الملخص
لقد تعلمت كيف يحول Foundry IQ وكلاء الذكاء الاصطناعي من روبوتات دردشة بسيطة إلى أدوات مؤسسية معززة بالمعرفة قادرة على الوصول إلى معلومات مؤسستك.
RAG يحل مشكلة المعرفة
يعالج التوليد المعزز الاسترجاع القيود الأساسية لوكلاء الذكاء الاصطناعي من خلال ربطهم بمصادر المعرفة في الوقت الحقيقي. بدلا من الاعتماد فقط على بيانات التدريب، يقوم الوكلاء المدعومون ب RAG باسترجاع المعلومات ذات الصلة، وتعزيز الاستعلامات بسياق واقعي، وتوليد ردود مبنية على محتوى مؤسستك. يوفر هذا تحديثات فورية، وشفافية المصدر، واستثنائيا للواقع.
توفر Foundry IQ منصة معرفة مشتركة
يلغي Foundry IQ الحاجة إلى بناء بنية تحتية مخصصة ل RAG لكل وكيل. تقوم بإنشاء قواعد معرفة منظمة حسب نطاق الأعمال، وتربط مصادر البيانات من SharePoint أو Azure Blob Storage أو OneLake أو فهارس Azure الذكاء الاصطناعي الحالية، ويمكن لأي وكيل الوصول إليها. عندما تحسن قاعدة المعرفة، يستفيد كل وكيل متصل فورا. هذا النهج المشترك يوسع وصول المعرفة عبر مؤسستك.
تحدد جودة البيانات فعالية الاسترجاع
تحسن الاسترجاع من خلال ثلاث تقنيات رئيسية:
- ملفات التسجيل تعزز مجالات أو سمات محددة لتظهر نتائج أكثر صلة
- يستخدم الترتيب الدلالي نماذج الذكاء الاصطناعي لفهم المعنى والسياق بعيدا عن الكلمات المفتاحية
- المحللات المخصصة تتعامل مع محتوى متخصص مثل HTML أو رموز المنتجات أو المصطلحات التقنية
تعمل هذه التقنيات معا لتحويل البحث الأساسي إلى استرجاع ذكي يتناسب مع محتواك.
سلوك وكيل التحكم في التعليمات
تعليمات الوكيل الفعالة تحدد متى يجب الاسترجاع (دائما استخدم قاعدة المعرفة)، وكيفية الاستشهاد (التنسيق الدقيق لإسناد المصدر)، وماذا تفعل عند عدم اليقين (خيار احتياطي أنيق). اختبر أنواع الاستعلامات المختلفة للتحقق من السلوك المتسق. راقب استخدام الإنتاج لتحديد الأنماط وتحسين إعدادك.
الخطوات التالية
ابدأ بمجال معرفة عالي القيمة حيث توفر المعلومات الدقيقة والمستشهد بها تأثيرا فوريا على الأعمال. ابن قاعدة معرفتك الأولى، وقم بإعداد إعدادات جودة البيانات، وأنشئ وكيلا بتعليمات استرجاع واضحة، واختبر بشكل منهجي قبل نشره للمستخدمين.