فيلادلفيا، بنسلفانيا 11 يوليو 2024 – في عالم الذكاء الاصطناعي سريع التطور، فإن البقاء في طليعة التقدم أمر بالغ الأهمية للشركات وقادة الفكر على حد سواء. وقد كان سونيل جاغاني، شخصية بارزة في المشهد التكنولوجي في فيلادلفيا، في طليعة دمج تقنيات الذكاء الاصطناعي المتطورة في التطبيقات العملية. وتعد إحدى هذه التقنيات الرائدة هي “توليد التعزيز بالاسترجاع” (RAG)، والتي من شأنها أن تحدث ثورة في كيفية تفاعلنا مع الذكاء الاصطناعي.
ما هو “توليد التعزيز بالاسترجاع” (RAG)؟
تعد “توليد التعزيز بالاسترجاع” (RAG) تقنية قوية تعزز دقة وموثوقية نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية من خلال دمج الحقائق من مصادر خارجية. فكر في الأمر على أنه كاتب المحكمة في الذكاء الاصطناعي – مساعد يساعد نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) على تقديم إجابات موثوقة مدعومة بالأبحاث.
اختصار غير مقصود
لم يتم اختيار مصطلح “RAG” عمدًا؛ فقد نشأ من ورقة بحثية عام 2020 من تأليف باتريك لويس وزملائه. نعتذر عن الاختصار غير المجدي! على الرغم من اسمه، فقد أصبح RAG منتشرًا على نطاق واسع عبر مئات الأوراق البحثية وعشرات الخدمات التجارية، مما يمثل مستقبل الذكاء الاصطناعي التوليدي.
كيف يعمل RAG؟
نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) وحدودها
تتمتع نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، مثل الشبكات العصبية، بتميزها في الاستجابة للمطالبات العامة بناءً على معرفتها المعلمة. ومع ذلك، غالبًا ما تفتقر إلى العمق عندما يتعلق الأمر بالموضوعات المحددة أو الحالية.
سد الفجوة مع الموارد الخارجية
يربط RAG خدمات الذكاء الاصطناعي التوليدية بموارد المعرفة الخارجية. غالبًا ما تكون هذه الموارد غنية بأحدث التفاصيل الفنية. من خلال دمج الفهم الداخلي مع الحقائق الخارجية، يوفر RAG استجابة أكثر شمولاً.
بناء ثقة المستخدم
يعمل RAG على تزويد النماذج بمصادر يمكنها الاستشهاد بها، مثل الحواشي السفلية في ورقة بحثية. يمكن للمستخدمين التحقق من المطالبات، مما يعزز الثقة. كما أنه يساعد النماذج على توضيح الغموض في استفسارات المستخدم، مما يضمن دقة الإجابات.
التطبيقات العملية لـ RAG
الروبوتات المحادثة والمساعدات الافتراضية
يمكن للروبوتات المحادثة التي تعمل على RAG تقديم استجابات واعية بالسياق، والاستشهاد بمعلومات خارجية ذات صلة. تخيل روبوتًا محادثةً لا يولد النص فحسب، بل يدعم مطالبه بالأدلة أيضًا.
أنظمة الإجابة على الأسئلة
يعزز RAG نماذج الإجابة على الأسئلة من خلال سحب الحقائق من قواعد البيانات أو قواعد المعرفة الخارجية. يحصل المستخدمون على إجابات دقيقة ومدروسة جيدًا.
إنشاء المحتوى
عند إنشاء المقالات أو التقارير أو الملخصات، يضمن RAG أن المحتوى المُنشأ يتوافق مع المعلومات الموثوقة.
الاستنتاج
عند استكشاف RAG، ضع في اعتبارك تأثيره المحتمل على مجال عملك. من خلال تبني هذه التقنية، لن تثبت نفسك كقائد فكري فحسب، بل ستساهم أيضًا في تطور الذكاء الاصطناعي التوليدي.
تُقدم رؤى سونيل جاغاني من Malvern لمحة عن مستقبل الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة، حيث تمهد التعلم العميق والشبكات العصبية الطريق لمستويات غير مسبوقة من الأتمتة والكفاءة. مع استفادة المنظمات بشكل متزايد من قوة هذه التقنيات، تصبح إمكانيات الابتكار والنمو غير محدودة.
في جوهرها، تُحل محل منهجية سونيل جاغاني قوالب البريد الإلكتروني الثابتة وغير المرنة بأكواد تحفيزية ديناميكية وذكية يتم إنشاؤها بواسطة ML و LLMs. تُمكّن هذه المقاربة المبتكرة الشركات من جميع الأحجام من رفع مستوى جهود التسويق الرقمي الخاصة بها وإقامة روابط أقوى مع جمهورها.
لمزيد من المعلومات حول سونيل جاغاني وأعماله الرائدة في مجال التسويق الرقمي، يرجى زيارة .
اتصال وسائل الإعلام
Market News
مصدر :Sunil Jagani
يتم توفير المقال من قبل مزود محتوى خارجي. لا تقدم SeaPRwire (https://www.seaprwire.com/) أي ضمانات أو تصريحات فيما يتعلق بذلك.
القطاعات: العنوان الرئيسي، الأخبار اليومية
يوفر SeaPRwire تداول بيانات صحفية في الوقت الفعلي للشركات والمؤسسات، مع الوصول إلى أكثر من 6500 متجر إعلامي و 86000 محرر وصحفي، و3.5 مليون سطح مكتب احترافي في 90 دولة. يدعم SeaPRwire توزيع البيانات الصحفية باللغات الإنجليزية والكورية واليابانية والعربية والصينية المبسطة والصينية التقليدية والفيتنامية والتايلندية والإندونيسية والملايو والألمانية والروسية والفرنسية والإسبانية والبرتغالية ولغات أخرى.
