من النماذج اللغوية الكبيرة إلى الوكلاء: كيف يغير RAG الذكاء الاصطناعي

النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) مثل GPT-4 أو Claude قد أعادت تعريف ما يمكن للآلات فعله مع اللغة. لقد أصبحت قدرتها على توليد النصوص، تلخيص الوثائق أو الإجابة على الأسئلة بلغة طبيعية أساسًا في مختلف الصناعات. ومع ذلك، فإن LLMs محدودة بطبيعتها - فهي تعمل على معرفة ثابتة من بيانات التدريب الخاصة بها. لا يمكنها الوصول إلى البيانات الحالية للشركة أو الاستجابة للسياقات سريعة التغير أو الرجوع إلى المصادر الخاصة إلا إذا تم تحسينها خصيصًا لذلك.

هذا القيد هو السبب في تحول التركيز الآن من LLMs إلى وكلاء الذكاء الاصطناعي. بعكس النماذج العامة، يجمع وكلاء الذكاء الاصطناعي بين القدرات اللغوية لـ LLMs مع أدوات للذاكرة والتفكير والتخطيط والتكامل. هم ليسوا فقط يجيبون على الاستفسارات - بل يقومون بأداء المهام، وإدارة سير العمل واتخاذ القرارات بناءً على المعلومات في الوقت الفعلي. وأحد أهم التقنيات التي تمكن هذا التطور هو الجيل المدعوم بالاسترجاع (RAG).

الرؤى الرئيسية

• تصل LLMs إلى حدودها عندما يتعلق الأمر بالمعلومات الحالية أو المتعلقة بالشركة.

• يربط RAG النماذج اللغوية بالمعرفة الخارجية، مما يوفر أساسًا للاستجابات الدقيقة والمعتمدة على الحقائق.

• مع RAG، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي ليس فقط الرد، ولكن أيضًا اتخاذ القرارات وأداء المهام بشكل مستقل.

معنى RAG في سياق الذكاء الاصطناعي

يضيف الجيل المدعوم بالاسترجاع (RAG) طبقة من الذكاء إلى النماذج اللغوية التقليدية من خلال السماح لها بسحب المعرفة الخارجية عند توليد المحتوى. بدلاً من الاعتماد فقط على المعايير المدربة مسبقًا، يسترجع نظام يعتمد على RAG الوثائق أو الحقائق أو إدخالات قاعدة البيانات ذات الصلة في الوقت الحقيقي - ومن ثم يستند رده في ذلك السياق المسترجع.

هذا يعني أن وكلاء الذكاء الاصطناعي المدعومين بـ RAG لا يخمنون؛ هم يشيرون. لم يعودوا "يهلوسون" بالحقائق، بل يستشهدون ويعتمدون على البيانات الحقيقية. سواء كان ذلك بسحب آخر سياسة من ويكي داخلي، أو ملف تعريف عميل من CRM أو رؤية من قاعدة بيانات بحث، يجسر RAG الفجوة بين المعرفة الثابتة وتعقيد العالم الحقيقي. يخلق وكلاء الذكاء الاصطناعي الذين يكونون على دراية بالسياق، موثوقًا بهم وذوي فائدة أكبر في بيئات العمل الديناميكية.

يلعب الترسيم الهيكلي للمعلومات دورًا رئيسيًا هنا من خلال توفير معلومات موثوقة ومتصلة كأساس لاستجابات دقيقة وواعية بالسياق.

كيف يمكن لـ RAG تمكين الأتمتة الذكية

تصل وكلاء الذكاء الاصطناعي إلى إمكاناتها الكاملة عندما لا يتفاعل فقط - بل يتخذ إجراء. يمكن لـ RAG جعل هذا ممكنًا من خلال السماح للوكلاء بجلب المعلومات الخارجية وفهمها واستخدامها لاتخاذ قرارات ذكية واتخاذ إجراءات ذات معنى. على سبيل المثال، يمكن أن يقوم وكيل ذكاء اصطناعي في دعم العملاء باسترجاع أحدث وثائق الأونبوردينغ وتخصيصها بناءً على حالة العميل الحالية وإرسال بريد إلكتروني شخصي تلقائيًا.

هذا ما يعنيه الأتمتة الذكية: أنظمة تستجيب وتبدأ تصرفات ذكية. مع RAG، يصبح وكلاء الذكاء الاصطناعي أكثر قدرة على التكيف، ويتعلمون باستمرار من المعلومات الجديدة ويبقون على وتيرة التغيرات في بيئات الأعمال. يتحولون من مجرد مساعدين بسيطين إلى مساهمين نشطين في سير العمل اليومي.

Beam AI: تمكين الجيل القادم من وكلاء الذكاء الاصطناعي

في Beam AI، نبني البنية التحتية لهذا الجيل الجديد من الذكاء. تم تصميم منصة الوكيل الذكائي لتتيح للشركات إطلاق وتوسيع وإدارة وكلاء الذكاء الاصطناعي المجهزين بالكامل لبيئات العمل الحديثة. هذه الوكلاء ليست محدودة باستجابات ثابتة. بفضل الدعم الأصلي لـ RAG، يمكنهم الوصول إلى البيانات المهيكلة وغير المهيكلة عبر مجموعتك — بدءًا من مستندات Notion وخيوط Slack إلى واجهات البرمجة والتطبيقات وقواعد البيانات المملوكة.

تم تصميم وكلاء Beam AI ليناسبوا سير العمل الفريدة الخاصة بكم. سواء كنت تقوم بأتمتة العمليات الداخلية، أو تعزيز التفاعلات مع العملاء أو تسريع اتخاذ القرارات، توفر Beam الأدوات اللازمة للقيام بذلك بدقة وتحكم. ولأن منصتنا تدعم التكاملات العميقة، فإن الوكلاء يتطورون جنبًا إلى جنب مع عملك، ويتعلمون ويتكيفون في الوقت الفعلي.