كيفية بناء نظام ذكاء اصطناعي لمعرفة الشركة في سيلاف بخطوات بسيطة ومدروسة

ملخص تطبيقات Rag الذاتية: مساعدات شركات في Slack التعريف بـ RAG والمساعدات الذاتية تعتبر تقنية Retrieval-Augmented Generation (RAG) من الطرق الفعالة التي تمكن الذكاء الاصطناعي من الحصول على المعلومات من الوثائق الداخلية للشركة — مثل المواقع الإلكترونية، ملفات PDF، ومستندات عشوائية — ثم تقديمها للمستخدمين في منصات التواصل مثل Slack أو Microsoft Teams. هذا يساعد في توفير الوقت الذي يستغرقه الموظفون في البحث عن المعلومات. النظام الخاص باسترجاع المعلومات لا يعتمد فقط على البحث عن الكلمات المفتاحية، بل يبحث عن مطابقات مشابهة. على سبيل المثال، إذا طُلب منه البحث عن الخطوط (fonts)، فقد يعود بوثائق حول التصميم الكتابي (typography). تعمل أنظمة المساعدات الذاتية على تحسين هذه العملية، حيث يمكن للنموذج اللغوي الكبير (LLM) أن يقرر أين وكيف يجب عليه استرجاع المعلومات بدلاً من مجرد تحميل المحتوى في السياق قبل إنشاء الرد. أدوات وتقنيات البنية التحتية هناك العديد من الخيارات المتاحة لبناء هذه الأنظمة، بما في ذلك الإطارات البرمجية (frameworks) لأنظمة المساعدات الذاتية، قواعد البيانات المتجهة (vector databases)، وخيارات النشر (deployment options). خيارات الإطارات البرمجية: - LlamaIndex: يعتبر خيارًا جيدًا ومريحًا للاستخدام. - Modal: منصة تقدم خدمات بأسعار رخيصة ولكنها قد تتسبب في بعض الأحيان في زيادة زمن الاستجابة. خيارات قواعد البيانات المتجهة: - Weaviate: أغلى الخيارات ولكنها تقدم خدمات ممتازة. - Milvus: خيار جيد يدعم عمليات البحث المشابهة. - pgvector: خيار متين ولكنه يتطلب المزيد من العمل لتطبيقه. - Redis: خيار موثوق به ويمكن دمجه بسهولة مع قواعد البيانات الموجودة. - Qdrant: يقدم طبقة مجانية سخية ويسمح بتخزين المتجهات الكثيفة والنادرة. تكلفة ووقت البناء: - تكلفة الاستضافة: يمكن استخدام الدوال الخالية من الخادم (serverless functions) لخفض التكلفة. على سبيل المثال، يمكن استخدام AWS Lambda أو منصات جديدة مثل Modal. - تكلفة قواعد البيانات المتجهة: تتزايد التكلفة مع زيادة حجم البيانات المخزنة. تقدم منصات مثل Zilliz وQdrant طبقات مجانية تكفي لتخزين بيانات أولية. - تكلفة النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs): تعتبر هذه التكلفة الرئيسية، حيث يمكن أن تزيد بمعدل 10 إلى 100 مرة عند استخدام نماذج أكثر تكلفة. لذا، يفضل استخدام نماذج رخيصة مثل GPT-4o-mini أو Gemini Flash 2.0. بنية النظام (معالجة الوثائق) يتكون النظام من جزأين رئيسيين: الأول هو تقسيم الوثائق إلى أجزاء (chunks) ودمجها، والثاني هو ربط هذه الأجزاء بالبيانات واسترجاع المعلومات. تقسيم الوثائق: - يجب تقسيم الوثائق بذكاء لضمان وجود سياق كافٍ دون زيادة حجم الأجزاء بشكل كبير. - يمكن استخدام أدوات مثل Docling لمعالجة ملفات PDF، وبناء زاحف (crawler) لتحليل صفحات الويب وتقرير كيفية تقسيم المحتوى. دمج واسترجاع المعلومات: - يجب تضمين البيانات بمرجعيات (metadata) لتسهيل تتبع مصدر المعلومات. - يمكن استخدام LLM لملخص الوثائق وتقديمها بمرجعيات أعلى لضمان أولويتها أثناء الاسترجاع. - يجب تجنب استخدام الأطر المعقدة (frameworks) لتبسيط النظام وتقليل وقت الاستجابة. تقنيات الاسترجاع البحث الهجين (Hybrid Search): يستخدم كلاً من المتجهات الكثيفة والنادرة لاسترجاع المعلومات، مما يساعد في العثور على مطابقات دقيقة ومشابهة. التكرار (Deduplication) وإعادة الترتيب (Re-ranking): تساعد في تصفية الأجزاء غير ذات الصلة قبل إرسالها إلى LLM للاستشهاد بها ودمجها. ما سيستغرق معظم وقتك إعداد الرسائل (Prompting): يجب التركيز على صياغة الرسائل بشكل دقيق لضمان استجابة LLM بشكل صحيح. تقليل زمن الاستجابة (Reducing Latency): يجب أن تستجيب الأنظمة في غضون 8 إلى 13 ثانية. يمكن تقليل زمن الاستجابة باستخدام مزود خدمات خالي من الخادم، اختيار نماذج أقل زمن استجابة، وتقليل عدد مكالمات API. تقسيم الوثائق بذكاء (Intelligent Document Chunking): يعتبر هذا الجزء الأكثر تحديًا، خاصة مع الوثائق غير المنظمة جيدًا. التطوير المستقبلي التخزين المؤقت (Caching): يمكن استخدامه لتخزين تضمينات الاستعلامات وتقليل وقت الاستجابة. تحديث البيانات (Updating Data): يجب توفير طريقة لتحديث المعلومات في قاعدة البيانات بانتظام، مما قد يتطلب استخدام طرق للكشف عن التغييرات. ذاكرة طويلة الأمد (Long-Term Memory): يمكن تحقيقها من خلال جلب تاريخ المحادثات من Slack، مما يمكن النظام من فهم السياق السابق للمحادثات. تقييم وخبرات محترفين يتفق معظم المطورين على أن استخدام الإطارات البرمجية مفيد للنماذج الأولية (prototyping)، ولكن في مرحلة الإنتاج، يفضل إعادة كتابة المنطق الأساسي باستخدام مكالمات مباشرة لضمان الكفاءة والتحكم الكامل في النظام. إلى جانب ذلك، يمكن تطبيق أدوات تقييم وحراست ورصد (evaluation, guardrails, and monitoring) لتحسين أداء النظام وضمان دقته. نبذة عن الشركة Qdrant: منصة سحابية توفر خدمات قواعد البيانات المتجهة بأسعار تنافسية، مما يجعلها خيارًا مثاليًا للشركات الصغيرة والمتوسطة التي ترغب في تقليل التكاليف دون التضحية بالأداء. LlamaIndex: إطار برمجي مفتوح المصدر يوفر حلولًا متكاملة لبناء أنظمة مساعدة ذكية، مما يسهل عملية البدء ولكن قد يضيف بعض التعقيد في المراحل المتأخرة. من خلال تطبيق هذه الإرشادات، يمكن بناء نظام فعال ومتكامل يساعد الموظفين في الوصول إلى المعلومات بدقة وكفاءة عالية.