علم محرر Downcodes أن Writer، منصة الذكاء الاصطناعي الرائدة للمؤسسات، قد أصدرت سلسلة من التحديثات الرئيسية التي تهدف إلى إحداث ثورة كاملة في تطبيق الدردشة المدعم بالذكاء الاصطناعي. تغطي هذه الترقيات العديد من الجوانب مثل تقنية الجيل المعزز للاسترجاع القائم على الرسم البياني (RAG)، وأدوات شفافية الذكاء الاصطناعي المحسنة، وما إلى ذلك، وسيتم إطلاقها تدريجيًا في نظام Writer البيئي بدءًا من الغد. لا يعمل هذا التحديث على تحسين دقة البحث وقدرات معالجة البيانات في الذكاء الاصطناعي فحسب، بل يركز أيضًا على تحسين تجربة المستخدم وشفافية اتخاذ القرار في مجال الذكاء الاصطناعي، مما يضع معيارًا جديدًا لتطبيقات الذكاء الاصطناعي على مستوى المؤسسة.
أعلنت منصة Writer الرائدة في مجال الذكاء الاصطناعي عن سلسلة من التحديثات القوية المصممة لإحداث ثورة في تطبيق الدردشة المدعم بالذكاء الاصطناعي. سيتم طرح هذه الميزات التي تمت ترقيتها بشكل شامل، بما في ذلك تقنية الجيل المتقدم المعزز للبحث القائم على الرسم البياني (RAG) وأدوات شفافية الذكاء الاصطناعي المحسنة، تدريجيًا عبر نظام Writer البيئي بدءًا من الغد.
أحد أكثر الترقيات الملفتة للنظر هو نظام RAG الرسومي الخاص بـ Writer، والذي يتيح استرجاع معلومات أكثر ذكاءً ودقة عن طريق إنشاء مخططات علاقة دلالية بين نقاط البيانات بدلاً من استرجاع المتجهات البسيطة. وفقًا لديانا دونج، رئيسة قسم تسويق المنتجات في Writer، في مقابلة مع VentureBeat: "نحن نقوم بتقسيم البيانات إلى نقاط بيانات أصغر وننشئ علاقات دلالية بين نقاط البيانات هذه. هذا النهج لا يحسن دقة استرجاع المعلومات فحسب، بل يعزز أيضًا أهمية البيانات."
بالإضافة إلى ذلك، أصبحت منصة Writer's AI الآن قادرة على معالجة وتحليل ما يصل إلى 10 ملايين كلمة من المعلومات الخاصة بالشركة، مما يمكّن الشركات من الاستفادة من بياناتها الخاصة على نطاق غير مسبوق عند التفاعل مع أنظمة الذكاء الاصطناعي. تعتبر هذه الميزة مهمة بشكل خاص للشركات التي تحتاج إلى معالجة الملفات الكبيرة أو الأوراق البحثية أو المستندات، ويمكنها تحسين تحليل البيانات وقدرات دعم القرار بشكل كبير.
توفر ميزة "عملية التفكير" المقدمة حديثًا تحسنًا كبيرًا في شفافية اتخاذ القرار باستخدام الذكاء الاصطناعي. يمكن للمستخدمين رؤية الخطوات المحددة للاستجابات التي يتم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك كيفية تقسيم الاستعلام إلى أسئلة فرعية ومصادر البيانات المحددة التي يتم الرجوع إليها. . وشدد الرئيس التنفيذي للكاتبة مي حبيب على أهمية هذه الابتكارات: "تقنيات RAG ليست بسيطة، وهي مهمة جدًا لمديري تكنولوجيا المعلومات ونواب الذكاء الاصطناعي الذين يهتمون بالدقة. في اختبار قياس حديث لثمانية أساليب RAG مختلفة، بما في ذلك الرسم البياني للمعرفة للكاتب، والذي لقد احتلنا المرتبة الأولى من حيث الدقة.
بالإضافة إلى ذلك، أطلق Writer أيضًا "أوضاعًا" متخصصة توفر واجهات متخصصة لأنواع مختلفة من المهام، مثل استعلام المعرفة العامة، وتحليل المستندات، وعمليات الرسم البياني المعرفي. تم تصميم هذه الأوضاع لتبسيط تجربة المستخدم وتحسين جودة المخرجات من خلال توفير المزيد من المطالبات وسير العمل المستهدفة.
يعتقد المحللون عمومًا أن ابتكارات Writer هذه قد يكون لها تأثير عميق على اعتماد الذكاء الاصطناعي في المؤسسة. من خلال الجمع بين استيعاب البيانات الضخمة وتقنية RAG المتطورة والذكاء الاصطناعي القابل للتفسير، يوفر Writer حلاً لتردد العديد من المؤسسات منذ فترة طويلة في تعميم أدوات LLM (نموذج اللغة الكبيرة).
وستكشف الأشهر المقبلة ما إذا كانت هذه الميزة الجديدة قادرة على الوفاء بوعدها بسد الفجوة بين عمليات نشر الذكاء الاصطناعي المحتملة والفعلية في المؤسسة.
تسليط الضوء على:
⭐️يطلق Writer تقنية الجيل المعزز لاسترجاع الرسوميات (RAG) المتقدمة لتحسين الأداء بشكل ملحوظ.
⭐️ يدعم الإصدار الجديد من منصة الذكاء الاصطناعي تحليل ما يصل إلى 10 ملايين كلمة من البيانات، مما يوسع بشكل كبير قدرات معالجة بيانات المؤسسة.
⭐️ تقديم وظيفة "عملية التفكير" الخاصة بالذكاء الاصطناعي لجعل عملية اتخاذ القرار بالذكاء الاصطناعي أكثر شفافية وقابلية للشرح.
يعد هذا التحديث لـ Writer بلا شك تقدمًا كبيرًا في مجال الذكاء الاصطناعي على مستوى المؤسسة، وسيعمل تطبيقه المبتكر لتقنية RAG وتركيزه على شفافية الذكاء الاصطناعي على تعزيز التطبيق الواسع النطاق للذكاء الاصطناعي المؤسسي، ومن الجدير التطلع إلى تطوره المستقبلي.