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

النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) مثل GPT-4 أو Claude أعادت تعريف ما يمكن للآلات القيام به باستخدام اللغة. قدرتها على توليد النصوص، تلخيص الوثائق أو الإجابة على الأسئلة في اللغة الطبيعية أصبحت أساسية عبر الصناعات. ومع ذلك، فإن النماذج اللغوية الكبيرة محدودة بطبيعتها - فهي تعمل بناءً على المعرفة الثابتة من بيانات تدريبها. لا يمكنها الوصول أصالة إلى بيانات الشركة الحالية، أو الاستجابة للسياقات المتغيرة سريعًا أو الإشارة إلى مصادر خاصة ما لم تتكيف معها بشكل خاص.

هذا القيد هو سبب التحول الآن من النماذج اللغوية الكبيرة إلى الوكلاء الذكاء الاصطناعي. على عكس النماذج العامة، يتميز الوكلاء الذكاء الاصطناعي بدمج قدرات اللغة للنماذج اللغوية مع أدوات للذاكرة، والاستنتاج، والتخطيط والتكامل. إنهم لا يجيبون فقط على الاستفسارات - بل يقومون بتنفيذ المهام، وتنظيم سير العمل واتخاذ القرارات بناءً على معلومات الوقت الفعلي. وإحدى أهم التقنيات التي تُمكِّن هذا التطور هو التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG).

[اقتراح صورة: مخطط انسيابي: LLM ثابت -> RAG -> الأتمتة الوكالية]

الأفكار الرئيسية

• النماذج اللغوية الكبيرة تصل إلى حدودها عندما يتعلق الأمر بالمعلومات الحالية أو الخاصة بالشركة.

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

• مع RAG، يمكن للوكلاء الذكاء الاصطناعي ليس فقط الرد، بل أيضًا اتخاذ القرار وتنفيذ المهام بشكل مستقل.

معنى RAG في سياق الذكاء الاصطناعي

يُضيف التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) طبقة من الذكاء إلى النماذج اللغوية التقليدية عن طريق السماح لهم بجلب المعرفة الخارجية في وقت الجيل. بدلاً من الاعتماد فقط على المعايير المدربة مسبقًا، يقوم نظام قائم على RAG باسترجاع الوثائق ذات الصلة، والحقائق أو إدخالات قواعد البيانات في الوقت الفعلي ومن ثم يُؤسس جوابه في ذلك السياق المسترجع.

هذا يعني أن الوكلاء الذكاء الاصطناعي المدعومون بـ RAG لا يخمنون؛ بل يُشيرون. لم يعودوا "يختلقون" الحقائق، بل يُستشهدون ويعتمدون على البيانات الحقيقية. سواء كان سحب السياسة الأحدث من ويكي داخلي، أو ملف تعريف العميل من نظام إدارة علاقات العملاء أو نظرة من قاعدة بيانات بحثية، فإن RAG يسد الفجوة بين المعرفة الثابتة وتعقيد العالم الحقيقي. إنه يُنشئ وكلاء ذكاء اصطناعي واعين للسياق، موثوقين وأكثر فائدة في البيئات التجارية الديناميكية.

[اقتراح صورة: مقارنة تقنية: LLM التقليدي vs. الذكاء الاصطناعي المدعوم بـ RAG – اليسار: “LLM معزول” (مُعتم، غير متصل)؛ اليمين: “الذكاء الاصطناعي المدعوم بـ RAG” (ديناميكي، متصل بالأنظمة الخارجية)]

كيف يمكن لـ RAG تمكين الأتمتة الوكالية

الوكلاء الذكاء الاصطناعي يصلون إلى إمكانياتهم الكاملة عندما لا يقتصرون على الرد - بل يتخذون إجراءً. يجعل RAG هذا ممكنًا عن طريق السماح للوكلاء بجلب المعلومات الخارجية، وفهمها واستخدامها لاتخاذ قرارات ذكية واتخاذ إجراءات ذات مغزى. على سبيل المثال، يمكن لـ وكيل الذكاء الاصطناعي في دعم العملاء استرجاع أحدث مستندات الإعداد، تخصيصها بناءً على حالة العميل الحالية وإرسال بريد إلكتروني مخصص تلقائيًا. 

هذا هو ما تعنيه الأتمتة الوكالية: الأنظمة التي ترد وتبدأ في اتخاذ إجراءات ذكية. مع RAG، يصبح وكلاء الذكاء الاصطناعي أكثر قدرة على التكيف، يتعلمون باستمرار من المعلومات الجديدة ويواكبون وتيرة البيئات التجارية المتغيرة. إنهم يتطورون من مساعدين بسيطين إلى مساهمين نشطين في سير العمل اليومي.

Beam AI: قيادة الجيل القادم من وكلاء الذكاء الاصطناعي

في Beam AI، نبني البنية التحتية لهذا الجيل الجديد من الذكاء. منصتنا لـ الوكلاء الذكاء الاصطناعي مُصممة للسماح للشركات بإطلاق وتوسيع وإدارة وكلاء الذكاء الاصطناعي الذين هم مجهزون بالكامل لبيئات العمل الحديثة. هؤلاء الوكلاء لا يُقتصرون على الاستجابات الثابتة. من خلال الدعم الأصلي لـ RAG، يمكنهم الوصول إلى البيانات المنظمة وغير المنظمة عبر منصتك - من مستندات Notion وسلاسل Slack إلى واجهات برمجة التطبيقات وقواعد البيانات الخاصة.

مصممون لتناسب سير العمل الفريد الخاص بك، سواء كنت تقوم بأتمتة العمليات الداخلية، تعزيز تفاعلات العملاء، أو تسريع اتخاذ القرارات، توفر Beam الأدوات للقيام بذلك بدقة وتحكم. ولأن منصتنا تدعم التكامل العميق، فإن وكلائك يتطورون جنبًا إلى جنب مع عملك، يتعلمون ويتكيفون في الوقت الفعلي.