كيف يقوم خط أنابيب RAG بتحويل بياناتك إلى اكتشافات

لقد أصبحت ثورة الذكاء الاصطناعي حقيقة واقعة. ولنأخذ الإلهام من مسلسلنا المفضل Gilmore Girls: "إنه عالم الذكاء الاصطناعي، ونحن نعيش فيه فقط".

في الواقع، ماكينزي تقرير عن عدد المنظمات بانتظام لقد تضاعف استخدام GenAI في عشرة أشهر بين استطلاعات عامي 2023 و2024. علاوة على ذلك، برايس ووترهاوس كوبرز أجرى الباحثون استطلاعا بين الرؤساء التنفيذيين للشركات التي اعتمدت GenAI، ويعتقد 89% منهم أن GenAI يغير بشكل كبير الطريقة التي تخلق بها شركاتهم القيمة وتقدمها وتستحوذ عليها.

بالنظر إلى انتشار الذكاء الاصطناعي والتفاؤل المحيط به، قد تميل إلى الاعتقاد بأن الذكاء الاصطناعي، أو على وجه التحديد، نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، يمكن أن يساعد مؤسستك على خلق القيمة دون أي تعديلات إضافية. ولكن لتعظيم فوائده حقًا، فأنت بحاجة إلى خط أنابيب RAG.

بالتأكيد، GenAI يساعد الناس افعل أشياء خيالية مثل لعب لعبة "عدم الإزعاج"، وتخصيص خطط التمرين، وكتابة أغانٍ ساخرة على طريقة موسيقى الراب التي تعود إلى التسعينيات عن أصدقائهم ولكن باللغة الإنجليزية القديمة (شكرًا لك، Reddit، على هذه المشاركة). ولكن عندما يتعلق الأمر بمؤسستك، يحتاج أصحاب المهن الحرة إلى بعض المساعدة من الأصدقاء مثل RAG لتلبية احتياجات عملك الفريدة.

نظرة عامة على RAG

RAG، اختصار لـ Retrieval-Augmented Generation، هو مصطلح صاغه باتريك لويس في بحثه لعام 2020 لصالح Meta's AI Research. فكر في RAG كإطار عمل يجمع بين المعلومات التقليدية استرجاع أنظمة مثل قواعد البيانات والقدرات التوليدية لبرامج الماجستير في القانون. ومن خلال القيام بذلك، "الزيادات"مهارات اللغة الطبيعية التي يتمتع بها برنامج الماجستير في القانون مع المعرفة الخاصة بالأعمال التجارية حتى تتمكن من توليد إجابات أكثر دقة وحداثة وأكثر ملاءمة لاحتياجاتك المحددة.

بعبارة أخرى، يعد RAG طريقة ذكية لضمان أن يكون أي طالب ماجستير في القانون من اختيارك على دراية جيدة ببيانات عملك لمجموعة متنوعة من حالات الاستخدام الداخلية والخارجية. كما يوفر عليك عناء تدريب طالب ماجستير في القانون من الصفر أو ضبطه باستخدام مجموعة البيانات الخاصة بك.

باستخدام RAG، يمكنك جعل تطبيقات الذكاء الاصطناعي الخاصة بك مرنة ومتجاوبة مع التطورات الجديدة من خلال تعزيز برنامج LLM ببيانات عملك. بالإضافة إلى ذلك، يوفر RAG لحلول LLM الخاصة بك إمكانية الوصول إلى البيانات في الوقت الفعلي، ويحافظ على خصوصية بياناتك، ويساعد في التخفيف من هلوسات LLM. يمكن أن تكون بعض التطبيقات الشائعة عبارة عن برامج الدردشة الآلية أو خدمة العملاء أو البحث المؤسسي.

اقرأ أكثر: ما هو الجيل المعزز للاسترجاع (RAG)؟

ولكن... ما هو خط أنابيب RAG؟

الآن بعد أن أصبح لدينا جميعًا فكرة عن سبب كون RAG رائعًا للغاية، دعونا نتحدث عن ما هو خط أنابيب RAG.

• يعمل خط أنابيب RAG مثل خط التجميع في المصنع. حيث تعمل جميع بياناتك غير المنظمة، المخزنة في جميع أنواع التنسيقات عبر قواعد البيانات وبحيرات البيانات، بمثابة
• في أبسط خطوط أنابيب RAG، تمر هذه البيانات عبر فهرسة البياناتحيث يتم تقسيمها إلى أجزاء من النص، ودمجها في متجهات، وتخزينها في قاعدة بيانات متجهة (تسمح قاعدة بيانات المتجهات باسترجاع المعلومات بسرعة). هذه القاعدة البيانات هي افضل الرحلات السياحية من خط الأنابيب.
• والخطوة التالية هي استرجاع البيانات وتوليدها، وهو ما يحدث كلما أرسلت استعلامًا. بناءً على الاستعلام، ترسل قاعدة بيانات المتجهات "الأجزاء" الأكثر صلة إلى LLM.
• يقوم برنامج الماجستير في القانون بعمله السحري من خلال الجمع بين براعته في معالجة اللغة والمعلومات السياقية (من قاعدة البيانات)، وفويلا! تحصل على استجابة تحتوي على معلومات دقيقة وسياق ذي صلة.

لماذا RAG هو كل شيء غضب،

وفقًا ماكينزي, ما يصل إلى 47% من المنظمات التي تستخدم GenAI تفعل ذلك من خلال التخصيص الكبير أو من خلال تطوير نموذجها الخاص. مع استثمار ما يقرب من نصف المنظمات المؤيدة لـ GenAI في تخصيص LLMs أو تطوير نماذجها الخاصة، فمن الواضح لماذا RAG هو الشيء الكبير القادم. على سبيل المثال، حجم سوق RAG ومن المتوقع أن ينمو قطاع العقارات بمعدل نمو سنوي مركب قدره 44.7% في السنوات الخمس المقبلة!

دعونا نلقي نظرة على بعض الجوانب الإيجابية لخطوط أنابيب RAG للشركات لفهم الضجيج:

الوصول إلى البيانات في الوقت الحقيقي، في كل مرة

تخيل أنك تسأل رئيس المبيعات عن مبيعات الربع الماضي، لكنه يرد عليك قائلاً: "أخشى أنني لا أستطيع الوصول إلى معلومات حديثة. لقد تلقى خريج الماجستير في القانون تدريبًا على بيانات تعود إلى عامين فقط". سيكون رد فعلك إما: "لماذا أدفع لك الكثير من المال، فيل؟" أو "يا إلهي، كان ينبغي لي أن أصغي عندما قال مدير التكنولوجيا لدينا إنه يتعين علينا إنشاء خط أنابيب RAG للبحث المؤسسي". المغزى من هذه القصة هو الاستثمار في RAG.

إخلاء المسؤولية: أي تشابه بيننا وبين أي شخص يعمل في المبيعات في فيليز هو مجرد مصادفة. يقول فريقنا القانوني إنه لا يمكن مقاضاتنا بتهمة التشهير إذا أضفنا هذا الإخلاء من المسؤولية.

بصرف النظر عن النكات السيئة، تضمن لك RAG أن يكون لدى برنامج الماجستير في القانون الخاص بك دائمًا إمكانية الوصول إلى أحدث المعلومات. نظرًا لأن مؤسستك تولد دائمًا بيانات جديدة، فكل ما عليك فعله هو تحديث قاعدة البيانات، وسيتولى خط أنابيب RAG الخاص بك الباقي، مما يضمن حصولك على ردود دقيقة ومحدثة في كل مرة.

بياناتك الخاصة تظل خاصة

كما تعمل RAG على حل مشكلة سرية البيانات، وهي مشكلة بالغة الأهمية تواجهها الشركات عند إدخال البيانات إلى برامج إدارة قواعد البيانات العامة. من خلال إعداد خط أنابيب RAG، لن تضطر إلى القلق بشأن ظهور بيانات مؤسستك الخاصة في استجابات عشوائية لبرنامج ChatGPT. يمكنك الاستفادة من برنامج إدارة قواعد البيانات العامة الذي تختاره (حتى لا يحرج فيل نفسه في الاجتماع التالي) مع ضمان تخزين بياناتك الحساسة بأمان وخصوصية.

لا مزيد من الهلوسة الذكاء الاصطناعي

من المشاكل الشائعة التي يعاني منها طلاب الماجستير في القانون أنهم يصابون بالهلوسة أحيانًا. وما يحدث هو أنه عندما يفتقر طلاب الماجستير في القانون إلى المعلومات الواقعية ذات الصلة، فإنهم يميلون إلى توليد استجابات معيبة ولكنها مقنعة، أي أنهم يصابون بالهلوسة. والخبر السار هو أن RAG يحل هذه المشكلة من خلال تزويدهم ببيانات ذات صلة وصحيحة من الناحية الواقعية.

قم ببناء ونشر RAG الخاص بك باستخدام Astera

أطلق العنان لإمكانات بياناتك الخاصة مع الحفاظ عليها خاصة من خلال إقرانها بـ GenAI. قم بتنفيذ RAG الخاص بك مع Astera.

ناقش مشروع RAG الخاص بك معنا.

لماذا تعتبر خطوط الأنابيب RAG هي المستقبل

ماكينزي تشير التقارير إلى أن تبني GenAI هو الأعلى في وظائف التسويق والمبيعات وتكنولوجيا المعلومات. ومع ذلك، تسمح خطوط أنابيب RAG بتبني GenAI عبر مجموعة أوسع من الوظائف، مثل:

دعم العملاء والخدمة

باستخدام خط أنابيب RAG، يمكن لفرق دعم العملاء الخاصة بك الوصول إلى المعلومات من قواعد المعرفة والأسئلة الشائعة وسجلات العملاء لتقديم استجابات دقيقة في الوقت الفعلي لاستفسارات العملاء، مما يقلل أوقات الانتظار ويحسن رضا العملاء.

التسويق والمبيعات

يتيح RAG للمسوقين تحليل واسترجاع رؤى العملاء ومراجعات المنتجات واتجاهات السوق من مصادر متعددة لدعم حملات أكثر استهدافًا استنادًا إلى البيانات والتحليلات في الوقت الفعلي. وبالمثل، يمكن لفرق تطوير الأعمال الخاصة بك الاستفادة من RAG لتخصيص عروضها باستخدام بيانات العملاء المحدثة ومعلومات المنتج.

في الواقع، 71٪ من الأنشطة التجارية لقد شهدوا زيادة في الإيرادات من خلال تبني الذكاء الاصطناعي في وظائف التسويق والمبيعات. تخيل كم يمكنهم تحقيق المزيد مع RAG.

البحث وتطوير المنتجات

باستخدام RAG، تستطيع فرق البحث والتطوير استخلاص رؤى من ملاحظات العملاء وتحليل اتجاهات السوق والمنافسين وتطورات الصناعة لتطوير ميزات جديدة أو تحسين الميزات الحالية. وهذا لا يؤدي فقط إلى اتخاذ قرارات استراتيجية مستنيرة، بل يضمن أيضًا أن دورة الابتكار الخاصة بك تواكب احتياجات السوق.

الموارد البشرية والقانونية والمالية

تتعامل الوظائف التشغيلية مثل الشؤون القانونية والموارد البشرية والمالية مع المستندات القانونية وإرشادات الامتثال واللوائح والسياسات بشكل منتظم. باستخدام خط أنابيب RAG، يمكن لفرقك استرداد المعلومات ذات الصلة على الفور لاتخاذ القرارات السريعة.

سلسلة الإمداد اللوجستية

بالنسبة لفِرق سلسلة التوريد والخدمات اللوجستية، يمكن أن تساعد خطوط أنابيب RAG في مراقبة سلاسل التوريد من خلال استرداد وتحليل البيانات ذات الصلة من مصادر متعددة، مثل أنظمة تخطيط موارد المؤسسات، واتصالات الموردين، والمستندات الخارجية. يساعد هذا في تقليل الاختناقات وتحسين الخدمات اللوجستية وتحسين الكفاءة. في الواقع، التبني المبكر للذكاء الاصطناعي وقد أدى التوسع في سلسلة التوريد إلى خفض المخزون بنسبة 20% وخفض التكاليف بنسبة 10%، ويمكن لـ RAG مضاعفة هذه المكاسب.

حان وقت الرقص والرقص

باختصار، توفر خطوط أنابيب RAG مجموعة كبيرة من فوائد الذكاء الاصطناعي والأتمتة مع معالجة المخاوف المشتركة للشركات مع برامج الماجستير في القانون العامة. مع RAG، يمكنك الاستفادة من أفضل ما في GenAI دون المساس بسرية بياناتك. علاوة على ذلك، تتمتع RAG بمجموعة واسعة من التطبيقات، من التسويق إلى سلسلة التوريد، مما يعني أنه يمكنك إجراء اختبارات تجريبية من خلال تطوير ونشر خط أنابيب RAG في إحدى وظائفك قبل تنفيذه على مستوى المؤسسة.

هل تشعر بالقلق بشأن تطوير ونشر خطوط أنابيب RAG؟ قد تعتقد أنك بحاجة إلى عشرات من خبراء الذكاء الاصطناعي الذين يعملون ليلًا ونهارًا لبناء خط أنابيب RAG الخاص بك. ولكن يمكنك استبدال خبراء الذكاء الاصطناعي بمستخدمي الأعمال وليلًا ونهارًا بالدقائق لأن Astera يجعل بناء RAG أسهل كثيرًا.

Astera يجعل تطوير ونشر خط أنابيب RAG هين, بدون كودو لحظة، دون إرسال أي من بياناتك خارج المؤسسة. بالإضافة إلى ذلك، بفضل مجموعتنا الواسعة من الموصلات، يمكنك دمج جميع مصادر بياناتك تقريبًا في نظام RAG الخاص بك.

بدافع Asteraيمكن لمستخدمي الأعمال لديك الذين يفهمون البيانات والبيانات الوصفية وهياكل البيانات إنشاء خطوط أنابيب RAG الخاصة بهم، مما يتيح لفرقك البحث واستخراج المعلومات السياقية والتفاصيل المحددة والرؤى ذات الصلة.

يبدو وكأنه حلم؟ إنه على وشك أن يتحقق Astera من جانبك، الرؤية هي التصديق. احجز عرضًا تجريبيًا مجانيًا اليوم لمعرفة Astera في العمل.