تحسين تجربة البحث من خلال البحث الدلالي والذكاء الاصطناعي

تقريبا كل موقع أو يوفر التطبيق شكلاً من أشكال وظائف البحث هذه الأيام، ومن الواضح أن بعضها أكثر فائدة من البعض الآخر. في بعض الأحيان، ستكتب كلمات رئيسية محددة للعثور على المحتوى الذي تعلم بوجوده، ولكن علامة تبويب النتائج فارغة. وفي أحيان أخرى، تكون لديك فكرة غامضة عما تبحث عنه وتستخدم بضع كلمات وصفية تكشف عن قوائم وقوائم نتائج الجودة. على الرغم من أن أدوات البحث والبحث المؤسسي كانت موجودة منذ عقود، فإن البحث الآن، مثل معظم التقنيات، يشهد قفزة تطورية مع إدخال الذكاء الاصطناعي.

كيف كان شكل البحث قبل الذكاء الاصطناعي؟

كان هناك العديد من الأدوات والمنصات على مر السنين، مثل Fast ESP وCovnera Retrievalware، التي ركزت على فهرسة البيانات والمستندات، ثم استرجاع المعلومات ذات الصلة للمستخدم. كلما أصبحت التقنيات أكثر تقدمًا، كلما تمكنت من العثور على المعلومات الصحيحة بشكل أفضل.

أصبحت مفاهيم مثل مطابقة الأنماط، والتصنيفات، والبحث الدلالي، والتعبير اللغوي، من بين أمور أخرى، شائعة وساعدت المستخدمين في العثور على ما كانوا يبحثون عنه. يعمل البحث الدلالي على تحسين إمكانيات البحث التقليدية من خلال فهم المقصد والعلاقات بين الكلمات في الاستعلام، بدلاً من الاعتماد فقط على مطابقة الكلمات الرئيسية. ويمكنه التعرف على المرادفات والسياق والفروق الدقيقة في اللغة، مما يوفر نتائج دقيقة تتوافق مع ما يبحث عنه المستخدم.

ما يجلبه الذكاء الاصطناعي إلى الطاولة

الأمر كله يتعلق بالملاءمة. مثلما يحدث الذكاء الاصطناعي التوليدي ثورة في إنشاء المحتوى وتولي المهام الوضيعة من الأشخاص، فإنه يتم استخدامه أيضًا لتحسين البيانات والتجارب. على سبيل المثال، تستخدم بعض التطبيقات البحث الدلالي، المعزز باستخدام تقنية الاسترجاع المعزز (RAG) لتقديم النتائج الواعية بالسياق مرة أخرى إلى المستخدم.

RAG هي عملية تحسين مخرجات نماذج اللغة الكبيرة للإشارة إلى قواعد المعرفة الموثوقة خارج مصادر بيانات التدريب الخاصة بها قبل إنشاء استجابة للمستخدم. ومن خلال تطبيق ذلك، سيتمكن المستخدمون لديك من وصف المشكلة، حتى لو لم يكونوا بالضرورة يعرفون الكلمات الرئيسية الصحيحة، وسيظلون يتلقون النتائج ذات الصلة بوجهة نظرهم.

خذ بعين الاعتبار السيناريو التالي: يحاول أحد أعضاء فريقك المبتدئين تعيين مفتاح SSH للمجال. من المحتمل أن يتضمن الحل النموذجي ذهابهم إلى Google لإجراء بحث باستخدام الكلمات الرئيسية وأدلة البحث التي تقتصر على فهمهم للمشكلة. في النهاية، سيجدون حالة استخدام مشابهة للمشكلة عبر الإنترنت ويحاولون تكييف النتائج التي توصلوا إليها مع السيناريو الخاص بهم، وبعد بعض استكشاف الأخطاء وإصلاحها والاختبارات، قد ينجح الأمر!

ولكن إذا أجرى نفس عضو الفريق هذا البحث عبر نظام مصمم بأدوات مثل Elasticsearch وAWS Bedrock، فسوف يتلقون تعليمات مفصلة بطريقة مرتبة لأداء المهمة، بناءً على المشكلة المحددة التي يصفونها، مع المتغيرات المتوفرة لديهم، والتي تم الرجوع إليها من قواعد المعرفة الموثوقة الداخلية والخارجية، كما لو كانوا يجرون محادثة مع زميل أعلى منهم مرتبة.

كيف البحث الدلالي و RAG تساعد الشركات

• تحسين إدارة المعرفة: يعمل البحث الدلالي على تمكين الموظفين من خلال عرض المعلومات ذات الصلة بسرعة من الموارد الداخلية الهائلة مثل الأدلة وقواعد المعرفة والمستندات المؤرشفة. تأثير: اتخاذ قرارات أسرع وتعاون أفضل بين الأقسام.
• تعزيز دعم العملاء: تستخدم روبوتات الدردشة والوكلاء المدعمة بالذكاء الاصطناعي البحث الدلالي للوصول إلى البيانات في الوقت الفعلي والتفاعلات التاريخية، وحل استفسارات العملاء بكفاءة. تأثير: ارتفاع معدلات حل الاتصال الأول وتحسين رضا العملاء.
• اكتشاف المحتوى المخصص: يمكن للشركات تقديم توصيات مخصصة بناءً على عمليات البحث المدركة للسياق، مما يؤدي إلى تفاعل أفضل على مواقع الويب والتطبيقات. تأثير: زيادة الاحتفاظ بالمستخدمين، وارتفاع معدلات التحويل، وتحسين تجربة المستخدم.
• الامتثال التنظيمي والمراجعة القانونية: يسمح البحث الدلالي للفرق القانونية وفرق الامتثال بتحديد البنود والوثائق ذات الصلة بسرعة، مما يقلل الوقت المستغرق في عمليات التدقيق والمراجعات. تأثير: انخفاض المخاطر القانونية وتحسين إدارة الامتثال.
• حل المشكلات بشكل استباقي في عمليات تكنولوجيا المعلومات: في عمليات تكنولوجيا المعلومات، يساعد البحث الدلالي على عرض تقارير وحلول الحوادث ذات الصلة، مما يقلل وقت التوقف عن العمل من خلال توفير خطوات دقيقة لاستكشاف الأخطاء وإصلاحها. تأثير: أوقات حل أسرع وتحسين موثوقية النظام.

لماذا يحتاج عملك إلى البحث الدلالي وRAG

غالبًا ما تواجه أدوات البحث التقليدية صعوبة في التعامل مع البيانات غير المنظمة، مما يؤدي إلى فقدان السياق والعلاقات بين نقاط البيانات. يعمل إقران التقنيات مثل البحث الدلالي وRAG على سد هذه الفجوة، مما يضمن حصول الموظفين والعملاء على معلومات دقيقة وذات صلة عندما يحتاجون إليها. ومن خلال اعتماد هذه التكنولوجيا، يمكن للشركات تحويل عملياتها وتقديم خدمات أفضل مع تحسين الكفاءة والإنتاجية. توفر حلول مثل ElasticSearch وAWS Bedrock الأساس لنشر أنظمة البحث المتقدمة هذه وصيانتها بسلاسة.

من خلال تنفيذ البحث الدلالي الصحيح، يمكن لشركتك فتح رؤى أعمق، وتبسيط العمليات، وتوفير تجارب استثنائية للعملاء – مما يؤدي إلى تحويل الطريقة التي تستخدم بها البيانات والوصول إليها.

لمزيد من المعلومات حول هذا الموضوع، لا تتردد في التعامل مع الفريق في فتح إل إس دي.

لا تفوت:

كيف يمكن لشركتك استخدام الذكاء الاصطناعي لتحسين تجارب العملاء