محرك بحث الذكاء الاصطناعي هو أداة بحث مدعومة بتقنيات الذكاء الاصطناعي بما في ذلك معالجة اللغة الطبيعية (NLP) والتعلم الآلي (ML) والنماذج اللغوية الكبرى (LLMs).
على عكس محركات البحث التقليدية التي تركز على الفهرسة القائمة على الكلمات الرئيسية، تعمل محركات البحث المدعومة بالذكاء الاصطناعي على تحليل السياق والقصد ودلالات الاستعلامات لتقديم نتائج مخصصة وذات صلة عالية. فهي تفسر إدخال المستخدم بطريقة حوارية، ولا تكتفي بمطابقة الكلمات الرئيسية البسيطة لتحليل الأنماط وتقديم ردود مخصصة.
محركات بحث الذكاء الاصطناعي مصممة للتعامل مع الاستعلامات المعقدة وأسئلة المتابعة والمهام التي تتطلب فهمًا أعمق للسياق. يمكن لإمكاناتها ومزاياها البحثية معالجة كل من البيانات المنظمة وغير المنظمة، ما يعني أنه يمكن استخدامها لدعم مجموعة كبيرة من التطبيقات.
النشرة الإخبارية الخاصة بالمجال
ابقَ على اطلاع دومًا بأهم—اتجاهات المجال وأكثرها إثارة للفضول—بشأن الذكاء الاصطناعي والأتمتة والبيانات وغيرها الكثير مع نشرة Think الإخبارية. راجع بيان الخصوصية لشركة IBM.
سيتم تسليم اشتراكك باللغة الإنجليزية. ستجد رابط إلغاء الاشتراك في كل رسالة إخبارية. يمكنك إدارة اشتراكاتك أو إلغاء اشتراكك هنا. راجع بيان خصوصية IBM لمزيد من المعلومات.
اعتمدت محركات البحث التقليدية على الفهرسة المستندة إلى الكلمات الرئيسية لمطابقة استعلامات المستخدم مع النتائج ذات الصلة. وفي حين أن هذا النهج قابل للتوسع وفعال في عمليات البحث المباشرة، فإن له عيوب. فالنتائج قد تكون عامة في كثير من الأحيان، والتخصيص يكون ضئيلاً. كما قد لا تتمكن محركات البحث التقليدية من معالجة البيانات غير المنظمة أو التعامل مع الاستعلامات الحوارية المعقدة.
في المقابل، تستخدم محركات البحث المدعومة بالذكاء الاصطناعي خوارزميات متقدمة لتحليل السياق والقصد والدلالات. فهي تتمكن من تقديم نتائج عالية الجودة باستخدام تقنيات مثل تضمين المتجهات (أي تحويل البيانات مثل النصوص أو الصور إلى مصفوفات رقمية لاستخدامها في التعلم الآلي). كما أنها تستخدم البحث الدلالي (الذي يفهم المعنى، وليس فقط الكلمات الرئيسية). يجعل هذا النظام محركات بحث الذكاء الاصطناعي أكثر ملاءمة للاستعلامات الدقيقة وأسئلة المتابعة وبيئات البيانات الديناميكية.
تدمج محركات البحث التقليدية الآن لمحات من الذكاء الاصطناعي والتي تقدم ملخصًا مدعومًا بالذكاء الاصطناعي للنتائج الرئيسية. بالإضافة إلى ذلك، تتغير طبيعة تحسين محركات البحث (SEO). بدلاً من التركيز فقط على كثافة الكلمات المفتاحية وإستراتيجيات الروابط الخلفية، يجب على صناع المحتوى الآن التفكير في كيفية تفسير نماذج الذكاء الاصطناعي للسياق والملاءمة وقصد المستخدم.
يمكن لمحركات بحث الذكاء الاصطناعي تحسين تجربة البحث من خلال ما يلي:
تعمل محركات بحث الذكاء الاصطناعي على الجمع بين التعلم الآلي المتقدم ومعالجة اللغة الطبيعية وأنظمة استرجاع المعلومات. وتشمل عناصرها الأساسية ما يلي:
تستخدم محركات بحث الذكاء الاصطناعي تضمينات المتجهات لتمثيل البيانات دلاليًا. تحول هذه التضمينات النصوص أو الصور أو غيرها من أنواع الإدخال إلى متجهات عالية الأبعاد ترمز للعلاقات بين المفاهيم. يتيح هذا النظام إمكانية البحث الدلالي، حيث تتطابق الخوارزمية مع الاستعلامات ليس فقط بالكلمات الرئيسية ولكن بمعناها المفاهيمي.
تساعد خوارزميات أقرب جار (NNA) على تحديد النتائج الأكثر صلة استنادًا إلى القرب في مساحة المتجهات هذه. تسمح هذه الأساليب لمحركات بحث الذكاء الاصطناعي بالبحث في مجموعات البيانات الضخمة بكفاءة، والعثور على الأنماط والروابط التي قد يكون من المستحيل العثور عليها باستخدام تقنيات الفهرسة التقليدية.
محركات بحث الذكاء الاصطناعي الحديثة مدعومة بنماذج محولات مثل GPT (المحولات التوليدية المدربة مسبقًا) وBERT (تمثيلات التشفير ثنائي الاتجاهات من المحولات). تحلل هذه النماذج جملاً أو عبارات كاملة في وقت واحد، بدلاً من كلمة واحدة في كل مرة. تسمح لهم هذه الطريقة بفهم السياق والعلاقات بين الكلمات بشكل أكثر فاعلية وتقديم ردود دقيقة ومخصصة.
ومن بين التطورات الرئيسية في محركات بحث الذكاء الاصطناعي دمج التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG). يجمع التوليد المعزز بالاسترجاع بين الإمكانات التوليدية للنماذج اللغوية الكبرى وقواعد المعرفة الخارجية أو مصادر البيانات في الوقت الفعلي. عند إرسال استعلام، يسترجع النظام المستندات أو نقاط البيانات ذات الصلة، والتي يُجرى بعد ذلك تلخيصها في ردود متماسكة ودقيقة بواسطة نموذج الذكاء الاصطناعي التوليدي.
محركات بحث الذكاء الاصطناعي مصممة للتعامل مع كميات هائلة من البيانات بكفاءة. ولإنجاز هذه المهمة، يستخدمون أنظمة الفهرسة الموزعة، التي تنظم المعلومات بحيث يسهل العثور عليها بسرعة. تجمع هذه الأنظمة بين الأساليب التقليدية، مثل الفهرسة المقلوبة (إنشاء قوائم بالكلمات الرئيسية)، مع التقنيات الحديثة، مثل البحث المستند إلى المتجهات (الذي يركز على فهم المعنى الكامن وراء البيانات).
ولتسريع عمليات البحث، تستخدم محركات بحث الذكاء الاصطناعي أساليب التحسين مثل الخوارزميات المتقدمة والتخزين المؤقت، الذي يخزن المعلومات التي يتكرر الوصول إليها مؤقتًا لاسترجاعها بشكل أسرع.
تتكامل محركات بحث الذكاء الاصطناعي بشكل متكرر مع واجهات برمجة التطبيقات (APIs) ومصادر البيانات الخارجية لتوفير تحديثات في الوقت الفعلي. تُعد هذه الإمكانات مفيدة للتطبيقات التي تتطلب معلومات ديناميكية ومحدثة، مثل الأسواق المالية أو توقعات الطقس. تتضمن عملية التكامل توصيل الواجهة الخلفية لمحرك البحث بأنظمة خارجية لاستخدام البيانات بسلاسة.
محركات البحث المدعومة بالذكاء الاصطناعي هي أدوات متعددة الاستخدامات يمكن استخدامها في المجالات وحالات الاستخدام المختلفة.
تعمل محركات بحث الذكاء الاصطناعي على تعزيز عمليات البحث التقليدية على الويب. وهي مثالية للمستخدمين الذين يريدون ردودًا مفصلة وملائمة للسياق وليس قائمة روابط بسيطة. وقد تكون مفيدة لأسئلة المتابعة أو الاستعلامات متعددة الطبقات أو عند استكشاف مواضيع غير مألوفة.
في مجال التجارة الإلكترونية، يمكن لمحركات بحث الذكاء الاصطناعي تحليل سلوك المستخدم وتفضيلاته وسجل الشراء لتقديم نتائج مخصصة. تلجأ الشركات إلى محركات بحث الذكاء الاصطناعي عندما تحتاج إلى تحسين تجربة التسوق، أو زيادة المبيعات من خلال التخصيص، أو التعامل مع كميات كبيرة من استعلامات البحث بكفاءة.
تعمل محركات بحث الذكاء الاصطناعي على تشغيل روبوتات المحادثة والمساعدين الافتراضيين، ما يتيح للشركات أتمتة مهام سير العمل لدعم العملاء. يمكن لهذه الأدوات الرد على الاستفسارات الشائعة وحل المشكلات وتصعيد المشكلات المعقدة إلى الوكلاء البشريين عند الضرورة.
في مجال الرعاية الصحية، قد تساعد محركات بحث الذكاء الاصطناعي المتخصصين من خلال استرجاع الأبحاث الطبية ذات الصلة أو سجلات المرضى أو المعلومات التشخيصية بسرعة ودقة. ويمكنها دعم اختصاصيي الرعاية الصحية من خلال تحسين الوصول إلى كميات هائلة من البيانات غير المنظمة، مثل الأوراق البحثية أو المستندات أو دراسات الحالة.
قد تستخدم بعض المؤسسات مزايا الذكاء الاصطناعي لتبسيط إدارة المعلومات الداخلية. وهي مفيدة بشكل خاص في الشركات التي لديها مجموعات بيانات كبيرة وغير مركزية يحتاج الموظفون إلى الوصول إليها بسرعة للحصول على معلومات محددة.
تتضمن بعض أفضل محركات بحث الذكاء الاصطناعي ما يلي:
تتضمن مزايا محركات بحث الذكاء الاصطناعي ما يلي:
تقدم محركات بحث الذكاء الاصطناعي نتائج أكثر دقة من خلال فهم السياق والقصد من الاستعلامات.
يقضي المستخدمون وقتًا أقل في البحث بين النتائج غير ذات الصلة.
التوصيات والردود مصممة وفقًا للتفضيلات والسلوكيات الشخصية.
يمكن لمحركات بحث الذكاء الاصطناعي التعامل مع مجموعات البيانات الضخمة والتوسع مع نمو البيانات.
تسهم مواصلة التطورات في شفافية الذكاء الاصطناعي وإدارة البيانات وتدريب النماذج في معالجة العديد من هذه العيوب. فمع ظهور التقنيات، يُعد التعاون بين الأطراف المعنية أمرًا أساسيًا لتطوير محركات بحث أكثر دقة وإنصافًا ومراعاة للخصوصية في مجال الذكاء الاصطناعي.
لكي تزدهر الشركات، يجب عليها استخدام البيانات لتعزيز ولاء العملاء، وأتمتة عمليات الأعمال، والابتكار باستخدام الحلول المستندة إلى الذكاء الاصطناعي.
استفِد من قيمة بيانات المؤسسة مع IBM Consulting لبناء مؤسسة تعتمد على الرؤى لتحقيق ميزة تنافسية في الأعمال.
تعرَّف على Cognos Analytics 12.0، رؤى مدعومة بالذكاء الاصطناعي لتحسين عملية اتخاذ القرارات.