Pay As You Goإصدار تجريبي مجاني لمدة 7 أيام؛ لا يلزم وجود بطاقة ائتمان
تعمل نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) والرسوم البيانية المعرفية على تغيير كيفية تفاعلنا مع البيانات. من خلال الجمع بين إمكانات معالجة اللغة الطبيعية لـ LLMS والبيانات المهيكلة للرسوم البيانية المعرفية، يمكن للمستخدمين إجراء استعلامات معقدة دون خبرة فنية. إليك الوجبات الجاهزة الرئيسية:
هذا التكامل يجعل البيانات أكثر سهولة وقابلية للتنفيذ، ولكن التحديات مثل الطلب الكبير على الموارد والجودة السريعة والحفاظ على المواءمة بين LLMs وهياكل الرسوم البيانية تتطلب تخطيطًا دقيقًا.
من خلال الجمع بين نقاط القوة في نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) والرسوم البيانية المعرفية المنظمة، يمكن للمستخدمين الآن إجراء استعلامات طبيعية وفعالة دون الحاجة إلى خبرة فنية. تعمل LLMs على تبسيط التفاعلات من خلال ترجمة اللغة اليومية إلى استعلامات دقيقة ومنظمة، مما يجعل البيانات المعقدة أكثر سهولة. هذا يلغي الحاجة إلى لغات الاستعلام المتخصصة، مما يفتح الرسوم البيانية المعرفية لجمهور أوسع.
واحدة من أكثر القدرات التحويلية لـ LLMs هي تحويل اللغة الطبيعية إلى لغات استعلام رسمية مثل SPARQL. وكما قال السير تيم بيرنرز لي بجدارة:
«محاولة استخدام الويب الدلالي بدون SPARQL تشبه محاولة استخدام قاعدة بيانات ارتباطية بدون SQL. تتيح SPARQL إمكانية الاستعلام عن المعلومات من قواعد البيانات والمصادر المتنوعة الأخرى في البرية، عبر الويب.»
تقوم LLMs بسد الفجوة من خلال أخذ مدخلات سهلة الاستخدام، وفهم النية، وتحديد الكيانات ذات الصلة، وإنشاء استعلامات منظمة مصممة خصيصًا لمخطط الرسم البياني.
تعمل تقنيات مثل الأساليب القائمة على القوالب جنبًا إلى جنب مع أطر Retrieval-Augmented Generation على تحسين دقة الاستعلام. على سبيل المثال، تضمين جينا-v3 حقق النموذج دقة مذهلة تبلغ 0.81 ومعامل ارتباط ماثيوز (MCC) قدره 0.8 في مهام استرجاع القالب. وبالمثل، تسمح الطبقات الدلالية المستندة إلى SQL لـ LLMs بإنشاء استعلامات SQL فعالة ودقيقة، مما يبسط عملية ترجمة اللغة البشرية إلى صيغة معقدة.
تضع هذه التطورات الأساس لرسم خرائط أفضل للكيان وتحسين الاستعلام الدلالي.
تعتبر LLMs فعالة بشكل خاص في رسم خرائط الكيانات والعلاقات من استعلامات اللغة الطبيعية إلى عناصر الرسم البياني للمعرفة. أطر مثل ألثير AI أثبتت أن الاستخراج المستند إلى LLM يمكن أن يحقق دقة تزيد عن 90٪ في رسم خرائط الكيانات والعلاقات. على وجه التحديد، وصلت دقة استخراج الكيانات إلى 92٪، بينما بلغت دقة استخراج العلاقات 89٪ مع LLMs المضبوطة جيدًا.
تعالج LLMs أيضًا توضيح الكيانات، وحل الإدخالات المكررة التي تظهر بأشكال مختلفة عبر مجموعات البيانات. لتعزيز الأداء، يعد مخطط الرسم البياني المحدد بوضوح مع أنواع العقد والعلاقات المسموح بها أمرًا ضروريًا. يؤدي دمج البيانات السياقية من الرسم البياني المعرفي أثناء عملية الاستخراج إلى تعزيز دقة واتساق هذه التعيينات.
تأخذ LLMs معالجة الاستعلام خطوة إلى الأمام من خلال تحسين البيانات المستخرجة لغويًا. يتضمن ذلك تحسين الاستعلامات لتحسين الملاءمة والاسترجاع، وتجاوز مطابقة الكلمات الرئيسية البسيطة لفهم المعنى والسياق الكاملين لمدخلات المستخدم.
مثال جدير بالملاحظة يأتي من الجامعة الوطنية الأسترالية (ANU)، حيث قام الباحثون بدمج LLMs مع الرسم البياني للمعرفة العلمية ANU (ASKG). استخدم نظامهم دمج LLM-SPARQL التلقائي لاسترداد كل من الحقائق والعقد النصية، مما يوفر دقة وكفاءة أفضل مقارنة بالطرق التقليدية. كما ذكر الباحثون:
«من خلال الجمع بين ASKG و LLMs، يعزز نهجنا استخدام المعرفة وقدرات فهم اللغة الطبيعية.»
تستخدم LLMs أيضًا تقنيات تخفيف الاستعلام، مثل تعديل المعلمات أو استبدال المصطلحات، لتحسين عمليات البحث عندما تسفر الاستعلامات الأولية عن نتائج غير كافية. وهذا يضمن أنه حتى الاستعلامات الغامضة أو غير المكتملة يمكن أن تؤدي إلى نتائج ذات مغزى. على سبيل المثال، يستخدم إطار KGQP (معالجة الاستعلام المحسّنة من KG) الرسوم البيانية للمعرفة المنظمة جنبًا إلى جنب مع LLMs لتوفير السياق أثناء تفاعلات الأسئلة والأجوبة.
علاوة على ذلك، يمكن لـ LLMs إنشاء حلقات ملاحظات أثناء معالجة الاستعلام. إذا أدى الاستعلام إلى ظهور أخطاء أو نتائج غير متوقعة، يقوم النموذج بتحليل المشكلة وتحسين الاستعلام وإعادة المحاولة حتى ينتج نتائج دقيقة. تعمل هذه العملية التكرارية على تحسين معدلات النجاح والموثوقية بشكل كبير.
ال لاما 3.1 70 غرام يمثل النموذج هذه القدرة، حيث يحقق معدل نجاح تنفيذ لا تشوبه شائبة (ESR) بنسبة 100٪ للاستفسارات المتعلقة بمهام المراقبة. هذا يسلط الضوء على كيفية تفوق LLMs المتقدمة في التعامل مع الاستعلامات الدلالية المعقدة بدقة استثنائية.
يعد التحسين الدلالي مفيدًا بشكل خاص للتعامل مع الاستعلامات الغامضة أو غير المكتملة. يمكن لـ LLMs استنتاج التفاصيل المفقودة أو اقتراح الكيانات ذات الصلة أو توسيع الاستعلامات لتتوافق بشكل أفضل مع نية المستخدم. تعمل هذه القدرة على التكيف على تحويل الرسوم البيانية المعرفية إلى أدوات ديناميكية وذكية لاسترداد المعلومات، مما يجعلها أكثر تنوعًا بكثير من الأنظمة الصلبة التقليدية.
استنادًا إلى المناقشات السابقة حول تحسين نماذج اللغات الكبيرة (LLMs)، يوضح سير العمل هذا خطوة بخطوة كيفية إنشاء نظام معالجة استعلام قوي. الهدف؟ لتحويل البيانات الأولية إلى رؤى يمكنك العمل عليها. باتباع هذه الخطوات، يمكن للرسم البياني المعرفي الخاص بك التعامل مع استعلامات اللغة الطبيعية المعقدة مع تقديم نتائج دقيقة.
يبدأ نجاح الرسم البياني المعرفي بإعداد بيانات صلبة. هذه المرحلة مهمة لأنها تمهد الطريق لجودة وموثوقية النظام بأكمله. أولاً، اجمع مجموعات البيانات المصممة وفقًا لاحتياجاتك. يمكن أن تتضمن هذه البيانات المنظمة مثل الجداول والتنسيقات شبه المهيكلة مثل JSON أو XML والمصادر غير المهيكلة مثل المستندات النصية أو رسائل البريد الإلكتروني أو سجلات النظام.
تنظيف البيانات أمر لا بد منه. غالبًا ما تحتوي البيانات الأولية على أخطاء وتناقضات وقيم مفقودة يمكن أن تعرض نظامك للخطر. قم بتوحيد التنسيقات - على سبيل المثال، استخدم MM/DD/YYYY للتواريخ وتأكد من أن قراءات درجة الحرارة ثابتة بالفهرنهايت. يجب دمج السجلات المكررة، مثل ملفات التعريف المتعددة لنفس العميل، أو إزالتها. بالنسبة للقيم المفقودة، حدد ما إذا كنت تريد إدراجها أو وضع علامة عليها أو حذفها استنادًا إلى أهميتها.
تصحيح الأخطاء هي خطوة رئيسية أخرى. إصلاح مشكلات مثل الأخطاء المطبعية أو أرقام التعريف غير الصالحة أو التناقضات المنطقية. استخدم معالجة اللغة الطبيعية لاستخراج معلومات مفيدة من النص وتحويلها إلى تنسيق موحد مع مراعاة الاختلافات في اللغة والأسلوب.
بالنسبة لبيانات الوسائط المتعددة، يمكن لأدوات مثل التعرف على الصور أو تحليل الفيديو استخراج الميزات والبيانات الوصفية التي تضيف عمقًا إلى الرسم البياني المعرفي الخاص بك. استخدم مخططًا موحدًا لدمج البيانات المهيكلة وغير المهيكلة بسلاسة. قم بإنشاء معرفات أو مفاتيح لربط نقاط البيانات عبر مصادر مختلفة.
في التجارة الإلكترونية، على سبيل المثال، قد تتضمن هذه العملية جمع سجلات شراء المستخدم والبيانات الديموغرافية وكتالوجات المنتجات والتسلسل الهرمي للفئات. يمكن لأدوات ETL (الاستخراج والتحويل والتحميل) تبسيط ذلك عن طريق تحويل تنسيقات البيانات المختلفة إلى هياكل تعمل مع قاعدة بيانات الرسم البياني الخاصة بك.
تعد LLMs فعالة بشكل لا يصدق في تحويل البيانات غير المهيكلة إلى كيانات وعلاقات منظمة، وهي اللبنات الأساسية للرسوم البيانية المعرفية. إنهم يتفوقون في فهم السياق والمعنى، مما يلغي الحاجة إلى إعادة التدريب المكلفة لكل مجموعة بيانات جديدة.
«يمكن أن يؤدي استخدام LLMs لاستخراج الكيانات والعلاقات من أجل الرسوم البيانية المعرفية إلى تحسين كفاءة ودقة تنظيم البيانات.» - فريق TiDB
ابدأ بـ تعريف الكيان، حيث تحدد LLMs الكيانات والسمات ذات المعنى في النص. تصبح هذه الكيانات - مثل الأشخاص أو الأماكن أو المنتجات - العقد في الرسم البياني المعرفي الخاص بك. بعد ذلك، تحدد النماذج العلاقات بين هذه الكيانات، وتشكل الحواف التي تربطها وتبني بنية الرسم البياني.
استخراج العلاقة يأتي بعد تحديد الكيانات. تحدد LLMs كيفية اتصال الكيانات، سواء من خلال التسلسلات الهرمية أو الارتباطات أو الجداول الزمنية. عند القيام بذلك بشكل صحيح، يمكن لاستخراج الكيانات تحقيق معدلات دقة تصل إلى 92٪، مع اقتراب استخراج العلاقات بنسبة 89٪.
في مارس 2025، عرضت Althire AI هذه الإمكانية من خلال دمج البيانات من رسائل البريد الإلكتروني والتقويمات والمحادثات والمستندات والسجلات في رسم بياني معرفي شامل. يقوم نظامهم تلقائيًا باستخراج الكيانات والعلاقات المستنبطة والطبقات الدلالية المضافة، مما يتيح الأدوات المتقدمة لإدارة المهام واكتشاف الخبرة واتخاذ القرار.
توضيح الكيان يضمن دمج الكيانات المكررة - مثل الأشكال المختلفة التي تحمل الاسم نفسه - بشكل صحيح. يمكن أن يؤدي التخزين المؤقت إلى تسريع هذه العملية عن طريق تجنب الجهود المتكررة.
«تتفوق LLMs في استنتاج السياق ومعنى البيانات غير المرئية دون الحاجة إلى تدريب مكلف. هذا يسهل تنفيذ أدوات استخراج المعرفة التي تدعم LLM، مما يجعلها جذابة لحلول إدارة البيانات.» - ماكس دريجر، كوروش مالك، مايكل إيكيرلينغ
لتحسين التكاليف والكفاءة، ضع في اعتبارك ضبط النماذج الأصغر والخاصة بالمهام بدلاً من الاعتماد كليًا على النماذج الكبيرة ذات الأغراض العامة. يمكن أن يؤدي التخزين المؤقت للبيانات التي تمت معالجتها مسبقًا إلى تقليل الطلبات الحسابية وتسريع أوقات الاستجابة.
بمجرد تعيين الكيانات والعلاقات، فإن الخطوة التالية هي تنفيذ الاستعلامات وتحسينها للتطبيقات العملية.
عندما يكون الرسم البياني المعرفي جاهزًا، ينتقل التركيز إلى تشغيل الاستعلامات وتحسينها لتحقيق أعلى أداء. يتضمن ذلك ترجمة استعلامات اللغة الطبيعية إلى استعلامات قاعدة بيانات منظمة وتنفيذها بفعالية وتحسين النتائج من خلال التعديلات التكرارية.
ترجمة الاستعلام يبدأ عندما يرسل المستخدم استعلامًا بلغة طبيعية. يقوم LLM بتفسير الطلب وتحديد الكيانات ذات الصلة وإنشاء استعلامات منظمة (مثل SPARQL أو SQL) بناءً على مخطط الرسم البياني المعرفي الخاص بك. يعمل هذا على تبسيط العملية للمستخدمين من خلال التخلص من الحاجة إلى تعلم لغات الاستعلام المعقدة.
معالجة الأخطاء وتصحيحها تقديم حلقات التغذية الراجعة. في حالة فشل الاستعلام الأولي أو إرجاع نتائج غير دقيقة، يقوم LLM بتحسين بنية الاستعلام وإعادة المحاولة حتى تلبي احتياجات المستخدم. تعمل هذه العملية التكرارية على تحسين الدقة والموثوقية.
يعمل التحسين الديناميكي على ضبط معاملات الاستعلام في الوقت الفعلي. على سبيل المثال، إذا أظهر طلب بحث نتائج محدودة، يمكنك توسيع النطاق من خلال تخفيف عبارات البحث، أو استبدال كلمات محددة ببدائل عامة، أو تضمين الكيانات والعلاقات ذات الصلة.
تعد مراقبة الأداء أمرًا بالغ الأهمية للحفاظ على كفاءة النظام. تتبع المقاييس مثل وقت تنفيذ الاستعلام وأهمية النتائج ورضا المستخدم لتحديد مجالات التحسين.
يمكن للتحسينات السياقية أن تجعل الرسم البياني المعرفي أكثر ذكاءً. عندما يرسل المستخدمون استعلامات غامضة أو غير كاملة، يمكن للنظام استنتاج التفاصيل المفقودة أو اقتراح كيانات ذات صلة أو توسيع نطاق الاستعلام لتتناسب بشكل أفضل مع نية المستخدم. هذا يحول الرسم البياني المعرفي الخاص بك إلى أداة ديناميكية وذكية لاسترداد المعلومات.
أخيرا، التحقق من النتائج يضيف طبقة من مراقبة الجودة. نتائج الاستعلام التبادلي مع الحقائق المعروفة في الرسم البياني المعرفي الخاص بك لاكتشاف التناقضات أو الأخطاء قبل تقديمها للمستخدمين. تساعد هذه الخطوة في الحفاظ على الثقة في نظامك بمرور الوقت.
بناءً على المناقشة السابقة لسير العمل، دعنا نتعمق في فوائد وتحديات استخدام نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) للاستعلام عن الرسوم البيانية المعرفية. يعد فهم هذه الجوانب أمرًا ضروريًا للمنظمات لاتخاذ قرارات مستنيرة بشأن اعتماد هذه التكنولوجيا. بينما تجلب LLMs مستويات جديدة من إمكانية الوصول والكفاءة، فإنها تقدم أيضًا تحديات فريدة تتطلب تخطيطًا مدروسًا.
واحدة من الفوائد البارزة هي إمكانية وصول أكبر. مع LLMs، لم يعد المستخدمون بحاجة إلى إتقان لغات الاستعلام المتخصصة. وهذا يعني أن الموظفين في جميع أنحاء المؤسسة، بغض النظر عن الخبرة الفنية، يمكنهم التفاعل مع البيانات بحرية أكبر.
ميزة رئيسية أخرى هي فهم سياقي أفضل. تتمتع LLMs بالمهارة في تفسير نية المستخدم، مما يسمح للرسوم البيانية المعرفية بإرجاع نتائج تتجاوز المطابقات البسيطة للكلمات الرئيسية. بدلاً من ذلك، يركزون على التقاط المعنى الكامن وراء الاستعلامات.
«إن الاعتقاد الخاطئ بأن إغراق LLMs بالمعلومات سيحل المشكلات بطريقة سحرية يتجاهل حقيقة أساسية: المعرفة البشرية تدور حول السياق، وليس المحتوى فقط. على غرار الدماغ، ينبثق «المعنى» من التفاعل بين المعلومات والسياق الفريد لكل فرد. يجب أن تتحول الشركات من نموذج واحد يناسب جميع الشركات ذات المسؤولية المحدودة وأن تركز على هيكلة البيانات لتمكين LLMs من تقديم نتائج ذات صلة بالسياق لتحقيق نتائج فعالة.» - مو ساليناس، عالم البيانات في Valkyrie Intelligence
هلوسات أقل هي فائدة أخرى عندما ترتكز LLMs على الرسوم البيانية للمعرفة المنظمة. من خلال الاعتماد على العلاقات الواقعية داخل الرسم البياني، يمكن لـ LLMs تجنب توليد معلومات غير دقيقة أو مضللة، مما يؤدي إلى مخرجات أكثر موثوقية.
تقدم LLMs أيضًا القابلية للتطوير. مع نمو أحجام البيانات، توفر الرسوم البيانية المعرفية أساسًا منظمًا، بينما تتعامل LLMs مع الاستعلامات المعقدة بشكل متزايد بسهولة. هذا المزيج فعال بشكل خاص لتطبيقات المؤسسات واسعة النطاق، حيث غالبًا ما تكافح الأساليب التقليدية لمواكبة ذلك.
على الرغم من المزايا، هناك عقبات يجب التغلب عليها. قضية واحدة هي المحاذاة والاتساق. لا تتوافق مرونة LLMS دائمًا بشكل مثالي مع البنية الصلبة للرسوم البيانية المعرفية، والتي يمكن أن تؤدي إلى مخرجات غير متطابقة أو غير متسقة.
الاستعلام في الوقت الفعلي يمكن أن تجهد الموارد أيضًا. يمكن أن تكون ترجمة استعلامات اللغة الطبيعية إلى تنسيقات منظمة وتنفيذها أمرًا صعبًا من الناحية الحسابية. يجب أن تستثمر المؤسسات في أنظمة عالية الأداء لتقديم استجابات سريعة وموثوقة.
ال جودة المطالبات يلعب دورًا مهمًا في الدقة. يمكن أن تؤدي المدخلات ذات الصياغة السيئة إلى تفسيرات خاطئة أو ترجمات استعلام غير صحيحة، مما قد يقوض موثوقية النتائج.
التحدي الآخر هو ارتفاع الطلب على الموارد. يتطلب تشغيل LLMs، خاصة للتطبيقات في الوقت الفعلي، قوة حسابية كبيرة. بالنسبة للمؤسسات الصغيرة أو سيناريوهات حركة المرور العالية، يمكن أن يصبح هذا سريعًا باهظًا من حيث التكلفة.
استعلامات غامضة تشكل عقبة أخرى. في حين أن LLMs جيدة في فهم السياق، إلا أن الأسئلة الغامضة أو سيئة الصياغة يمكن أن تؤدي إلى نتائج غير ذات صلة أو غير صحيحة.
«يولد نموذج اللغة حقائق عشوائية لا تستند إلى البيانات التي تم التدريب عليها ولا تتوافق مع الواقع. هذا لأنه تم تدريبه على البيانات غير المهيكلة ويقدم نتائج احتمالية.» - يورغ شاد، كبير مسؤولي التكنولوجيا في ArangoDB
أخيرا، خبرة متخصصة مطلوب لتنفيذ وصيانة هذه الأنظمة. بينما يستفيد المستخدمون النهائيون من الواجهات المبسطة، فإن بناء وإدارة حلول الرسم البياني للمعرفة القائمة على LLM يتطلب معرفة عميقة بكل من قواعد بيانات الرسوم البيانية وبنيات نماذج اللغة.
يوضح الجدول أدناه الفوائد والتحديات الرئيسية للاستعلام القائم على LLM، ويلخص المناقشة:
يجب على المنظمات التي تزن اعتماد الاستعلام القائم على LLM تقييم هذه المقايضات بعناية بناءً على احتياجاتها الخاصة ومواردها وقدراتها الفنية. يتوقف النجاح على التخطيط الشامل والبنية التحتية القوية والتحسين المستمر للنظام.
عندما يتعلق الأمر بدمج نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) مع الرسوم البيانية المعرفية، تتدخل prompts.ai لتبسيط العملية مع معالجة العقبات الشائعة. من خلال توفير التنسيق الفعال وسير العمل الآلي، تضمن المنصة تكاملاً أكثر سلاسة وأمانًا.
يزيل prompts.ai متاعب التكامل مع إمكانات سير العمل الآلي الخاصة به. من خلال ربط المستخدمين بنماذج الذكاء الاصطناعي الرائدة مثل جي بي تي -4، كلود، لاما، و الجوزاء من خلال واجهة واحدة، تعمل المنصة على التخلص من المهام المتكررة وتبسيط العمليات. أدوات التعاون في الوقت الفعلي تجعل من السهل على الفرق الموزعة العمل معًا بسلاسة. علاوة على ذلك، يتكامل prompts.ai مع الأدوات الشائعة مثل سلاك، Gmail، و تريلو، مع تضمين استعلام الرسم البياني المعرفي مباشرةً في عمليات سير العمل الحالية.
تعد إدارة المطالبات بفعالية أمرًا بالغ الأهمية للتكامل الناجح، ويقدم prompts.ai نظامًا مصممًا للمؤسسة. يمكن للمستخدمين إنشاء الاستعلامات وتخزينها وإصدارها لمهام الرسم البياني المعرفي، مما يضمن أن كل شيء أنيق ويمكن الوصول إليه. تتضمن المنصة أيضًا نظام تتبع الرموز، مما يسمح للمؤسسات بمراقبة الاستخدام في الوقت الفعلي والالتزام بميزانياتها. التسعير شفاف: تبلغ تكلفة خطة Creator 29 دولارًا في الشهر (أو 25 دولارًا في الشهر سنويًا) مع 250,000 رصيد TOKN، في حين أن خطة حل المشكلات تبلغ 99 دولارًا في الشهر (أو 89 دولارًا في الشهر سنويًا) مع 500,000 رصيد TOKN.
إحدى الميزات البارزة هي القدرة على مقارنة أفضل LLMs جنبًا إلى جنب، والتي يمكن أن تزيد الإنتاجية بنسبة تصل إلى 10 مرات.
«بدلاً من إضاعة الوقت في تكوينه، يستخدم Time Savers لأتمتة المبيعات والتسويق والعمليات، ومساعدة الشركات على توليد العملاء المحتملين، وتعزيز الإنتاجية، والنمو بشكل أسرع باستخدام الاستراتيجيات القائمة على الذكاء الاصطناعي». - دان فريدمان، قائد الفكر بالذكاء الاصطناعي
تضيف ميزة Time Savers الخاصة بالمنصة مزيدًا من الراحة من خلال دعم عمليات سير العمل الصغيرة المخصصة. يتيح ذلك للمستخدمين إنشاء قوالب مطالبة قابلة لإعادة الاستخدام وتوحيد أنماط الاستعلام وضمان الاتساق عبر الفرق. تعمل هذه الأدوات على تسهيل عملية التوسع والحفاظ على ثبات أداء الاستعلام.
بالنسبة للمؤسسات التي تتعامل مع البيانات الحساسة، فإن الأمان وقابلية التشغيل البيني غير قابلين للتفاوض. يعالج prompts.ai هذه المخاوف من خلال حماية قوية للبيانات المشفرة وميزات الأمان المتقدمة، مما يوفر الرؤية الكاملة وقابلية التدقيق لجميع تفاعلات الذكاء الاصطناعي. تدعم المنصة أيضًا تدفقات عمل الذكاء الاصطناعي متعددة الوسائط وتدمج قاعدة بيانات متجهية لتطبيقات الجيل المعزز للاسترجاع (RAG)، مما يضمن أن استجابات LLM ترتكز على بيانات الرسم البياني المعرفي الدقيقة.
المرونة هي قوة رئيسية أخرى. تسمح عمليات سير العمل القابلة للتشغيل المتبادل في prompts.ai للمؤسسات بالتبديل بين نماذج الذكاء الاصطناعي المختلفة بناءً على احتياجاتها دون إصلاح البنية التحتية للاستعلام بالكامل. يتم استكمال هذه القدرة على التكيف من خلال قدرة المنصة على دمج أكثر من 35 أداة ذكاء اصطناعي غير متصلة، وخفض التكاليف بنسبة تصل إلى 95٪. مع متوسط تصنيف المستخدم البالغ 4.8/5، حازت المنصة على الثناء لسير العمل المبسط وقابلية التوسع. الاعتراف بها من قبل جيناي. ووركس كمنصة رائدة للذكاء الاصطناعي لحل مشكلات المؤسسات والأتمتة تؤكد قيمتها في معالجة تحديات التكامل المعقدة.
يؤدي مزج نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) مع الرسوم البيانية المعرفية إلى إعادة تشكيل كيفية تعاملنا مع الاستعلام عن البيانات. استعرض هذا الدليل الأسس النظرية والتطبيقات العملية لهذا التكامل. لقد رأينا كيف تعمل LLMs على سد الفجوة بين استعلامات اللغة الطبيعية والبيانات المهيكلة، مما يجعل حتى المعلومات المعقدة أسهل للوصول للمستخدمين، بغض النظر عن خبرتهم الفنية.
الأرقام تتحدث عن نفسها: دمج الرسوم البيانية المعرفية مع LLMs يوفر تحسينات في الدقة تزيد عن 3X. على سبيل المثال، يمكن أن تصل دقة SPARQL إلى 71.1٪ - بزيادة 2.8X عن SQL في السيناريوهات المعقدة. بالنسبة للأسئلة الأبسط المستندة إلى المخطط، حققت SPARQL دقة 35.7٪، بينما انخفضت دقة SQL إلى 0٪.
إليك ما يبرز: لا يؤدي الاستعلام عن الرسم البياني المعرفي المدعوم من LLM إلى تحسين الدقة فحسب - بل يضيف سياقًا تجاريًا مهمًا من خلال التقاط العلاقات والقيود والدلالات الخاصة بالمجال. يمكّن هذا السياق الإضافي المؤسسات من تقسيم الأسئلة متعددة الخطوات إلى أسئلة فرعية يمكن التحكم فيها مع الحفاظ على عملية التفكير متسقة وذات مغزى.
ومع ذلك، يتوقف النجاح على التنفيذ الدقيق. تحتاج المؤسسات إلى الاستثمار في الرسوم البيانية المعرفية عالية الجودة والحديثة لتحقيق مستويات دقة موثوقة. يعد الحفاظ على هذه الرسوم البيانية وتحسين أداء الاستعلام وضبط LLMs باستخدام البيانات الخاصة بالمجال كلها خطوات مهمة. لا يقتصر التحدي على التقنية فحسب، بل يتعلق بدمج الرسوم البيانية المعرفية كعنصر أساسي في استراتيجيات إدارة البيانات.
تعمل منصات الذكاء الاصطناعي الحديثة على تسهيل الوصول إلى هذه العملية. من خلال التشغيل الآلي لسير العمل وإدارة المطالبات بكفاءة وتقديم أطر عمل آمنة، تساعد هذه المنصات على تقليل تعقيد التكامل، كما تمت مناقشته سابقًا.
يؤدي الجمع بين LLMs والرسوم البيانية المعرفية إلى إنشاء أنظمة ذكاء اصطناعي مدركة للسياق ودقيقة من الناحية الواقعية. هذا المزيج هو المفتاح للمؤسسات التي تتطلع إلى إضفاء الطابع الديمقراطي على الوصول إلى البيانات مع الحفاظ على الدقة اللازمة للقرارات عالية المخاطر. مع تطور التكنولوجيا وتكييفها مع مخططات العالم الحقيقي، أثبت الاستعلام عن الرسم البياني المعرفي المستند إلى LLM أنه حل عملي لبيئات المؤسسات.
في نهاية المطاف، يكمن النجاح في تحقيق التوازن بين التطور التقني وسهولة الاستخدام. ستقوم المؤسسات التي تتقن هذا التكامل بإطلاق العنان للمزايا التنافسية في إمكانية الوصول إلى البيانات ودقة الاستعلام وتجربة المستخدم. عندما يتم تنفيذ هذا النهج بفعالية، يؤدي إلى اتخاذ قرارات أفضل ويقلل من الحواجز التي تحول دون الحصول على رؤى قابلة للتنفيذ.
تعمل نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) على تحسين دقة استعلامات الرسم البياني المعرفي (KG) من خلال مزج قدرتها على فهم اللغة الطبيعية مع البيانات المنظمة الموجودة بالكيلوغرامات. يساعد هذا المزيج LLMs على تفسير العلاقات المعقدة وتنفيذ التفكير المتقدم وتقديم إجابات أكثر دقة وقائمة على الحقائق.
من خلال ترسيخ إجاباتها في البيانات المنظمة والتي يمكن التحقق منها لـ KG، تقلل LLMs الأخطاء وتزيد من الموثوقية. هذا النهج مفيد بشكل خاص لمجموعات البيانات على مستوى المؤسسة أو شديدة التعقيد، حيث يكون تقديم نتائج دقيقة وحساسة للسياق أمرًا ضروريًا.
دمج نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) مع الرسوم البيانية المعرفية (كجم) يجلب عقبتين أساسيتين للتغلب عليها:
فيما يلي بعض الطرق العملية لمواجهة هذه التحديات:
من خلال تطبيق هذه الاستراتيجيات، يمكنك تعزيز دقة وكفاءة استعلامات الرسم البياني المعرفي الخاصة بك مع فتح إمكانيات جديدة مع LLMs.
تجعل نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) العمل مع الرسوم البيانية المعرفية أسهل بكثير من خلال السماح للمستخدمين بالتفاعل معها من خلال اللغة الطبيعية. بدلاً من طلب الخبرة الفنية لصياغة استعلامات معقدة، يمكن للمستخدمين ببساطة طرح أسئلتهم بلغة إنجليزية بسيطة. تقوم LLMs بعد ذلك بمعالجة الأحمال الثقيلة وتحويل هذه الأسئلة إلى لغة الاستعلام الصحيحة.
علاوة على ذلك، يمكن لـ LLMs إنشاء ملخصات سهلة القراءة للبيانات المأخوذة من الرسوم البيانية المعرفية. وهذا يعني أنه حتى المستخدمين غير التقنيين يمكنهم فهم واستخلاص الأفكار من مجموعات البيانات المعقدة. من خلال كسر هذه الحواجز، تجعل LLMs التكنولوجيا أكثر سهولة وعملية لمجموعة أوسع من الناس.
