استغلال إمكانات إدارة المعرفة المؤسسية بتقنية RAG ونموذج ChatGPT

إدارة المعرفة المؤسسية هي عنصر أساسي لنجاح أي شركة حديثة. يمكن أن يحدث الفرق بين شركة مزدهرة وأخرى تكافح للحفاظ على تنافسيتها من خلال معرفة منظمة بشكل جيد، ومتاحة وموثوقة.

في هذه المقالة، سنستكشف حلاً مبتكرًا يعتمد على تقنية RAG (توليد معزز بالاسترجاع) ونموذج ChatGPT، الذي يعد بإحداث ثورة في إدارة العلاقات بين المعرفة المؤسسية والمستخدمين الداخليين والخارجيين.

الأساس: ما هو نموذج ChatGPT؟

جوهر هذا الحل هو نموذج ChatGPT، وهو عضو في عائلة GPT (Generative Pre-trained Transformer). لقد أثبتت هذه النماذج الذكاء الاصطناعي أنها قادرة بشكل استثنائي على فهم الطلبات وتوليد نص متسق للإجابة على الأسئلة بناءً على السياق المقدم. تم تدريب نموذج ChatGPT خصيصًا باستخدام آلاف الجيجابايت من المعرفة المكتسبة من كل ما كان يمكن الوصول إليه رقميًا.

لكن ما الذي يجعل هذا الحل فريدًا حقًا؟ دعونا نرى بعض ميزاته المميزة.

قوة قواعد البيانات المتجهة

في قلب هذا الحل يكمن استخدام قاعدة بيانات متجهية. تمثل هذه القاعدة الكلمات والعبارات كنقاط في فضاء متعدد الأبعاد. لماذا هذا مهم جدًا؟ يسمح لنموذج ChatGPT بحساب التشابه بين متجهات الكلمات واختيار الكلمات الأنسب للرد على سؤال. تخيل أنك بحاجة إلى العثور على معلومات محددة في محيط شاسع من البيانات النصية؛ تعمل قاعدة البيانات المتجهية كبوصلة، توجهك نحو الإجابات المطلوبة.

البحث عن التشابه: العثور على الإبرة في كومة القش

إحدى المهام الأكثر أهمية في هذا الحل هي البحث عن التشابه. تتيح هذه الوظيفة لنموذج ChatGPT العثور على كلمات أو عبارات مشابهة بناءً على المدخلات المقدمة من المستخدم. تخيل أنك تبحث عن إبرة في كومة قش افتراضية من المعلومات التجارية. البحث عن التشابه يشبه المغناطيس الذي يجذب الإبرة، مما يساعدك في تحديد المعلومات ذات الصلة بسهولة.

بناء السياق من خلال المطالبات

عنصر آخر حاسم هو بناء السياق من خلال المطالبات. يقدم المستخدم مطالبة أو سؤالًا، ويستخدم نموذج ChatGPT هذا الإدخال لتوليد استجابة. يلعب السياق الذي يقدمه المستخدم دورًا أساسيًا في تحديد الاستجابة التي يولدها النموذج. هذا يعني أن صياغة مطالبات واضحة ومحددة أمر أساسي للحصول على نتائج دقيقة.

البيانات عالية الجودة: حجر الزاوية للمعرفة

جودة وكمية البيانات المتاحة أساسية لنجاح نموذج ChatGPT. تخيل بناء منزل: البيانات عالية الجودة هي حجر الزاوية الذي يعتمد عليه كل شيء. قاعدة بيانات متجهة، مليئة بالمعلومات المهيكلة، هي المفتاح للحصول على نتائج دقيقة وموثوقة.

الاختلافات بين الاعتماد على المعرفة العامة وبيانات الشركة الخاصة بك: نموذج RAG

يمثل توليد الاسترجاع المعزز (RAG) حلاً رئيسيًا لمعالجة جانبين حاسمين في إدارة المعلومات التجارية وجودة الاستجابة.

حماية البيانات الحساسة

توفير إجابات دقيقة وصحيحة دون خطر “الهلوسة”.

حماية بيانات الشركة: أحد الجوانب الأساسية لإدارة المعرفة في الشركة هو حماية البيانات الحساسة أو السرية للشركة. مع استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي مثل Chat GPT من OpenAI، هناك قلق من أن المعلومات التجارية قد تتعرض أو يتم مشاركتها مع أطراف ثالثة. يحل RAG هذه المشكلة لأنه يحافظ على السيطرة الكاملة على بيانات الشركة. على وجه الخصوص، يتم استضافة قاعدة البيانات المتجهة، التي تحتوي على المعلومات المهيكلة للشركة، داخليًا (“في الموقع”)، مما يضمن بقاء بيانات الشركة آمنة وعدم مشاركتها مع الموردين الخارجيين أو المنصات التابعة لجهات خارجية.

تقديم إجابات دقيقة بدون هلوسة: جانب آخر حاسم هو ضمان أن الإجابات المقدمة للموظفين أو العملاء التجاريين دقيقة وخالية من الأخطاء أو “الهلوسة”. يتعامل RAG مع هذا التحدي من خلال عملية صارمة. عندما يطرح المستخدم سؤالاً، يستخدم النظام محرك تعريف النية ويقارن السؤال بقاعدة البيانات المتجهة. يعتمد هذا المقارنة على منطق البحث عن التشابه، مما يعني أن الإجابات يتم اختيارها بناءً على مدى تشابهها مع المعلومات الموجودة في قاعدة بيانات الشركة المنظمة. يضمن ذلك أن تكون الإجابات دقيقة وذات صلة بالمعلومات التجارية، مما يقلل من خطر الإجابات الخاطئة أو المضللة.

Inoltre, il RAG consente di sfruttare appieno la conoscenza aziendale strutturata di EKR, la stessa precedentemente utilizzata per creare documenti tradizionali come cataloghi, listini, data sheet, manuali e troubleshooting. Questi dati strutturati sono fondamentali per il processo di risposta generata dall’IA, poiché forniscono la base per la costruzione di risposte accurate e contestualmente rilevanti. Utilizzando queste informazioni già vettorializzate e organizzate dalla Knowledge base strutturata dell’azienda, il sistema può generare risposte precise e coerenti che riflettono fedelmente le informazioni aziendali.

باستخدام قواعد بيانات متجهة، وبحث عن التشابه، ومطالبات مبنية بشكل جيد وبيانات عالية الجودة، يمكن للشركات الحصول على إجابات دقيقة وموثوقة لأسئلتها المطروحة على الذكاء الاصطناعي، كما لو كانت موجهة إلى خبير رقمي.

لكن تذكروا، المعرفة هي المفتاح، والطريق إلى النجاح التجاري يمر عبر الإدارة الذكية للمعرفة. تساعد EKR الشركات منذ 15 عامًا في إدارة المعرفة بطريقة منظمة باستخدام طريقة EKR Orchestra.