قامت منصة RavenDB، المعروفة بكونها قاعدة بيانات وثائق مفتوحة المصدر، بإطلاق ما وصفته بأنه “أول أداة مدمجة بالكامل لإنشاء وكلاء الذكاء الاصطناعي في قواعد البيانات”. هذه الأداة تهدف إلى تسهيل بناء ونشر وكلاء الذكاء الاصطناعي للشركات.
التحديات في دمج الذكاء الاصطناعي مع البيانات المؤسسية
تواجه العديد من الشركات تحديات في دمج نماذج الذكاء الاصطناعي مع أنظمتها وعملياتها الداخلية بشكل آمن وفعال من حيث التكلفة. يسعى RavenDB إلى التغلب على هذه العقبات من خلال تقديم أدوات مدمجة تسهل الوصول إلى البيانات الأساسية للنماذج مباشرة من قواعد البيانات دون الحاجة إلى تخزينات مؤقتة أو عمليات نقل بيانات معقدة.
أوضح أورين إيني، المدير التنفيذي ومؤسس RavenDB، أن الهدف هو جعل الذكاء الاصطناعي يقدم قيمة حقيقية من خلال دمجه مباشرة حيثما توجد بيانات الشركة بالفعل. ويشير إلى أن التشتت في البيانات عبر أنظمة وصيغ متعددة يجعل عملية الدمج مكلفة ومعقدة.
حلول RavenDB لتبسيط عمليات الذكاء الاصطناعي
قدم RavenDB حلًا لتقليل العبء من خلال السماح للشركات بتوفير البيانات ذات الصلة للنموذج مباشرة في قاعدة البيانات. هذا يلغي الحاجة إلى تخزينات مؤقتة منفصلة أو تدفقات عمل ETL. تدير هذه الأداة التحديات التقنية تلقائيًا، مثل إدارة ذاكرة النموذج، وتلخيص البيانات، وأمانها.
ووفقًا لإيني، فإن هذا يعني أن الشركات يمكنها الانتقال من فكرة إلى وكيل منشور في غضون يوم أو يومين فقط.
الوصول المباشر للبيانات والإجابات الفورية
عادةً ما تتضمن عمليات الذكاء الاصطناعي التقليدية تصدير البيانات من قاعدة البيانات إلى تخزين مؤقت، ثم ربط هذا التخزين بالنموذج، مما يخلق تأخيرات وفجوات أمنية. لكن نهج RavenDB يستخدم فهرسة متجهية مدمجة وبحث دلالي لجعل المعلومات متاحة على الفور للوكلاء داخل قاعدة البيانات نفسها.
هذا التصميم يدعم الاستجابة الفورية، مما يسمح لوكيل الذكاء الاصطناعي بالوصول إلى المعلومات المحدثة حديثًا مباشرة. على سبيل المثال، يمكنه التحقق من حالة الطلب الأخير للعميل أو شحناته دون انتظار تحديث البيانات.
حالات الاستخدام والرؤية الصناعية
أشار إيني إلى أن RavenDB قد طبق بالفعل أداة إنشاء وكيل الذكاء الاصطناعي في بيئات عملاء حقيقية. في أحد الأمثلة، يُستخدم النظام لترتيب المرشحين في عملية التوظيف، حيث يقوم تلقائيًا بقراءة ومقارنة السير الذاتية المرفوعة مع متطلبات الوظيفة لتحديد المرشحين المناسبين.
كما أُشير إلى أن هذه الأداة تُستخدم لإعادة ترتيب نتائج البحث الدلالي لإخراج نتائج دقيقة وذات صلة بدلاً من الاكتفاء بإيجاد أقرب التطابقات المتجهية.
الخاتمة
تُظهر منصة RavenDB كيف يمكن أن يكون لدمج الذكاء الاصطناعي في قواعد البيانات تأثير كبير على كيفية استخدام الشركات للذكاء الاصطناعي في عملياتها اليومية. من خلال إبقاء كلاً من الحوسبة وحواجز الأمان داخل قاعدة البيانات، يمكن لمنصات مثل RavenDB تقليل الحاجة إلى طبقات بنية تحتية إضافية – وهو تحدٍ يواجهه العديد من الشركات أثناء توسيع برامج الذكاء الاصطناعي الخاصة بها.
مع استمرار المؤسسات في البحث عن طرق موثوقة وفعالة من حيث التكلفة لتبني الذكاء الاصطناعي، يمكن للأدوات التي تعتمد على قواعد البيانات مثل أداة إنشاء وكيل الذكاء الاصطناعي من RavenDB أن تقدم مسارًا عمليًا للأمام يجمع بين البيانات التشغيلية والذكاء في بيئة واحدة.