شرح مصطلحات الذكاء الاصطناعي - الجزء 3

يمكنك الاطلاع على الجزء الرابع من سلسلة الفيديوهات هذه هنا >>> الجزء الرابع

‍

لقد تعلمت حتى الآن كيف يفكر الذكاء الاصطناعي وكيفية إجراء محادثات فعالة معه. ولكن حتى الآن كان كل ذلك عبارة عن ذكاء اصطناعي عام جاهز. وهذا يشبه تعيين موظف جديد لامع لا يعرف حتى الآن صوت علامتك التجارية أو منتجاتك أو عملياتك. تأتي القوة الحقيقية عندما تقوم بتخصيصه ليصبح خبيراً في عملك.
‍

🎯 الضبط الدقيق هو عملية تعليم الذكاء الاصطناعي أسلوب شركتك ومعرفتها. تقوم بتزويده بأمثلة مثل رسائل البريد الإلكتروني التسويقية السابقة أو محادثات دعم العملاء أو المستندات الفنية. بعد ذلك يتعلم الذكاء الاصطناعي نبرة صوتك وتفاصيل منتجك وطريقة تواصلك، لذلك عندما تطلب منه كتابة شيء ما يبدو مثلك.
‍

📊 يحافظ التوليد المعزز للاسترجاع (RAG) على تحديث ذكائك الاصطناعي. فبدلاً من إعادة تدريبه في كل مرة تتغير فيها بياناتك، تقوم بتوصيله بقاعدة بياناتك المباشرة. عندما يسأل العميل عن المخزون، فإنه يسترجع أحدث المعلومات أولاً، ثم يجيب بدقة كاملة.
‍

📑 هندسة السياق هي مهارة إعطاء الذكاء الاصطناعي المعلومات الصحيحة قبل أن يعمل. فكر في الأمر على أنه كتابة مستند موجز. على سبيل المثال، قدم تاريخ شراء العميل قبل أن تطلب من الذكاء الاصطناعي صياغة رسالة دعم عبر البريد الإلكتروني. كلما كان السياق أفضل، كلما كانت النتائج أفضل.
‍

🛠️ تمنحك النماذج مفتوحة المصدر أقصى قدر من المرونة. هذه هي النماذج التي يتوفر فيها الرمز الأساسي مجانًا. ويمكنك ضبطها على خوادمك الخاصة وحماية بياناتك وتجنب الارتباط بمنصة شركة واحدة.
‍

ضعها معًا: يمنح الضبط الدقيق للذكاء الاصطناعي صوت علامتك التجارية، وتربطه RAG ببيانات الأعمال في الوقت الفعلي، وتضمن هندسة السياق أن يكون لديه الإحاطة المناسبة، وتمنحك النماذج مفتوحة المصدر المرونة والتحكم. هذه هي الطريقة التي تحوّل بها الذكاء الاصطناعي العام إلى خبير مخصص يعمل بالطريقة التي يحتاجها عملك بالضبط.

‍