منح الذكاء الاصطناعي السياق المؤسسي الذي يحتاجه للاستدلال والاستجابة واتخاذ الإجراءات - باستخدام بيانات خاضعة للحوكمة وفي الوقت الفعلي عبر أعمالك
تحويل بيانات المؤسسة إلى سياق موثوق به للذكاء الاصطناعي
يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى أكثر من مجرد الوصول إلى البيانات. فهو يحتاج إلى معنى الأعمال، والحوكمة، وتتبُّع دورة الحياة، والإشارات في الوقت الفعلي اللازمة لاتخاذ إجراءات موثوق بها وقابلة للتفسير.
تمتلك معظم المؤسسات بالفعل البيانات التي يحتاج إليها الذكاء الاصطناعي، لكنها موزعة بشكل مجزأ عبر التطبيقات، والسحابات، ومستودعات البيانات، ومستودعات بحيرات البيانات، والمستندات، وتدفقات الأحداث. وتساعد IBM على توحيد هذه البيانات ضمن سياق موثوق به، من خلال الجمع بين الوصول المفتوح إلى البيانات وذكاء البيانات والحوكمة والأحداث في الوقت الفعلي، بحيث تتمكن أنظمة الذكاء الاصطناعي من إنتاج نتائج أكثر دقة وملاءمة وقابلية للتنفيذ.
لماذا يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى سياق؟
تفشل مبادرات الذكاء الاصطناعي عندما تفتقر البيانات إلى معنى الأعمال والحوكمة والوعي الفوري. تعالج هندسة السياق هذه التحديات من خلال تحويل بيانات المؤسسة المجزأة إلى سياق موثوق به وجاهز للذكاء الاصطناعي.
يواجه الذكاء الاصطناعي صعوبة عندما تكون بيانات المؤسسة موزعة عبر التطبيقات والسحابات ومستودعات البيانات ومستودعات بحيرات البيانات والمستندات والتدفقات. تعمل هندسة السياق على توحيد الوصول إلى البيانات الموزعة مع الحفاظ على مكان وجودها، بحيث يتمكن الذكاء الاصطناعي من الاستدلال بسياق متكامل ومترابط.
عندما تختلف التعريفات والبيانات الوصفية وتتبُّع دورة الحياة عبر الأنظمة، لا يستطيع الذكاء الاصطناعي تفسير البيانات بشكل متسق أو شرح النتائج. تُنشئ هندسة السياق معنى مشتركًا للأعمال، ما يساعد الذكاء الاصطناعي على الاستدلال بدقة وتقديم نتائج موثوق بها وقابلة للتفسير.
غالبًا ما توجد سياسات الحوكمة خارج الأنظمة التي يستخدمها الذكاء الاصطناعي أثناء التشغيل الفعلي، ما يؤدي إلى وجود فجوات في الثقة والتحكم. تعمل هندسة السياق على دمج الحوكمة وإدارة الوصول وتتبُّع دورة الحياة مباشرةً داخل الوصول إلى بيانات الذكاء الاصطناعي، لدعم ذكاء اصطناعي موثوق به ومتوافق وقابل للتوسع.
تفقد رؤى الذكاء الاصطناعي حداثتها بسرعة عندما تعتمد فقط على بيانات ثابتة. تعمل هندسة السياق على دمج البيانات الفورية وبيانات التدفق بحيث يمكن لتطبيقات ووكلاء الذكاء الاصطناعي الاستجابة للتغييرات بإجراءات دقيقة وفي الوقت المناسب.
المنتجات ذات الصلة
معًا، تشكِّل منتجات IBM هذه أساسًا لهندسة السياق - من خلال ربط بيانات المؤسسة ومعنى الأعمال والحوكمة والإشارات في الوقت الفعلي، بحيث يتمكن الذكاء الاصطناعي من تقديم نتائج موثوق بها وقابلة للتفسير.
توحيد الوصول إلى البيانات المنظمة وغير المنظمة باستخدام IBM® watsonx.data، وهي منصة بيانات مفتوحة وهجينة مصممة للأداء وجاهزية الذكاء الاصطناعي.
يربط OpenRAG على watsonx.data الذكاء الاصطناعي بالبيانات غير المنظمة الخاضعة للحوكمة عبر وصول مفتوح وموحَّد، مع فرض السياسات أثناء التشغيل.
بث البيانات وربطها ومعالجتها وحوكمتها في الوقت الفعلي باستخدام IBM® Confluent، وهو منصة السحابة الخاصة المصممة من قِبل مبتكري Apache Kafka والتي أصبحت الآن جزءًا من IBM.
استخدام أدوات الاكتشاف المدعومة بالذكاء الاصطناعي، وإدارة البيانات الوصفية، والأتمتة لتسهيل العثور على البيانات وفهمها وبناء الثقة بها عبر مؤسستك.
الخدمات ذات الصلة
تصميم وتنفيذ قواعد بيانات جاهزة للذكاء الاصطناعي تدعم التحليلات والذكاء الاصطناعي ووكلاء الذكاء الاصطناعي عبر البيئات الهجينة.
وضع ممارسات مسؤولة للذكاء الاصطناعي التوليدي عبر نماذج حوكمة تساعد على ضمان الامتثال والثقة.
اكتشِف الرؤى بشكل أسرع باستخدام حلول تحليلات البيانات المصممة وفقًا لأهداف عملك ومجموعات بياناتك.
