What is RAG? And how does it enable artificial intelligence to understand your company's data and respond from it?

هل RAG يعني تدريب الذكاء الاصطناعي من جديد؟

ليس بالضرورة.

وهذه من أهم النقاط التي يجب فهمها.

استخدام RAG يختلف عن تدريب نموذج ذكاء اصطناعي جديد على بيانات الشركة. في RAG يتم عادةً الاحتفاظ بمصادر المعلومات بشكل منفصل، ثم يقوم النظام باسترجاع المعلومات المناسبة عند الحاجة.

وهذا يجعل تحديث المعلومات أسهل في كثير من الحالات؛ فعندما تتغير بيانات الشركة، يمكن تحديث مصدر المعلومات الذي يعتمد عليه النظام بدلًا من إعادة تدريب النموذج بالكامل.

أين يمكن استخدام RAG داخل الشركات؟

خدمة العملاء

يمكن إنشاء مساعد ذكي يعتمد على معلومات المنتجات والخدمات والأسئلة الشائعة وسياسات الشركة للإجابة عن استفسارات العملاء.

الموارد البشرية

يمكن استخدام RAG لإنشاء مساعد داخلي يستطيع البحث في سياسات وإجراءات الموارد البشرية والإجابة عن أسئلة الموظفين وفقًا للمعلومات المتاحة له.

المبيعات

يمكن ربط المساعد الذكي بكتالوج المنتجات ومعلومات الخدمات والأسعار والمواصفات لمساعدة فريق المبيعات في الوصول إلى المعلومات بسرعة.

المستندات الداخلية

إذا كانت الشركة تمتلك عددًا كبيرًا من الملفات والمستندات، يمكن بناء نظام يسمح للموظفين بالبحث داخل هذه المعرفة باستخدام أسئلة باللغة الطبيعية بدلًا من البحث اليدوي داخل الملفات.

المواقع والمتاجر الإلكترونية

يمكن استخدام RAG لتطوير مساعد ذكي يفهم محتوى الموقع أو المنتجات ويساعد الزوار في الوصول إلى المعلومات التي يبحثون عنها.

ما علاقة RAG بالـAI Agent؟

يمكن الجمع بين RAG وAI Agent لبناء أنظمة أكثر تطورًا.

على سبيل المثال، يمكن أن يكون لدينا AI Agent يستقبل سؤال العميل، ثم يستخدم RAG للبحث عن المعلومات المطلوبة، وبعد ذلك يستخدم أدوات أخرى لتنفيذ الإجراء المناسب.

مثال:

سؤال العميل → AI Agent → RAG → البحث في بيانات الشركة → تحليل الإجابة → CRM → تنفيذ الإجراء

وهنا يصبح الذكاء الاصطناعي قادرًا ليس فقط على الإجابة، ولكن أيضًا على استخدام المعرفة المتاحة وتنفيذ خطوات مرتبطة بالطلب.

هل RAG مناسب لكل شركة؟

ليس بالضرورة.

تزداد أهمية RAG عندما تمتلك الشركة كمية كبيرة من المعلومات التي تحتاج إلى استخدامها بشكل متكرر، خصوصًا إذا كانت هذه المعلومات تتغير أو يصعب على الموظفين الوصول إليها بسرعة.

أما إذا كانت المعلومات قليلة جدًا أو بسيطة، فقد لا تكون هناك حاجة إلى بناء نظام RAG متكامل.

ما الذي تحتاجه الشركة لبناء نظام RAG؟

يعتمد ذلك على طبيعة المشروع، ولكن عادةً يحتاج النظام إلى:

• مصادر بيانات واضحة ومنظمة.
• طريقة مناسبة لتخزين المعلومات.
• محرك للبحث واسترجاع المعلومات.
• نموذج ذكاء اصطناعي لمعالجة الأسئلة والإجابات.
• صلاحيات مناسبة للوصول إلى البيانات.
• آلية لتحديث المعلومات.
• اختبارات للتأكد من جودة الإجابات.

هل RAG يجعل إجابات الذكاء الاصطناعي صحيحة دائمًا؟

لا.

استخدام RAG يمكن أن يساعد في جعل الإجابات أكثر ارتباطًا بالمصادر التي تم توفيرها للنظام، لكنه لا يعني أن النظام معصوم من الأخطاء.

لذلك يجب تصميم النظام بعناية، واختيار مصادر موثوقة، واختبار النتائج، وتحديد الحالات التي يجب فيها تحويل الطلب إلى موظف بشري.

RAG ومستقبل الشركات

مع زيادة اعتماد الشركات على الذكاء الاصطناعي، تصبح القدرة على الوصول إلى المعرفة الداخلية واستخدامها بسرعة عنصرًا مهمًا في بناء الأنظمة الذكية.

وهنا يمكن أن يلعب RAG دورًا مهمًا في تحويل بيانات الشركة ومستنداتها من مجرد ملفات مخزنة إلى مصدر معرفة يمكن للأنظمة الذكية الاستفادة منه.

كيف تساعدك النبوغ للحلول الرقمية وتطوير الأعمال؟

في النبوغ للحلول الرقمية وتطوير الأعمال نساعد الشركات على تصميم حلول رقمية تتناسب مع طبيعة أعمالها، بداية من تطوير الأنظمة والتطبيقات، وصولًا إلى التكامل بين الأنظمة وحلول الأتمتة والذكاء الاصطناعي.

ويمكن دراسة استخدام تقنيات مثل RAG وAI Agents وAPI Integration عندما تكون الشركة بحاجة إلى بناء مساعد ذكي يعتمد على بياناتها الداخلية أو يساعد الموظفين والعملاء في الوصول إلى المعلومات وتنفيذ الإجراءات.

الفكرة ليست في استخدام تقنية جديدة لمجرد أنها جديدة، وإنما في اكتشاف المشكلة التي يمكن حلها باستخدام التقنية المناسبة.

الخلاصة

RAG هو أسلوب يتيح لأنظمة الذكاء الاصطناعي استرجاع المعلومات من مصادر محددة واستخدامها عند إنشاء الإجابات.

وتكمن أهميته في إمكانية ربط الذكاء الاصطناعي بمعرفة الشركة وبياناتها ومستنداتها، مما يفتح المجال أمام تطبيقات متعددة في خدمة العملاء والمبيعات والموارد البشرية والعمليات الداخلية.

وعند دمج RAG مع تقنيات مثل AI Agents وCRM وAPI يمكن بناء حلول ذكية أكثر ارتباطًا باحتياجات الشركات الحقيقية.