ما هو البحث الذكي؟

 

ما هو البحث الذكي؟

يعمل البحث الذكي، المدعوم بتقنية الذكاء الاصطناعي، على التخلص من صوامع البيانات ومساعدة الموظفين والعملاء في العثور على المعلومات التي يحتاجون إليها بسرعة وسهولة.

يمكن للمستخدمين النهائيين استخدام البحث الذكي لاستخراج المعلومات من أي مصدر (داخل الشركة أو خارجها) ومن أي تنسيق بيانات: مثل البيانات الضخمة في قواعد البيانات، وأنظمة إدارة المستندات، المحتوى الرقمي، وصفحات الويب، أو حتى الوثائق الورقية. يعتبر البحث الذكي والبحث المؤسسي مرادفًا للبحث باللغة الطبيعية، والبحث بالذكاء الاصطناعي أو البحث المدعوم بالذكاء الاصطناعي، أو البحث المعرفي.

تصميم ثلاثي الأبعاد لكرات تتدحرج على مسار

أحدث الأخبار والرؤى حول الذكاء الاصطناعي 


تتوفر معارف وأخبار منسقة بمهارة حول الذكاء الاصطناعي والسحابة وغيرها في نشرة Think الإخبارية الأسبوعية. 

تاريخ البحث الذكي وتطوره

ظهرت أنظمة استرجاع المعلومات المؤسسية قبل انتشار الإنترنت العام بوقت طويل. كانت إحدى أولى الفوائد لتنفيذ أنظمة الكمبيوتر المركزي متعددة المستخدمين هي أنها سهلت اكتشاف المعلومات من خلال مطابقة السلاسل النصية في مستودعات المستندات الضخمة.

مع نمو الحوسبة المكتبية والشبكات الداخلية للشركات، أصبحت حلول البحث المؤسسي التجارية (مثل نظام IBM Storage and Information Retrieval System (STAIRS) وأداة البحث المحلية FAST التي استحوذت عليها لاحقًا Microsoft) شائعة في البيئات المؤسسية.

غير أن ظهور وانتشار محركات بحث الويب المجانية والمتاحة للجمهور، مثل Google (وسابقها AltaVista)، غيّر توقعات المستخدم تغييرًا جذريًا فيما يخص استرجاع المعلومات واكتشاف المحتوى ومنصات البحث المؤسسي.

في ظل النمو السريع لحجم وتنوع البيانات التي يجب على أدوات البحث المؤسسي تحليلها، أصبحت سرعة استرجاع النتائج مؤشرًا رئيسيًا لأداء خوارزميات البحث المعرفي. يجب أن تُبنى حلول البحث الذكي الحديثة على بنى قادرة على التعامل مع متطلبات أداء أحمال العمل للبيانات الضخمة. نظرًا لقدرتها على توفير التوسع اللازم، تُعد البنى التحتية السحابية المزودة بتكاملات مدعومة بواجهات برمجة التطبيقات (API) وأتمتة مُتقدمة الأكثر ملاءمة لهذه المهام.

Mixture of Experts | بودكاست

فك تشفير الذكاء الاصطناعي: تقرير إخباري أسبوعي

انضم إلى لجنة عالمية المستوى من المهندسين والباحثين وقادة المنتجات وغيرهم وهم يجتازون طريق الذكاء الاصطناعي لتزويدك بأحدث أخباره والمعارف المتعلقة به.

مقارنة بين محركات البحث الذكية ومحركات البحث التقليدية

لا يمكن للشركات استخدام محركات بحث مثل Google أو غيرها من محركات البحث التقليدية للإجابة على أسئلة خاصة بالأنشطة التجارية، مثل "لماذا تأخر شحن منتجاتنا الجديدة؟" أو "ما هي أكبر التحديات التي أبلغ عنها العملاء الأسبوع الماضي؟" على عكس محركات البحث التقليدية (مثل Bing أو Google Search أو AskJeeves)، يُقدم البحث الذكي معلومات وإجابات مخصصة تلبي احتياجات عملك.

يعمل الذكاء الاصطناعي على تشغيل البحث الذكي، وتزويد الأدوات بالقدرة على ما يلي:

  • فهم لغة البشر. يتم تحديث بيانات الأعمال باستمرار وكتابتها بمصطلحات خاصة بالمجال. تمكّن قدرات معالجة اللغة الطبيعية تطبيقات البحث الذكي من فهم المحتوى الرقمي والاستعلام عنه من مصادر بيانات متعددة. يتيح البحث الدلالي وفهم السياقي للبحث الذكي تفكيك التعابير المجازية والمرادفات والعلاقات الموجودة في لغة المحادثات اليومية وداخل الوثائق المعقدة.
  • تعلم بنية المستندات. تحتوي أدوات البحث الذكية (مثل IBM Watson Discovery) على مستند يفهم الذكاء الاصطناعي وقادر على التوسع لفهم العديد من مصادر البيانات. يتيح التعلم الآلي للبحث الذكي تعلم البنية البصرية للمستندات الخاصة بمؤسستك أو صناعتك أو مجالك. من خلال هذا الفهم، يتعلم البحث الذكي بسرعة ويحدد عناصر مثل العناوين والتذييلات والرسوم البيانية والجداول. بفضل القدرات المبتكرة التي يتمتع بها هذا النوع من البحث، يمكنه التعرف على أنواع المستندات مثل العقود وأوامر الشراء والفواتير.
  • الاستفادة من التعلم الآلي. يعمل التعلُّم الآلي والتعلُّم العميق على إنشاء اقتراحات استعلامات سلسة وفورية وتحسين دقة نتائج استعلامات البحث باستمرار بمرور الوقت، والتنبؤ بالمعلومات التي ستوفر أكبر قيمة للمستخدمين.
  • تصفية نتائج البحث. يُضيِّق البحث المُرشَّح والمُصنَّف نطاق النتائج للعثور على معلومات محددة في مجموعات البيانات الضخمة.
  • تصنيف المحتوى وفهرسته. تعد عملية التصنيف والفهرسة للمحتوى جزءًا أساسيًا، حيث يُحدد استخراج الكيانات عناصر البيانات النصية ويصنفها إلى فئات محددة مسبقًا مثل أسماء الأشخاص أو المنتجات أو أنواع الكائنات أو المنظمات.

كيف يعمل البحث الذكي؟

  • ربط مصادر البيانات واستيعابها: لجلب الإجابات والرؤى من أي مكان، تحتاج إلى ربط جميع بياناتك غير المنظمة والمنظمة وفحصها. يمكنك "الموصل" من الاتصال بمصادر محتوى، مثل Salesforce أو Box أو Microsoft SharePoint أو قواعد البيانات أو Web Crawler أو البيانات المرفوعة.
  • فهرسة المحتوى: تنشئ فهرسة المحتوى فهرسَ بحثٍ موحدًا يسمح بترتيب نتائج البحث ترتيبًا متجانسًا، بغض النظر عن مصدرها.
  • إثراء المحتوى: تعتمد القدرة على الاستعلام واستخراج الرؤى على القدرة على استخراج البيانات الوصفية من المحتوى الخاص بك. قم بإثراء المحتوى الخاص بك من خلال الاستفادة من تقنيات إثراء معالجة اللغة الطبيعية الجاهزة، مثل استخراج الأجسام وتحليل المشاعر، لتصنيف المحتوى وتحديد عناصره الرئيسية.
  • تحليل المحتوى: يتعرف على محتويات المستندات ويصنفها وينشئ ارتباطات دلالية بين أجزاء المحتوى الفردية.
  • تقديم الإجابات وعرض الرؤى: تقوم خوارزميات التسجيل الذكية بترتيب المقاطع وتزويد المستخدمين بأدق المقاطع والمقتطفات ذات الصلة استجابةً للاستعلام.

أمثلة على استعلامات البحث الذكي

يقارن البحث الذكي المصطلحات في استعلام اللغة الطبيعية بالمحتوى الموجود في معلوماته المفهرسة.

  • أسئلة - "كم يوم إجازة يمكنني الحصول عليه في العمل؟"
  • عبارات وأوامر - "أتقدم بطلب للحصول على قرض عقاري."
  • كلمات مفتاحية - "أسعار التأمين"

فوائد البحث الذكي

  • كشف الرؤى لدفع القرارات: توجد رؤى غير واضحة في البيانات النصية غير المنظمة لديك. تستخدم تطبيقات البحث الذكي معالجة اللغة الطبيعية لفهم المعنى وربط البيانات عبر مصادر البيانات - مثل وسائل التواصل الاجتماعي (التغريدات وLinkedIn) وتعليقات العملاء وتقارير التجارة الإلكترونية وسجلات الصيانة - للكشف عن رؤى في الوقت الحقيقي بسرعة ودقة.
  • وضع المعلومات ذات الصلة بين يدي الموظفين: يُستخدم البحث الذكي لإنشاء منصات بحث مؤسسية أو أنظمة إدارة معرفة أو إدارة محتوى أو أنظمة للإجابة عن أسئلة تقدم تجربة مستخدم بسيطة.
  • تقديم خدمة عملاء على نطاق واسع: يمنح العملاء إجابات دائمة الدقة ويحسن تجربتهم. يريد العملاء خدمات أكثر من الأسئلة الشائعة. مع تزايد رغبة العملاء في الخدمة الذاتية عبر المواقع وتطبيقات الهاتف المحمول، تتيح أدوات البحث الذكي والوكلاء الافتراضيين تحقيق هذا الهدف، مما يقلل تكاليف الدعم ويرفع رضا العملاء

    حالات استخدام البحث الذكي

    تخزن الشركات المستندات والبيانات عبر مصادر متعددة في أشكال غير منظمة ومنظمة. يهدر الموظفون 3 ساعات يوميًا في البحث عن المعلومات.

    يجب أن يكون العثور على رؤى وإجابات في البيانات غير المنظمة لشركتك أمرًا سهلاً. وقد حان الوقت أن تصبح أعمالك قائمة على البيانات من خلال البحث الذكي.

    • توفير الوقت. تمكّنت البنوك من إنجاز مهام تستغرق 10 أيام في دقيقتين عبر أتمتة اكتشاف المعرفة تعرف على المزيد
    • توفير المال. حققت شركة طاقة وفوراتٍ زمنية تُقدر بأكثر من 10 ملايين دولار أمريكي من خلال تقليل الوقت المُهدر في البحث عن المعلومات ذات الصلة داخل قواعد المعرفة المؤسسية. تعرف على المزيد
    • تقليل أحمال التشغيل. خفضت شركة تأمين عبء قراءة وتحليل البيانات المؤسسية الداخلية بنسبة 90%. تعرف على المزيد 
    • زيادة الإيرادات. استخدمت مكاتب المحاماة تطبيقات البحث لتحسين العمليات التجارية، مما زاد إنتاجيتها بأربعة أضعاف وحققت زيادة في الإيرادات بلغت 30%. تعرف على المزيد 
    حلول ذات صلة
    IBM watsonx Orchestrate

    يمكنك بسهولة تصميم مساعدي ووكلاء الذكاء الاصطناعي القابلين للتوسع وأتمتة المهام المتكررة وتبسيط العمليات المعقدة باستخدام IBM watsonx Orchestrate.

    استكشف watsonx Orchestrate
    أدوات معالجة اللغة الطبيعية وواجهات برمجة التطبيقات

    تسريع قيمة الأعمال باستخدام مجموعة قوية ومرنة من مكتبات وخدمات وتطبيقات الذكاء الاصطناعي.

    استكشف حلول معالجة اللغة الطبيعية
    الاستشارات والخدمات المتعلقة بالذكاء الاصطناعي

    أعدّ ابتكار عمليات ومهام سير العمل الحساسة بإضافة الذكاء الاصطناعي لتعزيز التجارب وصنع القرارات في الوقت الفعلي والقيمة التجارية.

    استكشف خدمات الذكاء الاصطناعي
    اتخِذ الخطوة التالية

    يمكنك بسهولة تصميم مساعدي ووكلاء الذكاء الاصطناعي القابلين للتوسع وأتمتة المهام المتكررة وتبسيط العمليات المعقدة باستخدام IBM watsonx Orchestrate.

    استكشف watsonx Orchestrate استكشف حلول معالجة اللغة الطبيعية