحويلات في سير العمل:يمكن للمطورين الآن إضافة عمليات الذكاء الاصطناعي مباشرةً كتحويلات في سير عمل ETL، مما يجعل تكامل الذكاء الاصطناعي سهلاً مثل السؤال، ووجود تحويلات مدمجة. إنه يتخطى العمل الشاق ويصل مباشرة إلى العمل!
• بناة RAG:ونحن نتعمق في RAG، ونبني تدفقات عمل "التوليد المعزز بالاسترجاع" لمساعدة المستخدمين على سحب المعلومات الدقيقة بسرعة من المستندات استنادًا إلى الاستعلامات. 

ولكن من المهم أن نلاحظ أننا نجلب الذكاء الاصطناعي إلى Astera في مرحلة التصميم وليس وقت التشغيل، وهناك سبب لذلك. الطبيعة الحتمية للذكاء الاصطناعي لا تصمد بشكل جيد في الوقت الفعلي، لقد رأينا ذلك بأنفسنا.

س: من المثير للاهتمام كيف Astera تعمل شركة مايكروسوفت على دمج الذكاء الاصطناعي في تجارب المستخدمين والمطورين! مع التركيز بشكل أساسي على معالجة المستندات الذكية، كيف يعمل الذكاء الاصطناعي على تعزيز هذا المجال على وجه التحديد؟

A: مؤسسة التنمية الدولية في الواقع، هذا هو المكان الذي نرى فيه أكبر قدر من الإمكانات التحويلية. نحن نستخدم الذكاء الاصطناعي لتحقيق أهدافنا بالكامل أتمتة عملية استيعاب المستندات.

فكر في الأمر على هذا النحو: يتعامل عملاؤنا مع جبل من المستندات الواردة من جميع الجهات: Excel وملفات PDF وملفات CSV، وما إلى ذلك، وكلها بتنسيقات مختلفة. في العادة، قد يكون التعامل مع هذه المستندات أمرًا شاقًا. ولكن الآن، قمنا بدمج الذكاء الاصطناعي لأتمتة تكوينات معالجة المستندات.

إليك كيفية عملها الآن: تحدد الذكاء الاصطناعي تلقائيًا نوع الملف، وتطابقه مع القالب الصحيح، وتستخرج البيانات، بل وتولد أيضًا تعيينات تلقائيًا إذا لم تكن موجودة! كما أنها تمنح المستخدم خطوة مراجعة سريعة للتأكد من أن كل شيء على ما يرام.

لذا، من البداية إلى النهاية، أصبحت معالجة المستندات تعمل تلقائيًا. وهذا هو أكبر انتصار لنا في مجال الذكاء الاصطناعي حتى الآن، ولنقل فقط إنه يوفر للجميع قدرًا هائلاً من الوقت والجهد.

Astera معالجة المستندات بذكاء

س: تحدثت في وقت سابق عن بناء خطوط أنابيب كاملة من خلال الدردشة مع المنصة. كيف يتم ذلك؟

A: لذا، نحن نستخدم الذكاء الاصطناعي لـ تسريع تكوينات خط أنابيب البيانات كما لم يحدث من قبل. نحن نتحرك إلى ما هو أبعد من ذلكواجهة السحب والإفلات التقليدية التي يحبها الجميع من خلال إضافة الذكاء الاصطناعي ومعالجة اللغة الطبيعية فوقها. الآن، يمكنك إنشاء خطوط أنابيب البيانات بمجرد التحدث إلى النظام، يصبح إعداد سير العمل المعقدة أسهل وأسرع، ولا يلزم أن تكون خبيرًا فنيًا للقيام بذلك.

تخيل أنك تقوم ببناء خط الأنابيب بالكامل من خلال واجهة الدردشة. ما عليك سوى الكتابة، "مرحبًا، لدي هاتين الطاولتين، هل يمكنك ربطهما؟' وثم، 'تصفية لهم من خلال هذا'، ثم يتولى الذكاء الاصطناعي الأمر من هناك. فلا حاجة إلى النقر يدويًا، بل مجرد تعليمات مباشرة باللغة البشرية، ثم يبني خط الأنابيب نفسه.

بالطبع، لا نزال نسمح لك بإعادة التحقق من عمل الذكاء الاصطناعي لأننا جميعًا نعلم أن الذكاء الاصطناعي ليس فوق رأي ثانٍ، وبمجرد أن يكون جاهزًا للاستخدام، يمكنك البدء في العمل. نحن نهدف إلى إنشاء خط أنابيب بيانات ليس أسرع فحسب، بل وأذكى أيضًا، حيث يقوم بالعمل الشاق بينما تحافظ أنت على المحادثة.

Q: أنايبدو مثل Astera تركز الشركة بشكل كبير على جعل التجربة بأكملها أكثر سلاسة للمستخدمين. ما الذي دفع إلى هذا التحول؟

A:بالتأكيد. منذ أن بدأنا في عام 2003، كانت تجربة المستخدم في صميم كل ما نقوم به في Astera. لنا الزبائن استمر معنا لأننا نستمع بالفعل إلى ملاحظاتهم ونجري التغييرات بناءً على ما يحتاجون إليه. في الوقت الحالي، نركز على بعض المجالات الرئيسية، وكلها مدعومة بالذكاء الاصطناعي.

يهتم عملاؤنا بثلاثة أشياء رئيسية: الحد الأدنى لوقت الإعداد, مخرجات موثوقةو معالجة سريعةإنهم يريدون حلولاً توفر الوقت والمال دون الحاجة إلى جلب موارد تقنية إضافية أو التلاعب بالبيانات لمجرد الحصول على رؤى قيمة.

لذا، ضاعفنا جهودنا فيما نقوم به على أفضل وجه، مثل تحديد الهوية وخطوط أنابيب البيانات، ونقوم بإضفاء لمسة كاملة عليها من خلال الذكاء الاصطناعي. نريد أن نجعل الأمور أكثر ذكاءً وسرعة حتى يتمكن عملاؤنا من الوصول مباشرة إلى المعلومات المهمة.

س: كيف يستفيد المطورون من دمج الذكاء الاصطناعي مباشرة في بيئة ETL؟

A: لقد رأينا أن مطوري ETL وعلماء البيانات كانوا يعيشون عمليًا في عوالم منفصلة. لنفترض أن لديك 50 مطور ETL يقومون ببناء خطوط أنابيب البيانات وضمان جودة البيانات وإدارة المستودع. ولكن في اللحظة التي تظهر فيها مهمة الذكاء الاصطناعي، يتعين عليهم تسليمها لفريق علم البيانات. فجأة، نتحدث عن دفاتر Jupyter وPython والأدوات التي لا يستخدمها مطورو ETL عادةً.

لذا، قررنا سد الفجوة. الآن، يمكن لمطوري ETL دمج الذكاء الاصطناعي مباشرة في سير العمل الخاصة بهم استخدام مطالبات الذكاء الاصطناعي كتحويلاتلم يعد من الضروري الاعتماد على فرق منفصلة لمهام الذكاء الاصطناعي. وهذا يعني أن تطوير ETL والذكاء الاصطناعي يمكن أن يتعايشا في منصة واحدة، مما يؤدي إلى تسريع العملية بأكملها.

هنا هو كيف يعمل:

1. يمكن لمطوري ETL إنشاء تحويلات مخصصة تعتمد على LLM وحفظها والتي يمكن إعادة استخدامها عبر سير العمل، مما يقلل من العمل المتكرر.
2. يمكن للمستخدمين تعريف الخصائص وحفظها كقوالب يمكن استخدامها في مشاريع متعددة. على سبيل المثال، يمكن إعادة استخدام القالب الذي ينشئ استعلامات SQL كلما دعت الحاجة إلى ذلك.
3. يتم حفظ هذه القوالب في مجلد البرنامج الإضافي، مما يجعلها متاحة عبر الفرق. سواء كان الأمر يتعلق بالمطابقة الدلالية أو إنشاء SQL، يتم تبسيط المهام المتكررة، مما يسمح للفرق بالتركيز على الأشياء الأكثر إثارة.

باختصار، نحن نمنح مطوري ETL أدوات منظمة العفو الدولية إنهم يحتاجون، في بيئتهم الخاصة، إلى التخلص من عمليات التسليم والخطوات الإضافية للحصول على نتائج أسرع.

س: RAG هي منطقة ذات اهتمام متزايد. كيف Astera الاقتراب من هذه التكنولوجيا لصالح المستخدمين؟

A: بالتأكيد! من خلال RAG، أو Retrieval Augmented Generation، فإن الهدف هو تبسيط الحياة للمستخدمين الذين يحتاجون إلى إجابات سريعة ودقيقة من مجموعات ضخمة من المستندات. إنها أداة بحث ديناميكية فائقة الذكاء تتجاوز مجرد جلب الكلمات الرئيسية.

عادةً، قد تعتقد أن إعداد خط أنابيب RAG سيتطلب الأمر جيشًا من خبراء الذكاء الاصطناعي يعملون على مدار الساعة. ولكن مع Asteraلا، هذا ليس هو الحال. لقد صممنا هذا النظام بحيث يمكن حتى لمستخدمي الأعمال، وليس فقط المستخدمين الفنيين، الذين يفهمون البيانات والبيانات الوصفية وهياكل البيانات، إنشاء خطوط أنابيب RAG الخاصة بهم. وأفضل جزء هو أنه يمكنهم القيام بذلك في دقائق.

Asteraتم إعداد RAG الخاص بـ 's بالكامل خالٍ من التعليمات البرمجية، وفوريًا، ويحافظ على أمان جميع البيانات داخل مؤسستك. وهذا يعني أن فريقك يمكنه البحث بسرعة عبر مجموعات كبيرة من المستندات للعثور على تفاصيل محددة ومعلومات سياقية ورؤى قيمة، بالضبط عندما يحتاجون إليها.

Astera بناة RAG

س: ما هي أفكارك النهائية حول المكان Astera من يتجه نحو مبادرات الذكاء الاصطناعي؟

A: Astera تخوض شركة ناشئة رحلة مثيرة، مخصصة لإنشاء حل بيانات موحد وذكي يلبي احتياجات الأعمال المتطورة اليوم. لا تزال العديد من المؤسسات تكافح مع الأنظمة المجزأة والعمليات اليدوية التي تستغرق وقتًا طويلاً. لتغيير ذلك، نجمع معًا الذكاء الاصطناعي وخطوط أنابيب البيانات ومعالجة المستندات وإمكانيات الحوسبة السحابية وميزات الدردشة في منصة واحدة سهلة الاستخدام وخالية من التعليمات البرمجيةمن خلال التركيز على الأتمتة التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي وتجربة المستخدم، Astera تعمل شركة مايكروسوفت على إعادة تعريف إدارة البيانات، ونحن في البداية فقط.

شكرًا جزيلاً لمسؤول المنتجات والتكنولوجيا الرئيسي لدينا، جاي ميشرا، على المشاركة Asteraرؤية شركة 's للذكاء الاصطناعي. إذا كنت ترغب في معرفة كيفية Astera ‫رؤيتنا‬ يمكن أن تجعل إدارة بياناتك أكثر ذكاءً وسرعة وقابلية للتطوير، تواصل معنا اليوم!