Pay As You Goإصدار تجريبي مجاني لمدة 7 أيام؛ لا يلزم وجود بطاقة ائتمان
تعمل الملاحظات على تحويل أنظمة الذكاء الاصطناعي إلى أدوات أكثر ذكاءً من خلال السماح لها بتحسين القرارات في الوقت الفعلي. يصبح توجيه النموذج، الذي يعين المهام لنموذج الذكاء الاصطناعي الأنسب، أكثر كفاءة وفعالية من حيث التكلفة عند إقرانه بتعليقات المستخدمين. على سبيل المثال، يمكن أن يؤدي توجيه المهام الأبسط إلى النماذج خفيفة الوزن إلى توفير ما يصل إلى 64% في التكاليف، بينما تستفيد المهام المتقدمة من نماذج أكثر قوة.
الوجبات السريعة الرئيسية:
منصات مثل Prompts.ai دمج الملاحظات بسلاسة، باستخدام أدوات مثل تتبع الرموز، وسير العمل متعدد الوسائط، والتخزين الآمن للبيانات. يتيح ذلك للشركات ضبط أنظمة الذكاء الاصطناعي وتحسين دقة التوجيه وتحقيق نتائج أفضل مع توفير التكاليف. التعليقات ليست مجرد إضافة - إنها المفتاح لأنظمة الذكاء الاصطناعي الأكثر ذكاءً واستجابة.
يعد جمع التعليقات بشكل فعال حجر الزاوية في بناء توجيه أكثر ذكاءً للنماذج وتعزيز تعلم الذكاء الاصطناعي. من خلال فهم الأنواع المختلفة من التعليقات والاستفادة منها بشكل صحيح، يمكنك إنشاء أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تستجيب ديناميكيًا لاحتياجات المستخدم.
تنقسم التعليقات عمومًا إلى فئتين: مباشرة و غير مباشر.
في حين أن التعليقات المباشرة لا تقدر بثمن لتحديد تفضيلات المستخدم، فإن التعليقات غير المباشرة تلتقط السلوكيات الدقيقة التي قد لا يعبر عنها المستخدمون بوعي. يعد كلا النموذجين أمرًا بالغ الأهمية لإنشاء فهم شامل لتجارب المستخدم.
الأدوات والتقنيات الحديثة تجعل جمع التعليقات أسهل من أي وقت مضى. فيما يلي بعض الأساليب الأكثر فعالية:
بمجرد جمع التعليقات، يتمثل التحدي التالي في تحويلها إلى بيانات قابلة للتنفيذ لتعزيز التعلم المستمر.
التعليقات الأولية هي مجرد نقطة البداية. لجعلها ذات مغزى، تحتاج إلى معالجتها وتحليلها بفعالية. فيما يلي كيفية القيام بذلك:
تقوم الأنظمة الأكثر فاعلية بتحليل التعليقات على أساس كل حالة على حدة، وتحديد فرص التحسين الخاصة بكل نموذج. ويؤدي ذلك إلى تجنب مخاطر تطبيق تغييرات ذات مقاس واحد يناسب الجميع عبر جميع قرارات التوجيه.
تلعب التعليقات دورًا رئيسيًا في تحسين كيفية اختيار نماذج الذكاء الاصطناعي لمهام محددة. من خلال جمع الأفكار حول الأداء مباشرة من المستخدمين، يمكن لأنظمة التوجيه اتخاذ قرارات أكثر ذكاءً، مما يؤدي إلى نتائج أفضل ورضا أعلى. يعتمد هذا النهج القائم على التعليقات على الفوائد التي تمت مناقشتها سابقًا، مما يعزز توجيه النموذج الخاص بالمهمة.
تعمل ملاحظات المستخدم كدليل لتحديد أفضل النماذج للمهام المختلفة. يمكن جمعها بطريقتين: ضمنيًا، من خلال سلوك المستخدم مثل الوقت المستغرق في مراجعة الردود أو التخلي عن المهام، و صراحة، من خلال التقييمات أو التعليقات أو الاستطلاعات.
على سبيل المثال، استفادت شركة اتصالات من التعليقات على أخطاء روبوتات المحادثة لإعادة تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي الخاص بها. النتيجة؟ دقة محسنة ومعدل أعلى من الاستفسارات التي يتم حلها ذاتيًا وخفض تكاليف التشغيل.
لضمان أن تكون التعليقات ذات قيمة، يجب أن تكون كذلك محددة، فعالة، و قابل للقياس.
بمجرد تحسين قرارات التوجيه، يمكن للاختبار المنهجي زيادة تحسين اختيار النموذج. تصبح التعليقات قوية بشكل خاص عند اقترانها بأساليب مثل اختبار A/B، مما يسمح للمؤسسات بمقارنة استراتيجيات التوجيه المختلفة وتحديد أكثرها فعالية.
ومع ذلك، غالبًا ما تعاني طرق التغذية الراجعة التقليدية من معدلات استجابة منخفضة. تميل الأساليب المتزامنة، مثل الاستطلاعات في الوقت الفعلي أو الإدخال المباشر، إلى إشراك المستخدمين بشكل أكثر فعالية.
تلعب التعليقات أيضًا دورًا حيويًا في التصميم الفوري. على سبيل المثال، عندما يشير المستخدمون إلى استجابة النموذج على أنها غير مفيدة أو غير دقيقة، يمكن للنظام تعديل ليس فقط النموذج الذي يستخدمه ولكن أيضًا كيفية تنظيم المطالبات لمهام مماثلة في المستقبل.
لقياس فعالية التعليقات، ضع مقاييس واضحة مثل دقة الاستجابة ورضا المستخدم.
تؤكد الأبحاث أن التوجيه القائم على التعليقات يمكن أن يعزز الأداء ورضا المستخدم بشكل كبير. وجدت إحدى الدراسات حول التفسير المضاد القائم على ملاحظات المستخدم (UFCE) أن دمج ملاحظات المستخدم أدى إلى تحسين تجارب التعلم وأداء المهام والفهم والرضا والثقة. أظهر المشاركون الذين يعتمدون على الأنظمة المحسّنة للتعليقات ثقة أكبر في توصيات الذكاء الاصطناعي، مما سلط الضوء على أهمية مدخلات المستخدم.
كشفت دراسة أجرتها USC في أكتوبر 2022 أن التعليقات في الوقت الفعلي قللت من معدلات الخطأ وحسنت الأداء، خاصة بين المستخدمين ذوي الأداء الضعيف.
تؤكد الدراسات الإضافية أن التغذية الراجعة لا تعزز دقة النموذج فحسب، بل تقلل أيضًا من التحيز وتبني الثقة.
تسلط هذه النتائج الضوء على قيمة دمج التغذية الراجعة البشرية في أنظمة الذكاء الاصطناعي. من خلال دمج مدخلات المستخدم بشكل نشط، يعمل التوجيه القائم على التعليقات على تحسين الأداء مع تعزيز المزيد من الثقة والمشاركة مع التكنولوجيا.
استنادًا إلى المناقشات السابقة حول التوجيه القائم على التعليقات، فإن مراقبة الأداء في الوقت الفعلي تأخذ الأمر خطوة إلى الأمام من خلال تحسين القرارات مع تطور الظروف. على عكس التقييمات الدورية، تتعقب أنظمة الوقت الفعلي باستمرار سلوك النموذج وتتكيف فورًا بناءً على البيانات الواردة. هذا النهج مهم بشكل خاص في البيئات سريعة التغير حيث يمكن أن تتغير احتياجات المستخدم وأنماط البيانات بسرعة. كما أنه يساعد في اكتشاف مشكلات مثل انحراف البيانات وتغييرات الأداء والتحيزات التي قد تقلل من دقة التوجيه. تعمل هذه المراقبة المستمرة على إنشاء ارتباط سلس بين جمع الملاحظات والتعديلات الديناميكية في توجيه النموذج.
لجعل المراقبة في الوقت الفعلي فعالة، من الضروري تتبع المقاييس الصحيحة على الفواصل الزمنية الصحيحة. تنقسم مؤشرات الأداء الرئيسية المتعلقة بالذكاء الاصطناعي عمومًا إلى أربع فئات: تأثير الأعمال، أداء النموذج، المقاييس التشغيلية، و المخاطر والحوكمة. توفر هذه المقاييس صورة واضحة للأداء الحالي.
حققت المؤسسات التي تدمج مؤشرات الأداء الرئيسية القائمة على الذكاء الاصطناعي في عملياتها نتائج مبهرة. على سبيل المثال، تقوم الشركات التي تستخدم هذه المقاييس بالإبلاغ عن زيادة بمقدار 5 مرات في المحاذاة الوظيفية و 3 أضعاف تعزيز الرشاقة والاستجابة مقارنة بتلك التي ليس لديها تتبع KPI المناسب. تكتشف الأنظمة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي أيضًا المشكلات التي تصل إلى أسرع ثلاث مرات أكثر من العمليات اليدوية.
تركز مؤشرات الأداء الرئيسية الأكثر تأثيرًا لتوجيه النموذج على مقاييس مثل معدلات اعتماد المستخدم ودقة الاستجابة ووقت البصيرة وجودة القرار. توفر هذه المؤشرات ملاحظات فورية حول ما إذا كانت قرارات التوجيه تعمل على تحسين تجارب المستخدم أو التسبب في عدم الكفاءة.
مثال رائع يأتي من وايفير. قامت الشركة بتجديد مؤشر الأداء الرئيسي الخاص بها بعد المبيعات من خلال الانتقال من الحسابات الأساسية القائمة على العناصر إلى تحليل الاحتفاظ الأكثر تقدمًا المستند إلى الفئة. سمح هذا التحول وايفير لتقديم توصيات أفضل للأثاث تتماشى بشكل وثيق مع تفضيلات العملاء.
وفقًا لفريق Multimadic، «تحتاج مؤشرات الأداء الرئيسية الفعالة للذكاء الاصطناعي إلى قياس الدقة والأداء واعتماد المستخدم وقيمة الأعمال الفعلية. لا يمكنك فقط وضع الذكاء الاصطناعي على مقاييسك الحالية واعتبرها يومًا. أنت بحاجة إلى مؤشرات الأداء الرئيسية المصممة خصيصًا لمبادرات الذكاء الاصطناعي، والمدمجة بعناية في المقاييس التنظيمية الأوسع.»
تلعب مؤشرات الأداء الرئيسية هذه دورًا مهمًا في توجيه التحليل المستمر الذي يوجه تعديلات التوجيه في الوقت الفعلي.
يعد اختيار طريقة جمع التعليقات الصحيحة أمرًا بالغ الأهمية للمراقبة الفعالة في الوقت الفعلي. كل طريقة لها نقاط القوة والضعف الخاصة بها، وفهم هذه المقايضات يمكن أن يساعد المؤسسات على اختيار أفضل نهج لاحتياجاتها.
غالبًا ما يعتمد الاختيار بين هذه الأساليب على موارد المؤسسة وحالات الاستخدام المحددة.
تعمل التغذية الراجعة في الوقت الفعلي على تمكين الأنظمة من ضبط استراتيجيات التوجيه بسرعة، مما يخلق عملية ديناميكية وقابلة للتكيف. من خلال جمع ومعالجة البيانات الحية من مصادر متعددة، توفر أنظمة الذكاء الاصطناعي رؤى حديثة لظروف الأداء. يسمح هذا التدفق المستمر للبيانات لنماذج التوجيه بتحديد الاتجاهات وإجراء التعديلات في الوقت الفعلي.
يو بي إس يقدم مثالًا رائعًا مع نظام ORION الخاص به، وهو أداة لتحسين المسار مدعومة بالذكاء الاصطناعي. تستخدم ORION البيانات الحية لإنشاء طرق تسليم مثالية، مما يوفر ملايين الأميال سنويًا مع خفض تكاليف الوقود والانبعاثات. وبالمثل، الأمازون يحلل بيانات التسليم في الوقت الفعلي والاتجاهات التاريخية وتوافر السائق لضبط لوجستيات الميل الأخير. DHLحققت حلول النقل بالشاحنات الذكية في الهند تخفيض بنسبة 20% في وقت الترانزيت، إلى جانب التوفير في الوقود والصيانة.
يتطلب تنفيذ التعديلات في الوقت الفعلي بنية تحتية قوية قادرة على التعامل مع أحجام البيانات الكبيرة وضمان الجودة ودمج مصادر البيانات المتعددة. شهدت الشركات التي تستفيد من الذكاء الاصطناعي للتفاعلات في الوقت الفعلي زيادة بنسبة 30% في معدلات الاحتفاظ بالعملاء، مما يثبت أن الاستثمار في الأنظمة القوية يمكن أن يحسن الأداء ورضا المستخدمين بشكل كبير.
لتحقيق النجاح، تحتاج المؤسسات إلى قنوات ملاحظات واضحة، وأدوات مثل معالجة اللغة الطبيعية لتحديد الاتجاهات، ونظام لتحديد أولويات التغييرات بناءً على تأثيرها المحتمل. الشفافية هي المفتاح أيضًا - إبقاء المستخدمين على اطلاع حول كيفية تشكيل ملاحظاتهم لتحسينات النظام لبناء الثقة والمشاركة.
لقد خطت منصات الذكاء الاصطناعي الحديثة خطوة كبيرة إلى الأمام من خلال دمج التعليقات بسلاسة عبر عمليات سير العمل المختلفة. أصبحت هذه القدرة على دمج الملاحظات في أنظمة موحدة الآن حجر الزاوية للمنصات القابلة للتشغيل المتبادل، مما يتيح لها جمع الأفكار من مصادر متعددة وتبسيطها في إطار واحد قابل للتنفيذ.
ما يجعل هذه المنصات فعالة للغاية هو موهبتها في دمج التعليقات في نظام منظم واحد. ومن خلال استخلاص الرؤى من قنوات متنوعة، فإنها توفر عرضًا شاملاً لأداء النظام. لا يعمل هذا النهج المبسط على تبسيط عملية صنع القرار فحسب، بل يمهد الطريق أيضًا للميزات المتقدمة للمنصة.
في عام 2024، زادت المؤسسات استثماراتها في الذكاء الاصطناعي بشكل كبير، حيث ارتفع الإنفاق بنسبة 75٪ إلى متوسط 398,271 دولارًا لكل شركة. بالإضافة إلى ذلك، قام 77.6٪ من قادة تكنولوجيا المعلومات بزيادة ميزانياتهم لأدوات SaaS القائمة على الذكاء الاصطناعي. ومع هذا التعقيد المتزايد، تحتاج الشركات إلى منصات يمكنها التعامل مع متطلبات تكامل الملاحظات مع الحفاظ على معايير عالية للأمان والأداء.
قامت Prompts.ai ببناء بنية قوية مصممة لجعل التوجيه القائم على التعليقات فعالًا وقابلًا للتطوير. إحدى الميزات البارزة هي نظام تتبع الترميز، الذي يراقب أنماط الاستخدام ومقاييس الأداء في الوقت الفعلي. يوفر هذا رؤى فورية حول كيفية أداء النماذج المختلفة عبر المهام.
تعد عمليات سير العمل متعددة الوسائط للمنصة بمثابة تغيير آخر لقواعد اللعبة. تسمح عمليات سير العمل هذه بتوجيه المهام بين نماذج النص والصورة والصوت استنادًا إلى الملاحظات. على سبيل المثال، إذا أبلغ المستخدمون أن نموذجًا معينًا لتحويل النص إلى صورة يقدم باستمرار نتائج أفضل للرسومات المعمارية، فإن النظام يتكيف تلقائيًا لتوجيه طلبات مماثلة إلى هذا النموذج.
تضمن المزامنة في الوقت الفعلي، المدعومة من AI Labs، أن الملاحظات الواردة من سير عمل واحد تُعلم على الفور قرارات التوجيه عبر جميع الأنظمة المتصلة. يؤدي هذا إلى التخلص من التأخيرات التي تحدث غالبًا عند معالجة الملاحظات يدويًا.
تعمل عمليات سير عمل LLM القابلة للتشغيل المتبادل على توحيد الملاحظات عبر نماذج مختلفة، مما يؤدي إلى إنشاء نظام يمكن فيه للرؤى من نموذج واحد تحسين أداء الآخرين. يعزز هذا التعلم متعدد النماذج بشكل كبير الكفاءة العامة من خلال الاستفادة من مجموعة جماعية من الأفكار.
تلعب خوارزميات التعلم الآلي داخل المنصة أيضًا دورًا رئيسيًا. وهي تحدد الأنماط في تعليقات المستخدمين، وتجمع التعليقات المتشابهة في موضوعات قابلة للتنفيذ. ثم تقوم هذه الموضوعات بإبلاغ التحسينات في التوجيه مباشرةً، سواء كان ذلك لتسريع أوقات الاستجابة أو دمج النماذج الجديدة أو ضبط معايير القرار بناءً على تفضيلات المستخدم.
يمثل الأمن أولوية قصوى، خاصة مع إعراب 89.4% من قادة تقنية المعلومات عن مخاوفهم بشأن المخاطر المتعلقة بالذكاء الاصطناعي. يعالج Prompts.ai هذه المخاوف من خلال حماية البيانات المشفرة التي تحمي بيانات التغذية الراجعة طوال دورة حياتها - من المجموعة إلى التطبيق.
تستخدم المنصة قاعدة بيانات متجهة لتخزين أنماط التعليقات بأمان مع ضمان الوصول السريع لقرارات التوجيه. يحقق هذا النهج التوازن بين الحفاظ على حماية المعلومات الحساسة وجعلها متاحة بسهولة للتحديثات في الوقت الفعلي.
تعمل عناصر التحكم في الوصول على تحسين الأمان عن طريق تحديد الأشخاص الذين يمكنهم عرض الملاحظات أو تعديلها أو تطبيقها على قرارات التوجيه. تساعد هذه الإجراءات المؤسسات على البقاء متوافقة مع الاستفادة الكاملة من التعليقات المتكاملة.
تعمل عمليات سير العمل القابلة للتخصيص على نقل تكامل الملاحظات إلى المستوى التالي، مما يسمح للمؤسسات بالعمل بناءً على الرؤى بسرعة ودقة. من خلال عمليات سير العمل الصغيرة المخصصة، يمكن للشركات إنشاء حلقات ملاحظات مصممة خصيصًا لاحتياجاتها الخاصة. يمكن تصميم عمليات سير العمل هذه لجمع التعليقات في النقاط الحرجة في عملية الذكاء الاصطناعي، مما يضمن أن قرارات التوجيه مستنيرة بتجارب المستخدم الأكثر صلة.
يمكن للمنظمات أيضًا إنشاء خطوط أنابيب منظمة لتنفيذ التغييرات القائمة على التعليقات. قد تتضمن خطوط الأنابيب هذه دمج الملاحظات وتحديد الموضوعات المتكررة وتحديد تحديثات المنتج ومراقبة النتائج. يضمن هذا النهج المنهجي أن التعليقات تؤدي إلى تحسينات هادفة ومتسقة.
في خدمة العملاء، على سبيل المثال، تمكّن عمليات سير العمل القابلة للتخصيص فرق الدعم من ضبط إدارة الحالة والتوجيه بناءً على أنماط طلب العملاء. يتعلم النظام باستمرار من كل تفاعل، مما يحسن الدقة والكفاءة بمرور الوقت.
تعمل إمكانيات عدم وجود تعليمات برمجية للمنصة على تبسيط العملية بشكل أكبر. يمكن للفرق مزامنة استيعاب البيانات وتحليلها وتنفيذها دون الحاجة إلى مهارات فنية واسعة النطاق. تساعد المقاييس مثل وقت الحل ومعدلات التصعيد ودرجات الرضا ومعدلات الاعتماد في قياس تأثير تغييرات التوجيه. بالإضافة إلى ذلك، يدعم النظام التحديثات الصغيرة والمتزايدة، مما يسمح للفرق باختبار التغييرات بأقل قدر من المخاطر والتحقق من التحسينات من خلال تعليقات المستخدمين الجديدة. يضمن هذا التحسين المستمر أن يصبح التوجيه القائم على التعليقات أكثر فعالية مع مرور الوقت.
يؤدي دمج التعليقات في توجيه النماذج إلى تحويل أنظمة الذكاء الاصطناعي من صانعي القرار الجامدين إلى أدوات ديناميكية وقابلة للتكيف تنمو بشكل أكثر ذكاءً بمرور الوقت.
يؤدي استخدام التعليقات لتوجيه التوجيه إلى تعزيز أداء الذكاء الاصطناعي بشكل كبير. على سبيل المثال، 80% من الموظفين الذين يتلقون ملاحظات ذات مغزى يشاركون بشكل كامل في عملهم. وبالمثل، عندما تتلقى نماذج الذكاء الاصطناعي مدخلات منظمة، فإنها تتوافق بشكل أفضل مع توقعات المستخدم.
هذا النهج له أيضًا تأثير مضاعف على الاحتفاظ. تعمل الأنظمة القائمة على التغذية الراجعة على تقليل معدل الدوران بنسبة 15٪، مما يدل على أنه عندما تلبي أنظمة الذكاء الاصطناعي احتياجات المستخدم بشكل فعال، فإن الرضا ينمو. يؤدي هذا إلى إنشاء دورة حميدة: يؤدي التوجيه المحسن إلى مستخدمين أكثر سعادة، والذين بدورهم يقدمون تعليقات أفضل.
«التعليقات ضرورية لوكلاء الذكاء الاصطناعي لتحسين أدائهم والتكيف مع الظروف المتغيرة والتوافق مع احتياجات المستخدم.» — milvus.io
كفاءة التكلفة هي فائدة رئيسية أخرى. على سبيل المثال، أبلغ مستخدمو Prompts.ai عن توفير 98٪ على الاشتراكات من خلال دمج الوصول إلى نماذج الذكاء الاصطناعي المتعددة على منصة واحدة. هذا يسلط الضوء على كيف يمكن للتوجيه الذكي خفض التكاليف مع تقديم نتائج أفضل.
توضح أمثلة العالم الحقيقي قيمة هذه الأنظمة. يوهانس ف.استخدم، وهو مدير مستقل للذكاء الاصطناعي، Prompts.ai مع Google DeepMind Veo2 لإنشاء رسوم متحركة سلسة لـ بريتلينغ مقاطع فيديو ترويجية. وفي الوقت نفسه، ستيفن سيمونز، الرئيس التنفيذي والمؤسس، يستفيد من المنصة لإكمال العروض والمقترحات في يوم واحد فقط. تعرض هذه القصص المكاسب العملية التي تركز على الأعمال للذكاء الاصطناعي القائم على التعليقات.
يكمن سر النجاح في موازنة الأتمتة مع مدخلات المستخدم. توضح أنظمة التغذية الراجعة الفعالة بوضوح كيف ستعزز مساهمات المستخدمين تجربتهم. تعمل هذه الشفافية على بناء الثقة وتشجيع المشاركة المستمرة في حلقة التعليقات.
تمهد هذه الأفكار الطريق لأنظمة الذكاء الاصطناعي التي تتطور باستمرار لتلبية احتياجات المستخدم.
وبالنظر إلى المستقبل، يعد الذكاء الاصطناعي القائم على التعليقات بإطلاق العنان لإمكانات أكبر. جارتنر تتوقع أن الشركات التي تتبنى أنظمة الذكاء الاصطناعي التكيفية ستتفوق على المنافسين بنسبة 25٪ على الأقل بحلول عام 2026. تأتي هذه الميزة من القدرة على التعلم والتحسين في الوقت الفعلي بناءً على مدخلات المستخدم.
اتجاهات السوق تدعم هذا. ال من المتوقع أن ينمو سوق الذكاء الاصطناعي التكيفي العالمي من 0.78 مليار دولار في عام 2022 إلى 27.23 مليار دولار بحلول عام 2032. ويعكس هذا النمو السريع الطلب المتزايد على أنظمة الذكاء الاصطناعي التي يمكنها مواكبة احتياجات الأعمال سريعة التغير.
تعكس صناعة الذكاء الاصطناعي الأوسع هذا الزخم. بحلول عام 2030، من المتوقع أن يصل سوق الذكاء الاصطناعي إلى 1.339 تريليون دولار، مع خلق 20-50 مليون وظيفة جديدة. تشير هذه الأرقام إلى أن الأنظمة القائمة على التعليقات ستصبح قريبًا هي القاعدة وليس الاستثناء.
«لا يعمل الذكاء الاصطناعي بمعزل عن الآخرين. إنه لا يحل محل الذكاء البشري. يجب أن تعمل جنبًا إلى جنب معها «. - بوب جولا، مستشار التعلم في TTA
تظهر بالفعل أمثلة على تطبيقات التعليقات في الوقت الفعلي. يو بي إس كابيتال يستخدم تقنيات Google Data Cloud والذكاء الاصطناعي لتعيين درجات الثقة لمواقع التسليم استنادًا إلى البيانات في الوقت الفعلي. وبالمثل، شركة سيمنز يستخدم الذكاء الاصطناعي التكيفي للتنبؤ بأعطال المعدات في غضون 12-36 ساعة. تسلط حالات الاستخدام هذه الضوء على كيفية تقدم أنظمة التغذية الراجعة للتعامل مع القرارات المعقدة والحساسة للوقت.
كما أن التوجيه المخصص والمراعي للسياق آخذ في الارتفاع. دوولينجوعلى سبيل المثال، يستخدم الذكاء الاصطناعي التكيفي لمراقبة تقدم المستخدم وتخصيص المحتوى وفقًا لنقاط القوة والضعف الفردية. من المتوقع أن يصبح هذا النوع من التخصيص معيارًا عبر الصناعات مع نضوج أنظمة التغذية الراجعة.
يتم وضع منصات مثل Prompts.ai لقيادة هذا التحول. باستخدام أدوات مثل AI Labs لتجربة النماذج وسير العمل التي تدمج نماذج اللغات الكبيرة (LLMs)، توفر المنصة البنية التحتية اللازمة للتوجيه المتقدم القائم على التعليقات. تضمن المزامنة في الوقت الفعلي وتتبع الترميز ترجمة تعليقات المستخدمين إلى تحسينات فورية عبر الأنظمة المتصلة.
وبينما نمضي قدمًا، ستكتسب الشركات التي تعتمد التوجيه القائم على التعليقات ميزة واضحة. ستحدد القدرة على التكيف والتحسين المستمر بناءً على مدخلات المستخدم تطبيقات الذكاء الاصطناعي الناجحة. يؤكد هذا التطور المستمر الدور الحيوي الذي تلعبه التعليقات في تحسين توجيه النموذج - وهو موضوع مركزي لهذه المناقشة بأكملها.
تلعب تعليقات المستخدمين دورًا رئيسيًا في تحسين كيفية توجيه أنظمة الذكاء الاصطناعي للمهام، مما يجعل العملية أكثر ذكاءً واقتصادًا. من خلال دمج الملاحظات، يمكن للأنظمة اتخاذ قرارات في الوقت الفعلي لتعيين المهام إلى النماذج الأكثر ملاءمة، وتحقيق التوازن بين صحة و الكفاءة. يضمن هذا النهج التعامل مع المهام من خلال النماذج التي تقدم أداءً قويًا دون إهدار الموارد، مما يؤدي في النهاية إلى تقليل التكاليف الحسابية غير الضرورية.
عند جمع التعليقات، تستخدمها أنظمة الذكاء الاصطناعي لضبط استراتيجيات التوجيه الخاصة بها، مما يؤدي إلى أداء أفضل ونفقات تشغيلية أقل. وبمرور الوقت، يؤدي ذلك إلى إنشاء دورة تحسين ذاتي حيث يقدم النظام نتائج عالية الجودة مع الحفاظ على استخدام الموارد تحت السيطرة.
تأتي التعليقات المباشرة مباشرة من المستخدمين من خلال التقييمات أو التعليقات أو الاقتراحات. إنها بسيطة وقابلة للتنفيذ، مما يجعلها طريقة موثوقة لضبط نماذج الذكاء الاصطناعي لتلبية احتياجات المستخدم المحددة بشكل أكثر فعالية.
من ناحية أخرى، يتم جمع التعليقات غير المباشرة من الإشارات السلبية مثل سلوك المستخدم أو أنماط التفاعل أو اتجاهات الاستخدام. على الرغم من أنها ليست منظمة، فإنها توفر رؤى مهمة حول كيفية تفاعل الأشخاص مع الذكاء الاصطناعي في السيناريوهات اليومية وتسلط الضوء على تفضيلات المستخدم المتغيرة بمرور الوقت.
يلعب كلا النوعين من التعليقات دورًا رئيسيًا في تحسين أداء الذكاء الاصطناعي. تساعد الملاحظات المباشرة على إجراء تعديلات دقيقة، بينما تقدم الملاحظات غير المباشرة عرضًا أكبر لكيفية عمل النموذج في ظروف العالم الحقيقي. معًا، يخلقان حلقة من التعلم المستمر، مما يسمح للذكاء الاصطناعي بالتكيف وتقديم نتائج أفضل لمهام محددة.
لتحويل تعليقات المستخدمين إلى تحسينات ذات مغزى، تحتاج الشركات إلى البدء بأهداف محددة جيدًا ومقاييس أداء واضحة لأنظمة الذكاء الاصطناعي الخاصة بها. يضمن إعداد عمليات منظمة - مثل التقييمات المنتظمة والمراقبة - أن تظل التعليقات ذات صلة وقابلة للتنفيذ. يمكن لأدوات مثل معالجة اللغة الطبيعية أن تساعد في تحديد الأنماط والمشاعر داخل مدخلات المستخدم، مما يسهل تحسين نماذج الذكاء الاصطناعي وتحسينها.
من خلال الاحتفاظ بسجل مفصل لكيفية دمج التعليقات وتتبع التقدم بمرور الوقت، يمكن للشركات ضمان توافق تحديثاتها مع أهدافها. هذا لا يعزز أداء أنظمة الذكاء الاصطناعي فحسب، بل يبني أيضًا الثقة والرضا بين المستخدمين.
