چگونه موتورهای جستجوی هوش مصنوعی قفل داده های سازمانی را باز می کنند

داده ها سوخت برنامه های کاربردی هوش مصنوعی هستند، اما اندازه و حجم داده های سازمانی اغلب استفاده موثر از آن را پرهزینه و وقت گیر می کند.

بر اساس IDC Global DataSphere¹سازمان ها تا سال 2028 سالانه 317 زتابایت داده تولید می کنند - از جمله ایجاد 29 زتابایت داده منحصر به فرد - که 78 درصد آن داده های بدون ساختار و 44 درصد صوتی و تصویری خواهد بود. با توجه به حجم بسیار زیاد و انواع متنوع داده ها، اکثر برنامه های کاربردی هوش مصنوعی از بخش کوچکی از کل داده های ذخیره شده و تولید شده استفاده می کنند.

برای اینکه شرکت ها در عصر هوش مصنوعی پیشرفت کنند، باید راهی برای استفاده از تمام داده های خود بیابند. این کار با استفاده از روش های محاسباتی و پردازش داده های سنتی امکان پذیر نیست. در عوض، سازمان ها به یک موتور جستجوی مبتنی بر هوش مصنوعی نیاز دارند.

موتور جستجوی هوش مصنوعی چیست؟

به عبارت ساده، موتور جستجوی هوش مصنوعی سیستمی است که برنامه های کاربردی هوش مصنوعی یا عوامل هوش مصنوعی را به داده ها متصل می کند. این یکی از اجزای حیاتی هوش مصنوعی عامل است، زیرا به عنوان پلی بین پایگاه دانش سازمان و برنامه های کاربردی فعال شده با هوش مصنوعی عمل می کند و پاسخ های دقیق تر و آگاه تر از زمینه را ممکن می سازد.

عوامل هوش مصنوعی پایه و اساس موتور جستجوی هوش مصنوعی را تشکیل می دهند، جایی که می توانند اطلاعات را جمع آوری کنند و برای کمک به کارکنان انسانی کار کنند. یک عامل هوش مصنوعی اطلاعات را از بسیاری از منابع داده جمع آوری می کند، برنامه ریزی می کند، استدلال می کند و اقدام می کند. عوامل هوش مصنوعی می توانند با کاربران ارتباط برقرار کنند یا می توانند در پس زمینه کار کنند، جایی که بازخورد و تعاملات انسانی همیشه در دسترس خواهد بود.

در عمل، یک موتور جستجوی هوش مصنوعی یک سیستم پیچیده است که به طور موثر مقادیر زیادی از داده ها را پردازش می کند، دانش را استخراج و ذخیره می کند، و جستجوی معنایی را روی آن دانش انجام می دهد، که می تواند به سرعت توسط هوش مصنوعی بازیابی و استفاده شود.

موتورهای پرس و جوی هوش مصنوعی، هوش را در داده های بدون ساختار آزاد می کنند

یک موتور جستجوی هوش مصنوعی سازمانی می تواند به دانش ذخیره شده در قالب های مختلف دسترسی پیدا کند، اما توانایی استخراج اطلاعات از داده های بدون ساختار یکی از مهم ترین پیشرفت هایی است که آن را قادر می سازد.

برای ایجاد بینش، موتورهای پرس و جو سنتی به پرس و جوهای ساختاریافته و منابع داده، مانند پایگاه داده های رابطه ای، تکیه می کنند. کاربران باید پرس و جوهای دقیق را با استفاده از زبان هایی مانند SQL فرموله کنند و نتایج به فرمت های داده از پیش تعریف شده محدود می شود.

در مقابل، موتورهای پرس و جوی هوش مصنوعی می توانند داده های ساختاریافته، نیمه ساختاریافته و بدون ساختار را پردازش کنند. فرمت های رایج داده بدون ساختار عبارتند از فایل های PDF، فایل های گزارش، تصاویر و ویدئو، و در فروشگاه های شی، سرورهای فایل و سیستم های فایل موازی ذخیره می شوند. عوامل هوش مصنوعی با استفاده از زبان طبیعی با کاربران و یکدیگر ارتباط برقرار می کنند. این به آن ها اجازه می دهد تا با دسترسی به منابع داده های متنوع، قصد کاربر را حتی زمانی که مبهم است، تفسیر کنند. این عوامل می توانند نتایج را در قالب مکالمه ارائه دهند، بنابراین کاربران می توانند نتایج را تفسیر کنند.

این قابلیت باعث می شود که بینش و هوش بیشتری از هر نوع داده استخراج شود - نه فقط داده هایی که به طور منظم در ردیف ها و ستون ها چیده شده اند.

به عنوان مثال، شرکت هایی مانند DataStax و NetApp در حال ساخت پلت فرم های داده های هوش مصنوعی هستند که مشتریان خود را قادر می سازد تا یک موتور جستجوی مبتنی بر هوش مصنوعی برای برنامه های نسل بعدی خود داشته باشند.

ویژگی های کلیدی AI Query Engines

موتورهای جستجوی هوش مصنوعی چندین قابلیت مهم دارند:

• برخورد با داده های مختلف: موتورهای جستجوی هوش مصنوعی می توانند به انواع مختلف داده ها، از جمله داده های ساختاریافته، نیمه ساختاریافته و بدون ساختار از منابع متعدد، از جمله انواع داده های متنی، فایل های PDF، تصاویر، ویدئو و انواع داده های تخصصی دسترسی پیدا کرده و پردازش کنند.
• مقیاس پذیری: موتورهای پرس و جوی هوش مصنوعی می توانند به طور موثر داده های اندازه پتابایت را مدیریت کنند و همه دانش سازمانی را به سرعت در اختیار برنامه های هوش مصنوعی قرار دهند.
• بازیابی دقیق: موتورهای جستجوی هوش مصنوعی، جاسازی، جستجوی برداری، و مرتب سازی مجدد دانش را از منابع متعدد با دقت بالا، با کارایی بالا ارائه می کنند.
• یادگیری مستمر: موتورهای جستجوی هوش مصنوعی می توانند بازخورد برنامه های کاربردی مبتنی بر هوش مصنوعی را ذخیره و ادغام کنند و یک چرخ چرخ داده هوش مصنوعی ایجاد کنند که در آن از بازخورد برای بهبود مدل ها و افزایش اثربخشی برنامه ها در طول زمان استفاده می شود.

تولید بازیابی افزوده جزء موتورهای جستجوی هوش مصنوعی است. RAG از قدرت مدل های هوش مصنوعی مولد استفاده می کند تا به عنوان یک رابط زبان طبیعی برای داده ها عمل کند، و به مدل ها اجازه می دهد در طول فرآیند تولید پاسخ، به اطلاعات مربوطه از مجموعه های داده بزرگ دسترسی پیدا کرده و یکپارچه کنند.

با RAG، هر شرکت یا سازمان دیگری می تواند اطلاعات فنی، راهنماهای خط مشی، ویدئوها و سایر داده های خود را به پایگاه های دانش مفید تبدیل کند. سپس موتور جستجوی هوش مصنوعی می تواند از این منابع برای پشتیبانی از حوزه هایی مانند روابط با مشتری، آموزش کارمندان و بهره وری توسعه دهندگان استفاده کند.

فناوری های بازیابی اطلاعات اضافی و روش های ذخیره سازی دانش در دست تحقیق و توسعه هستند، بنابراین انتظار می رود قابلیت های موتور جستجوی هوش مصنوعی به سرعت توسعه یابد.

تاثیر موتورهای جستجوی هوش مصنوعی

با استفاده از موتورهای جستجوی هوش مصنوعی، سازمان ها می توانند به طور کامل از قدرت عوامل هوش مصنوعی برای اتصال نیروهای کار خود با مقادیر گسترده دانش سازمانی، بهبود دقت و ارتباط پاسخ های تولید شده توسط هوش مصنوعی، پردازش و استفاده از منابع داده ای که قبلا استفاده نشده اند، و ایجاد هوش مصنوعی مبتنی بر داده استفاده کنند. . فلایویل هایی که مدام در حال بهبود برنامه های هوش مصنوعی خود هستند.

برخی از نمونه ها عبارتند از یک دستیار مجازی هوش مصنوعی که تجارب شخصی سازی شده خدمات مشتری را به صورت 24 ساعته ارائه می کند، یک عامل هوش مصنوعی برای جستجو و خلاصه کردن ویدیوها، یک عامل هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل آسیب پذیری های نرم افزار، یا یک دستیار تحقیقاتی هوش مصنوعی.

با پر کردن شکاف بین داده های خام و برنامه های کاربردی مبتنی بر هوش مصنوعی، موتورهای پرس و جوی هوش مصنوعی رشد خواهند کرد تا نقش مهمی در کمک به سازمان ها برای استخراج ارزش از داده های خود ایفا کنند.

NVIDIA Blueprints می تواند به سازمان ها کمک کند تا هوش مصنوعی را به داده های خود متصل کنند. درباره طرحواره های NVIDIA در کاتالوگ NVIDIA API بیشتر بیاموزید و امتحان کنید.

1. IDC، Global DataSphere Outlook، 2024.