ما هو البحث باللغة الطبيعية (NLS)؟

يجد قادة الأعمال أنفسهم منخرطين في مجموعة من المهام ذات الأولوية العالية، والتي يتطلب معظمها اتخاذ قرارات حاسمة.

لنفترض أنك رئيس قسم المبيعات في إحدى المنظمات العالمية. وأنت مستعد لاتخاذ قرار مهم بشأن استراتيجية المبيعات في الربع القادم، ولكن يتعين عليك أولاً إلقاء نظرة على مجموعة البيانات الصحيحة. فأنت تعلم أنها موجودة في مكان ما في قواعد بيانات منظمتك، ولكنها ليست في متناول اليد. ويتعين على شخص ما العثور عليها وتنظيفها وإعداد تقرير عنها قبل أن تتمكن من التصرف.

الآن، تخيل أنك تستطيع التحدث إلى مستودع البيانات الخاص بك؛ اطرح أسئلة مثل "أي دولة حققت أفضل أداء في الربع الأخير؟" أو "أي منتج حقق أعلى مبيعات في أمريكا الشمالية؟" وستتلقى على الفور تحليلاً مفصلاً، مع الرسوم البيانية والرؤى. صدق أو لا تصدق، لم يعد إجراء محادثة مع مستودع البيانات الخاص بك حلمًا بعيد المنال، وذلك بفضل تطبيق البحث باللغة الطبيعية في إدارة البيانات.

ما هو البحث باللغة الطبيعية؟

البحث باللغة الطبيعية هو تقنية تعتمد على الذكاء الاصطناعي (AI) وتعتمد على معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لتمكينك من التفاعل مع الآلات دون الحاجة إلى استخدام استعلامات أو أوامر معقدة تعتمد على بناء الجملة. بدلاً من ذلك، يمكنك استخدام لغة بسيطة للبحث عن البيانات المطلوبة داخل قاعدة بياناتكأنني أتحدث مع إنسان آخر.

من الواضح أن المستقبل سيكون مدفوعًا بشكل كبير بالذكاء الاصطناعي. ولتلبية احتياجاتها إلى اتخاذ قرارات أسرع ونهج أكثر شمولاً لاستخدام البيانات، ستحتاج المنظمات إلى دمج نماذج وتقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. ويعد التحول إلى الذكاء الاصطناعي بتبسيط العمليات وخلق بيئة حيث يكون الجميع مجهزين لاتخاذ قرارات مستنيرة.

عند الحديث عن التحول، لن يمر وقت طويل قبل أن نرى شخصًا يقول: "لقد ولت الأيام التي كانت تعتمد فيها المؤسسات على خبراء SQL للعمل مع البيانات". ولا يمكن إلقاء اللوم عليهم لأنه عندما يمكنك استخدام اللغة الإنجليزية البسيطة للإجابة على الأسئلة (QA)، فلماذا تهدر الوقت وتعتمد على الاستعلامات التي يجب أن تكون دقيقة بنسبة 100% من الناحية النحوية قبل أن تتمكن من تنفيذها؟

ماذا عن استعلام اللغة الطبيعية (NLQ)؟

إن البحث باللغة الطبيعية له استخدام محدد للغاية في إدارة البيانات والتحليلات، حيث يتم استخدامها لاستعلام البيانات المنظمة. في الواقع، عند استخدامها لهذه الأغراض، ستجد أنها غالبًا ما يشار إليها باسم استعلام اللغة الطبيعية (NLQ) - نعم، مصطلح آخر يستخدم "لغة طبيعية" بادئة.

ليس من المستغرب أن يكون من الشائع الخلط بين معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، والبحث باللغة الطبيعية (NLS)، والاستعلام باللغة الطبيعية (NLQ) - دعونا نضع حدًا لهذا الارتباك مرة واحدة وإلى الأبد.

• المصطلح الشامل الذي يشمل جميع المجالات الفرعية الأخرى هو البرمجة اللغوية العصبية. وهو مجال فرعي من الذكاء الاصطناعي يمكّن أجهزة الكمبيوتر من فهم اللغة البشرية وتوليدها.

• البحث باللغة الطبيعية (NLS) هو ما تستخدمه للبحث عن البيانات، المنظمة وغير المنظمة، باستخدام أي لغة يتحدث بها البشر، مثل الإنجليزية أو الفرنسية.

• يمكن اعتبار الاستعلام باللغة الطبيعية (NLQ) بمثابة نوع فرعي من تقنية NLS التي تمكنك من الاستعلام بيانات منظمة مخزنة في قواعد البيانات و مستودعات البيانات.

مثال لفهم البحث باللغة الطبيعية

في السابق، كانت محركات البحث تستخدم لجلب النتائج من خلال مطابقة الكلمات الرئيسية الدقيقة التي أدخلها المستخدمون مع المعلومات المخزنة في قاعدة البيانات. الجانب السلبي لهذا النهج هو أن المستخدمين أو مالكي المواقع يمكنهم بسهولة التلاعب بصفحة نتائج محرك البحث من خلال حشو الكلمات الرئيسية في محتواهم، مما يؤثر سلبًا على تجربة المستخدم.

ومع ذلك، تغيرت عمليات البحث بشكل كبير مع استخدام تقنيات مثل البحث الدلالي وNLS. فبدلاً من مطابقة الكلمات الرئيسية فقط، تأخذ محركات البحث الآن أيضًا في الاعتبار سياق ومعنى الاستعلام لتوفير النتائج الأكثر صلة.

تستخدم الشركات الآن هذه التقنية في إدارة البيانات لتبسيط وتسريع عملية اكتساب الرؤى. ومن الأمثلة على ذلك استخدام اللغة الطبيعية لاستعلام مستودع البيانات. على سبيل المثال، بدلاً من استخدام استعلامات مثل:

اختر مجموع(مبيعات) من عند الطلبات WHERE المنطقة = 'أوروبا' لأي لبس تاريخ بين '2023-04-01' لأي لبس '2023-06-30';

حيث أن فقدان علامة اقتباس واحدة (') يمكن أن يؤدي إلى الخطأ السيئ خطأ في بناء الجملةيمكنك أن تسأله مباشرة شيئًا مثل "ما هو إجمالي مبيعاتنا في أوروبا في الربع الأخير؟" ثم تنتقل إلى اتخاذ القرار.

التكنولوجيا وراء البحث باللغة الطبيعية

بالإضافة إلى معالجة اللغة الطبيعية، يستخدم NLS نماذج أخرى للتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي فهم القصد وراء استفساراتك أو أسئلتك، على وجه التحديد.

إدارة البيانات الحديثة و منصات التكامل تعتمد هذه التطبيقات على ميزات الذكاء الاصطناعي المتقدمة، حيث يُعد البحث باللغة الطبيعية أحد هذه الميزات. فبينما تدخل سؤالك، تقوم تقنية معالجة اللغة الطبيعية بتقسيمه إلى عبارات وسياقات لتحديد الأشكال الأساسية لكل كلمة.

بعد معالجة المدخلات، يعتمد النظام على خوارزميات التعلم الآلي للتعلم من التفاعلات السابقة وتحسين قدرته على التنبؤ بنية المستخدم وتحسين نتائج البحث بمرور الوقت. ويذهب التعلم العميق إلى أبعد من ذلك من خلال تمكين النظام من فهم معاني مختلفة لكلمة ما بناءً على السياق الذي تُستخدم فيه والحد من الغموض.

البحث الدلالي هو تقنية رئيسية أخرى وراء البحث باللغة الطبيعية. وكما يوحي الاسم، فهو يساعد على تحسين دقة النتيجة بشكل أكبر من خلال استخدام الرسوم البيانية المعرفية والتعرف على الكيانات لربط المصطلحات ذات الصلة معًا.

للتأكد من أن نظام البحث باللغة الطبيعية الخاص بك يعمل بشكل صحيح، يجب أن تحصل على نتائج مماثلة لسؤال تم طرحه بطريقة مختلفة. على سبيل المثال، إذا كان المصدر الوحيد للإيرادات لمؤسستك هو بيع المنتجات، فيجب أن تقدم الأسئلة "ما هو إجمالي رقم المبيعات في الربع الماضي؟" و"ما هو إجمالي الإيرادات في الربع الماضي؟" نفس النتائج.

التكامل مع أنظمة مؤسستك

لتحسين الطريقة التي تتفاعل بها فرقك مع البيانات التنظيمية، يجب دمج البحث باللغة الطبيعية بشكل عميق في منصة إدارة البيانات، وكذلك أي مستودعات البيانات، مثل:

• أنظمة إدارة المستندات: للعثور بسرعة على البيانات المخفية في المستندات، مثل تقارير PDF أو الفواتير، وتحليلها.

• بحيرات البيانات وفهرسات البيانات: للبحث في مستودعات ضخمة من البيانات غير المنظمة وشبه المنظمة دون معرفة أسماء الملفات.

• أنظمة إدارة علاقات العملاء (CRM) وتخطيط موارد المؤسسات (ERP): للتأكد من أن كل شخص في مؤسستك على اطلاع دائم ببيانات العملاء والمخزون المهمة.

• أدوات ذكاء الأعمال (BI): لإضفاء الطابع الديمقراطي عليها تحليلات البيانات وتسريع عملية اتخاذ القرار.

• روبوتات المحادثة والمساعدون الافتراضيون: لتبسيط الوصول إلى المعلومات وتحسين قدرات الخدمة الذاتية للموظفين والعملاء.

دمج جميع مصادر البيانات الخاصة بك مع Asteraمنصة البيانات المدعومة بالذكاء الاصطناعي

تعرف على المزيد

فوائد البحث باللغة الطبيعية

ستجد أن الفوائد الرئيسية لاستخدام اللغة الطبيعية للبحث عن البيانات المطلوبة في نظام تخزين البيانات هي البساطة والسرعة. وفيما يلي مزايا إضافية:

زيادة إمكانية الوصول

يتم فتح البحث باللغة الطبيعية الوصول إلى البيانات لكل فرد في مؤسستك. لم تعد المهارات الفنية مثل SQL أو الترميز مطلوبة لاسترجاع الأفكار. يمكن للمستخدمين غير الفنيين، بما في ذلك مندوبي المبيعات وموظفي الموارد البشرية، طرح الأسئلة والحصول على الإجابات التي يحتاجون إليها على الفور.

تعزيز استكشاف البيانات

عندما تستطيع حديث يمكنك التفاعل مع بياناتك بشكل تفاعلي، ويمكنك طرح أسئلة متابعة أو التعمق في نقاط بيانات محددة. على سبيل المثال، بعد طرح السؤال "ما هي المنتجات الأكثر مبيعًا لدينا في الشهر الماضي في أوروبا؟"، يمكنك إجراء مزيد من البحث والحصول على تفاصيل أكثر تفصيلاً من خلال طرح السؤال "أي البلدان ساهمت بشكل أكبر في هذه المبيعات؟"

تقليل الاعتماد على تكنولوجيا المعلومات

لقد كانت تكنولوجيا المعلومات المثقلة بالأعباء مشكلة منذ فترة طويلة في العديد من المؤسسات، ويرجع ذلك في المقام الأول إلى الافتقار إلى طريقة مباشرة للوصول إلى البيانات وإدارتها لأعضاء الفريق غير الفنيين. تم دمج قدرات البحث باللغة الطبيعية في منصات البيانات الحديثة تحييد هذه المشكلة وجعلها مجرد مسألة إجابة على سؤال.

حالات الاستخدام عبر الصناعات والوظائف

نظراً للفوائد التي تقدمها، فإن العديد من المؤسسات عبر الصناعات المختلفة تستخدم بالفعل اللغة الطبيعية لجعل بياناتها تعمل لصالحها:

خدمات البيع بالتجزئة

عندما يتعلق الأمر بتحليل اتجاهات شراء العملاء أو مستويات المخزون أو أداء الحملات التسويقية، فلا شيء يتفوق على أسلوب الإجابة على الأسئلة. بصفتك مدير تسويق، يمكنك طرح أسئلة مباشرة على بياناتك مثل "كيف كان أداء مبيعاتنا الصيفية مقارنة بالعام الماضي؟" وستتلقى على الفور تفصيلاً لبيانات المبيعات ورؤى العملاء. وبحلول الوقت الذي يجمع فيه شخص ما البيانات ويجمع النتائج، ستكون قد اتخذت بالفعل قرارًا مستنيرًا.

الرعاية الصحية

تساعد الذكاء الاصطناعي بالفعل الممارسين من خلال تزويدهم بملخصات السجلات الطبية الإلكترونية/السجلات الصحية الإلكترونية وتوفير عناء دراستها يدويًا. ومع NLS، يذهب هذا إلى أبعد من ذلك - يمكنك الاستعلام عن النظام لاستخراج المعلومات ذات الصلة من هذه الملخصات. في الواقع، إذا لم يكن هناك متطلب تنظيمي لتوثيق كل شيء، فقد يتساءل المرء عن الحاجة إلى الملخصات عندما يمكنك استرداد نقطة البيانات الدقيقة التي تحتاجها مباشرة.

اقرأ أكثر: معالجة المستندات الذكية في مجال الرعاية الصحية.

تمويل

إذا كنت تعمل في مجال التمويل، فإن البحث باللغة الطبيعية يمكن أن يساعدك في تحليل محافظ الاستثمار وتقييم المخاطر ومعاملات العملاء. وبصفتك محللًا ماليًا، يمكنك الحصول على البيانات التي تحتاجها من خلال طرح أسئلة مباشرة، مثل "ما هي القطاعات ذات الأداء الأفضل في الربع الأخير؟". إن القدرة على اكتساب مثل هذه الرؤى دون الاعتماد على التقارير أو التصورات المرئية تعمل على التخلص من الأدوات غير الضرورية وتجعل مجموعة البيانات الخاصة بك أكثر رشاقة.

مستقبل إدارة البيانات باستخدام البحث باللغة الطبيعية

إن التطورات في الذكاء الاصطناعي والبساطة التي يوفرها لن تؤدي إلا إلى اعتماد المزيد والمزيد من المؤسسات للغة الطبيعية في المستقبل المنظور. مع القدرة على التفاعل بسلاسة مع البيانات من خلال الاستعلامات المحادثة، يجعل البحث باللغة الطبيعية البيانات والرؤى أكثر سهولة في الوصول إليها ويمكِّن الفرق من أن تكون أكثر مرونة واطلاعًا. ومن المقرر أن تصبح أداة أساسية للشركات التي تتطلع إلى استخراج المزيد من القيمة من بياناتها مع تقليل الجهد المطلوب.

إن دمج البحث المتعدد الوسائط، حيث يمكن للمستخدمين التفاعل مع البيانات عبر وسائل أخرى، مثل الصوت أو الصور، من شأنه أن يجعل الاجتماعات مع صناع القرار أكثر تفاعلية. وبدلاً من مسح التصورات أو التقارير، يمكن لقادة الأعمال الحصول على الإجابات التي يحتاجون إليها في الوقت الفعلي.

مع استمرار تحسن التكنولوجيا، يمكننا أن نتوقع رؤية خوارزميات معالجة اللغة الطبيعية التي تتمتع بدقة وكفاءة عالية عندما يتعلق الأمر بفهم اللغة البشرية. على سبيل المثال، في حين لا يزال الطريق طويلا، فإن أنظمة الذكاء الاصطناعي ذات الذكاء العاطفي المحسن ستكون قادرة على تقديم توصيات مخصصة للغاية للمنتجات والخدمات، مما يحسن رحلة المشتري بشكل عام.

وبقدر ما تبدو هذه التطورات مثيرة، فهناك بعض العوامل المهمة التي يجب وضعها في الاعتبار، وهي جودة البيانات والخصوصية والأمان - إذا قمت بها بشكل صحيح، فستحصل على مساعد ذكاء اصطناعي موثوق به للمساعدة في إدارة البيانات. بعبارة أخرى، تحتاج إلى حوكمة الذكاء الاصطناعي لضمان الثلاثة.

وفي الختام

من الواضح أن دور البحث باللغة الطبيعية يتجاوز تسهيل عملية البحث. فعند تنفيذه بالشكل الصحيح، فإنه يتيح لك اكتشاف رؤى أعمق عندما تحتاج إليها فقط ــ وليس بعد قضاء ساعات في غربلة البيانات. وهذا الإنجاز وحده يجعله ميزة كبيرة في مجال تنافسي للغاية.

إذن، هل أنت مستعد لإطلاق العنان لإمكانات بياناتك بالكامل؟ جرّب Astera ‫رؤيتنا‬ واجعل الذكاء الاصطناعي ومعالجة اللغة الطبيعية يبسطان إدارة البيانات عبر مؤسستك. أو، إذا كنت تريد مناقشة حالة الاستخدام الخاصة بك، تواصل معنا اليوم!