ما المقصود ببوابة الذكاء الاصطناعي؟

سواء أكانت خدمات الذكاء الاصطناعي أدوات خاصة مبنية داخليًا أو تم نشرها كنماذج تابعة لجهات خارجية يتم الوصول إليها عبر السحابة، توفِّر البوابات طبقة موحَّدة وخفيفة تربط التطبيقات بالنماذج وتطبِّق سياسات الحوكمة والأمان بشكل متسق على جميع أدوات الذكاء الاصطناعي في المنظومة.

بينما تُتيح بوابات واجهات برمجة التطبيقات (API) التقليدية تبادل البيانات بين العملاء والخدمات الخلفية، تم تصميم بوابات الذكاء الاصطناعي لمعالجة التحديات الفريدة لأعباء عمل الذكاء الاصطناعي. توسِّع هذه البوابات قدرات بوابات API التقليدية لتشمل الوصول والتكامل مع النماذج المتعددة والتوجيه الذكي لأعباء عمل الذكاء الاصطناعي وموازنة الأحمال الديناميكية وتتبُّع استهلاك الرموز المميزة وتحديد المعدلات وتطبيق سياسات الأمان وغير ذلك المزيد.

قد تتطلب أعباء عمل الذكاء الاصطناعي في المؤسسات، على سبيل المثال، بنى تحتية متقدمة للذكاء الاصطناعي قادرة على دعم أحمال حسابية هائلة، خاصةً لتدريب التعلم العميق والنماذج الكبيرة. قد تواجه الأنظمة المؤسسية الحالية صعوبةً في توفير النطاق الترددي العالي وزمن الانتقال القصير الذي تحتاجه الشركات لإدارة نماذج الذكاء الاصطناعي على نطاق الإنتاج.

تساعد بوابات الذكاء الاصطناعي فِرَق التطوير على إدارة البنى المعقدة القائمة على الذكاء الاصطناعي بسهولة أكبر. فهي توفِّر نقطة دخول موحَّدة لجميع تفاعلات نماذج الذكاء الاصطناعي، باستخدام واجهات برمجة التطبيقات القائمة على الذكاء الاصطناعي لتنسيق تدفق البيانات والتعليمات والسياسات بين التطبيقات وأنظمة الذكاء الاصطناعي. تتيح هذه الميزة للفِرَق التحكم في كيفية استخدام نماذج مختلفة ومهام سير عمل الذكاء الاصطناعي والوصول إليها من خلال واجهة موحَّدة واحدة، بدلًا من الاعتماد على واجهة منفصلة لكل نموذج.

وعلى هذا النحو، يمكن أن تساعد بوابات الذكاء الاصطناعي على تبسيط الوصول إلى أنظمة نماذج الذكاء الاصطناعي. فهي تساعد على تقليل الصعوبات التي قد تصاحب تكامل النماذج، وإنشاء هيكل حوكمة مركزي لاعتماد الذكاء الاصطناعي على نطاق المؤسسة.

تعمل بوابات الذكاء الاصطناعي كجسور بين أنظمة الذكاء الاصطناعي وتطبيقات المستخدم النهائي، لتوحيد نشر نماذج الذكاء الاصطناعي وحوكمتها.

تخيَّل أداة دعم العملاء على منصة للتجارة الإلكترونية. تستخدم الأداة نموذجًا لغويًا كبيرًا (للرد على استفسارات المستخدمين)، ونموذج تحليل المشاعر (لتحديد الحالة المزاجية للمستخدمين) ونموذج التعرُّف على الصور (لتحليل أي مرفقات صور يرسلها المستخدمون أثناء التفاعلات). ستعمل بوابة واجهة برمجة التطبيقات كحلقة وصل بين النماذج والمنصة لتنسيق إكمال المهام الخلفية وتبسيطه.

على سبيل المثال، عندما يقدِّم المستخدم استفسارًا عن عملية شراء مع لقطة شاشة كدليل، يُرسِل التطبيق الرسالة والصورة إلى نقطة نهاية بوابة الذكاء الاصطناعي. ستوجِّه البوابة جزء النص إلى النموذج اللغوي الكبير ولقطة الشاشة إلى نموذج التعرُّف على الصور للاستجابة. كما تُرسِل الرسالة إلى نموذج تحليل المشاعر لتحديد إذا ما كان المستخدم يبدو محبطًا أو غاضبًا.

خلال هذه العملية، تساعد بوابة الذكاء الاصطناعي على التأكد من توثيق جميع الطلبات وعدم كشف أي بيانات حساسة أو خاصة. في النهاية، تعمل البوابة على دمج النتائج من كل نموذج في تنسيق موحَّد قبل إرجاعها إلى العميل.

تعمل بوابات الذكاء الاصطناعي كجسور بين أنظمة الذكاء الاصطناعي والتطبيقات، لتوحيد حوكمة النماذج ومساعدة الفرق في القضاء على تطبيق الحواجز الأمنية المجزأة وغير المتسقة. ومع ذلك، ولتوفير هذه الميزات، يجب أن تؤدي بوابات الذكاء الاصطناعي سلسلة من الوظائف الرئيسية.

ويشمل:

تفرض بوابات الذكاء الاصطناعي تنسيقًا موحَّدًا ومعياريًا لواجهة برمجة التطبيقات لتمكين التكامل السلس بين العديد من نماذج الذكاء الاصطناعي والتطبيقات التي تستخدمها. بشكل أساسي، تساعد البوابات على تبسيط تكامل النماذج المتنوعة من مختلَف مزوِّدي الذكاء الاصطناعي. تُتيح التعريفات المعيارية لواجهات برمجة التطبيقات الخاصة بالذكاء الاصطناعي إمكانية الربط بين عدة مزوِّدين، بحيث تعمل التطبيقات دائمًا على واجهة برمجة تطبيقات متسقة بغض النظر عن نموذج أو أداة الذكاء الاصطناعي المستخدمة.

تُنشئ بوابات الذكاء الاصطناعي مستوى تحكُّم مركزيًا يستقبل طلبات التطبيقات الواردة ويحوِّل البروتوكولات تلقائيًا ويُخفي الاختلافات بين واجهات برمجة التطبيقات لمزوِّدي النماذج، بحيث لا يضطر المطورون إلى إعادة صياغة الاستعلامات يدويًا. فهي توحِّد ضوابط الوصول وقابلية الملاحظة وبروتوكولات الامتثال وتتبُّع الاستخدام وممارسات إدارة النماذج الأخرى.

تُشير إدارة النماذج وتنسيقها إلى مراقبة عدة نماذج ذكاء اصطناعي متعايشة في البيئة نفسها وتنسيقها ونشرها بشكل منهجي. تساعد هذه العمليات -التي تشمل إدارة دورة الحياة الكاملة (بما في ذلك مهام مثل إصدار الإصدارات والنشر والتراجع عن التغييرات والتحديثات) وتخصيص الموارد وإدارة الأخطاء والتوسع وغيرها- على ضمان عمل النماذج معًا بسلاسة كجزء من نظام ذكاء اصطناعي موحَّد.

تعمل البوابات على تسهيل عملية تسليم نماذج الذكاء الاصطناعي وتشغيلها بسلاسة، بحيث لا يضطر المطورون إلى القلق بشأن عمليات النشر اليدوية أو النماذج القديمة. تعمل بوابات الذكاء الاصطناعي أيضًا كنقاط وصول مركزية تعمل على توجيه طلبات البيانات وإدارة المصادقة وفرض السياسات عبر النماذج ومصادر البيانات والتطبيقات.

على سبيل المثال، تُتيح البوابات إمكانية اختيار النموذج الديناميكي حيث تختار البوابة تلقائيًا طلبات الذكاء الاصطناعي وتوجِّهها إلى أفضل نموذج بناءً على حالة الاستخدام أو ظروف النظام.

تعمل بوابات الذكاء الاصطناعي على مراقبة أداء واستخدام وسلامة النماذج المرئية وحركة المرور المتعلقة بالذكاء الاصطناعي بشكل مستمر، ما يُتيح الرؤية في الوقت الفعلي. تراقِب البوابات مقاييس مثل حجم الطلبات وأوقات الاستجابة ومعدلات الأخطاء وتراكم التكاليف على مستويات دقيقة (مثل لكل مستخدم أو لكل تطبيق).

نظرًا لأنها تعمل كمحاور لحركة مرور الذكاء الاصطناعي، يمكن للبوابات توحيد المراقبة عبر عدة نماذج وخدمات ذكاء اصطناعي، لتوفير رؤية شاملة لأداء النظام في موقع مركزي (غالبًا لوحة معلومات). كما تساعد المطورين على الاحتفاظ بسجلات تفصيلية لكل طلب واستجابة للذكاء الاصطناعي -بما في ذلك مدخلات النموذج ومخرجاته والمدة وعدد الرموز المستخدمة- لتسهيل استكشاف الأخطاء بسرعة وإجراء تدقيقات امتثال أكثر دقة وتعزيز إجراءات المساءلة.

علاوةً على ذلك، يمكن أن تتكامل بوابات الذكاء الاصطناعي مع أدوات قابلية الملاحظة (مثل OpenTelemetry) ومنصات تنسيق الأمان والأتمتة والاستجابة لأتمتة مهام سير عمل التنبيه والكشف عن الحوادث عند حدوث المشكلات. 

تشمل عملية تكامل البيانات استخراج البيانات وتحويلها وتحميلها من مجموعة متنوعة من المصادر (مثل قواعد البيانات والمنصات السحابية والتطبيقات وأنظمة أخرى) إلى مستودعات بيانات أو بحيرات بيانات مركزية لتوحيد التنسيقات وإزالة العزلة بين البيانات.

باستخدام بوابات الذكاء الاصطناعي، يمكن للمطورين توصيل مصادر البيانات ودمجها في مسارات موحَّدة للتحليلات التنبؤية وذكاء الأعمال. تُتيح البوابات إمكانية إعداد البيانات المنظمة وغير المنظمة وإدخالها في نماذج الذكاء الاصطناعي ومعالجة الطلبات الواردة مسبقًا وتوحيد تنسيقات البيانات للحصول على تدريب أفضل للنماذج وتوليد استدلالات أكثر دقة.

يمكنها أيضًا استخدام قدرات التعلم الآلي (ML)؛ لتحسين تدفق البيانات، واكتشاف الحالات الشاذة، وتكييف مسار البيانات مع تغيُّر أنماط البيانات.

يمكن أن تؤدي أدوات الذكاء الاصطناعي إلى حدوث مخاطر كبيرة تتعلق بالأمان والامتثال. تساعد بوابات الذكاء الاصطناعي على مواجهة هذه المخاطر من خلال توفير ضوابط وصول مركزية وسياسات أمان تلقائية لجميع حركة مرور البيانات بين المستخدمين والتطبيقات ونماذج الذكاء الاصطناعي.

باستخدام أدوات مثل مفاتيح API، تُدير بوابات الذكاء الاصطناعي بشكل صارم من يمكنه الوصول إلى البيانات أو نماذج الذكاء الاصطناعي من خلال تقييد الوصول استنادًا إلى ملفات تعريف المستخدم ونشاط الشبكة؛ ويجب أن تمر حركة المرور المرتبطة بالذكاء الاصطناعي بأكملها عبر البوابة.

فهي تفرض بروتوكولات تشفير قوية للبيانات سواء أثناء نقلها أم في حالة تخزينها، ما يقلل من خطر الوصول غير المصرح به أو سوء الاستخدام. تعمل بوابات الذكاء الاصطناعي أيضًا على مراقبة نشاط الشبكة في الوقت الفعلي، باستخدام ميزات مثل الفحص المتعمق للحِزَم واكتشاف الحالات الشاذة لتحديد النشاط الضار وحظره.

تشتمل بوابات الذكاء الاصطناعي أيضًا على العديد من الوظائف التي تساعد الشركات في الحفاظ على الامتثال للمعايير التنظيمية. يمكن للبوابات مسح معلومات التعريف الشخصية (PII) والبيانات السرية قبل وصولها إلى النماذج أو مغادرتها للمجموعة. ومع التصفية القائمة على القواعد وتقييم المحتوى، تساعد البوابات على ضمان معالجة نماذج الذكاء الاصطناعي للبيانات المناسبة فقط.

الاستدلال في الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML) هو قدرة نماذج الذكاء الاصطناعي المدرَّبة على التعرُّف على الأنماط واستخلاص استنتاجات من المعلومات التي لم ترها من قبل. الخدمة هي عملية نشر نماذج الذكاء الاصطناعي المدرَّبة ولإتاحتها (باستخدام واجهات برمجة تطبيقات الذكاء الاصطناعي وغيرها من الواجهات)، بحيث يمكنها معالجة طلبات الاستدلال في بيئة الإنتاج.

تستخدم بوابات الذكاء الاصطناعي التوجيه المدرك للنماذج لتوجيه طلبات الاستدلال إلى مثيل النموذج المناسب. تُتيح هذه الميزة إجراء الاستدلال في الوقت الفعلي أو على دُفعات، وتساعد النماذج على تحديد أولويات المهام حسب أهميتها.

لتسهيل تقديم الخدمة بشكل قابل للتوسع، توفِّر البوابات موازنة أحمال قابلة للتخصيص مخصصة لأعباء عمل الذكاء الاصطناعي، وهو ما يكون مفيدًا بشكل خاص للتطبيقات الحساسة للزمن أو عالية الإنتاجية. كما تتولى إدارة الإصدارات الجديدة للنماذج بشكل تدريجي، وربط النماذج المحسَّنة بالخدمات الأساسية لتسهيل التحديثات واسترجاع الإصدارات السابقة.

تساعد هذه الميزات المطورين على تقديم مخرجات ذكاء اصطناعي ذات زمن انتقال قصير وموثوق بها لمجموعة واسعة من وظائف التطبيقات، بدءًا من روبوتات المحادثة ووصولًا إلى دعم اتخاذ القرار.

بوابات واجهة برمجة التطبيقات وبوابات الذكاء الاصطناعي كلاهما عبارة عن طبقات وسيطة تُدير حركة المرور بين العملاء والخدمات الخلفية، ولكنهما يختلفان بشكل كبير في الغرض منهما والقدرات وأنواع أعباء العمل التي يتعاملان معها.

بوابات واجهة برمجة التطبيقات التقليدية هي أدوات إدارة تعمل كنقطة دخول واحدة لإدارة وتأمين حركة مرور واجهة برمجة التطبيقات التقليدية. فهي تُتيح قدرات حيوية تشمل إدارة حركة مرور البيانات والتسجيل وتطبيق السياسات الأمنية وإدارة الإصدارات، ما يسهِّل إدارة واجهات برمجة التطبيقات وتوسيع نطاقها.

تعمل بوابات واجهة برمجة التطبيقات على توجيه طلبات البيانات ومعالجة جميع عمليات المصادقة والتفويض وتحديد المعدل والتخزين المؤقت وموازنة الأحمال وإدارة التنبيهات وعمليات الأمان الأساسية لواجهات برمجة تطبيقات الويب أو الخدمات المصغرة القياسية. كما أنها تعمل على تجريد مسؤوليات تكامل الخدمات، ما يُتيح للمطورين طرح واجهات برمجة التطبيقات والخدمات المصغرة دون الحاجة إلى إدارة الشبكة أو البنية التحتية الأمنية الأساسية.

تُعَد بوابات الذكاء الاصطناعي، في الأساس، بوابات واجهة برمجة تطبيقات متخصصة لنماذج وخدمات الذكاء الاصطناعي. وهي تُدير تدفقات طلبات الذكاء الاصطناعي وتنسِّق تفاعلات خدمة الذكاء الاصطناعي (مثل إعادة المحاولة ونماذج الاسترجاع). وتوفِّر طبقة تحكُّم مصممة خصيصًا لأعباء عمل الذكاء الاصطناعي والتفاعلات مع النماذج اللغوية الكبيرة والذكاء الاصطناعي التوليدي ووكلاء الذكاء الاصطناعي وأنظمة الذكاء الاصطناعي الأخرى.

بالإضافة إلى وظائف التوجيه والأمان الأساسية، تقدِّم بوابات الذكاء الاصطناعي ميزات متقدمة - مثل الفحص الدلالي للمطالبات والاستجابات، ومعالجة حركة المرور متعددة الوسائط (النص والصوت والصور)، وتعديلات السياسة الديناميكية وخدمات إدارة التكلفة وإخفاء البيانات (للامتثال للخصوصية).

تستخدم العديد من بيئات الحوسبة الحديثة كلًّا من بوابات واجهات برمجة التطبيقات وبوابات الذكاء الاصطناعي. ومع ذلك، على عكس بوابات واجهة برمجة التطبيقات، فإن بوابات الذكاء الاصطناعي مصممة خصيصًا لتلبية الاحتياجات الفريدة لإدارة البيانات والأمان وقابلية الملاحظة والتحكم في التكاليف للتطبيقات ومهام سير العمل والبيئات القائمة على الذكاء الاصطناعي.

تُشير نماذج النشر إلى الطرق المختلفة التي تُدير بها بوابات الذكاء الاصطناعي نماذج وخدمات الذكاء الاصطناعي عبر إعدادات البنية التحتية المختلفة. فهي تؤثِّر في أماكن تشغيل بوابات الذكاء الاصطناعي وكيفية إدارة توجيه المرور والأمان والتوسع والحوكمة لأعباء عمل الذكاء الاصطناعي.

تتضمن أمثلة نماذج النشر ما يلي:

ينطوي الاعتماد على أدوات وخدمات الذكاء الاصطناعي على بعض المخاطر الكبيرة.

تعتمد أدوات الذكاء الاصطناعي بشكل كبير على واجهات برمجة التطبيقات للوصول إلى البيانات من مصادر خارجية ونشر مهام سير العمل والتفاعل مع التطبيقات والخدمات. ويمثِّل كل تكامل لواجهة برمجة التطبيقات نقطة دخول محتملة للمهاجمين. ونظرًا لأنها لا تتَّبِع دائمًا أنماط استخدام واجهة برمجة التطبيقات التي يمكن التنبؤ بها، يمكن للوظائف القائمة على الذكاء الاصطناعي أن تكشف عن غير قصد بيانات الملكية أو البيانات الحساسة وتوسِّع نطاق الهجوم بشكل كبير.

في الواقع، قد تُتيح أي نقطة نهاية واجهة برمجة تطبيقات مخترقة أو مضبوطة بشكل خطأ الوصول إلى عدة أنظمة خلفية ومجموعات بيانات حساسة، ما يمكِّن المجرمين الإلكترونيين من التحرك أفقيًا داخل البنية وزيادة امتيازاتهم. 

علاوةً على ذلك، تعمل معظم أدوات الذكاء الاصطناعي على النماذج اللغوية الكبيرة (مثل نماذج GPT من OpenAI أو نماذج Claude من Anthropic)، وبالتالي قد تَرِث الثغرات الأمنية من مزوِّد النموذج اللغوي الكبير. إذا تمكَّن المهاجم من إدخال تعليمات ضارة في المطالبات أو مصادر البيانات الموثوق بها (مثل ملفات الإعدادات أو الوثائق أو تذاكر الدعم)، فقد تنفِّذ الأداة إجراءات ضارة دون علمها عند معالجة المطالبة.

تساعد بوابات الذكاء الاصطناعي فِرَق التطوير على معالجة هذه المخاطر والتحديات. فهي تُتيح ما يلي:

• إدارة حركة المرور المبسَّطة باستخدام الذكاء الاصطناعي. تُسهم الإدارة المركزية لحركة مرور بيانات الذكاء الاصطناعي في التقليل من تعقيدات التعامل مع اتصالات نماذج الذكاء الاصطناعي الفردية، ما يؤدي إلى تبسيط توجيه البيانات وتطبيق السياسات ومراقبة الاستخدام.

• تحسين الكفاءة وقابلية التوسع. من خلال أتمتة إدارة الموارد وموازنة الأحمال وعمليات تحسين الأداء، يمكن لبوابات الذكاء الاصطناعي تقليل وقت التعطل وتسريع نشر التطبيقات القائمة على الذكاء الاصطناعي وتوسيع نطاقها.

• تعزيز الأمان. تطبِّق بوابات الذكاء الاصطناعي ميزات أمان قوية -مثل إدارة بيانات الاعتماد والتحكم في الوصول القائم على الأدوار (RBAC)- لحماية البيانات وزيادة وضوح الرؤية وضمان الاستخدام المسؤول للذكاء الاصطناعي. فهي توفِّر آلية متماسكة للمراقبة والتدقيق والكشف عن الحالات الشاذة وإمكانية التتبُّع، بحيث يمكن متابعة استخدام نموذج الذكاء الاصطناعي حتى يتم إيقاف تشغيله.

• تسريع الابتكار. تستخدم بوابات الذكاء الاصطناعي التعلم الآلي (ML) للتعلم من المهام الجديدة والسياسات، ما يمكِّنها من التكيف مع البيئات الجديدة والتطور مع مرور الوقت. كما أنها توفِّر وصولًا موحَّدًا إلى خدمات الذكاء الاصطناعي المتنوعة. يساعد هذا الوصول المطورين على الابتكار ونشر تطبيقات الذكاء الاصطناعي الجديدة بشكل أسرع.

• تكامل عمليات التطوير غالبًا ما تتكامل بوابات الذكاء الاصطناعي مع مسارات التكامل المستمر/التسليم المستمر (CI/CD)، ما يوفر بيانات قياس عن بُعد مفصلة تساعد فِرَق عمليات التطوير على أتمتة عمليات التراجع عن البرامج ومهام سير عمل المعالجة. تعمل البوابات أيضًا على توزيع حركة المرور تلقائيًا عبر مثيلات نماذج الذكاء الاصطناعي كي تتمكن النماذج من التعامل مع أعباء العمل الديناميكية دون حدوث تأخيرات في توسُّع النطاق.

تُعَد بوابات الذكاء الاصطناعي في حد ذاتها تقنية حديثة، ويعمل المطورون على إيجاد طرق جديدة لزيادة فاعليتها.

على سبيل المثال، لدعم أعباء العمل الحساسة لزمن الانتقال والتي تحتاج إلى معالجة البيانات محليًا (مثل تلك المستخدمة في المركبات ذاتية القيادة وأجهزة الرعاية الصحية)، يختار المطورون بشكل متزايد نشر بوابات الذكاء الاصطناعي عند حافة الشبكة. تعتمد عمليات النشر عند الحافة على أدوات ذكاء اصطناعي خفيفة ومحسَّنة للحافة، تمكِّن من توليد الاستدلال محليًا، ما يساعد الفِرَق على تخفيف العبء عن الخدمات السحابية مع الحفاظ على استجابة النظام.

يعمل التخزين المؤقت الدلالي على تحسين بوابات الذكاء الاصطناعي من خلال تقليل زمن الانتقال وخفض التكاليف وزيادة السعة في التطبيقات المدعومة بالنماذج اللغوية الكبيرة. وعلى عكس التخزين المؤقت التقليدي، الذي يعيد استخدام الاستجابات السابقة الدقيقة فقط، تستخدم أدوات التخزين المؤقت الدلالي متجهات مضمَّنة لفهم المعنى الكامن وراء الاستعلامات. تساعد المتجهات المضمَّنة بوابات الذكاء الاصطناعي في التعرُّف على الإجابات وإعادة استخدامها للأسئلة المتشابهة دلاليًا (حتى لو كانت بصياغة مختلفة)، ما يساعدها على تجنُّب الاستدعاءات الزائدة عن الحاجة إلى واجهات برمجة تطبيقات النماذج اللغوية الكبيرة وتقديم إجابات أسرع.

يساهم تجاوز فشل النموذج أيضًا في تمكين الفِرَق من تحقيق أقصى استفادة من بوابات الذكاء الاصطناعي. تُتيح إعدادات تجاوز فشل النماذج إنشاء التكرار، بحيث يمكن للبوابة الاستمرار في توجيه طلبات الذكاء الاصطناعي بفاعلية حتى إذا كان هناك نموذج واحد متوقف أو بطيء.

إذا أصبح النموذج الأساسي للذكاء الاصطناعي غير متاح أو أعاد أخطاء، يمكن لبوابة الذكاء الاصطناعي استخدام آليات تجاوز الفشل لتحويل الحركة تلقائيًا إلى نموذج احتياطي أو ثانوي. تساعد هذه العملية على ضمان أن أي مشكلة في نموذج واحد لا تؤثِّر في تجربة المستخدم النهائي.  

باستخدام التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG)، توفِّر بوابات الذكاء الاصطناعي طبقة تنظيمية تساعد على ربط النماذج اللغوية الكبيرة بالمصادر الخارجية والمحدَّثة للمعلومات. وبدلاً من الاعتماد فقط على بيانات التدريب الثابتة للنموذج اللغوي الكبير، يُتيح RAG للنموذج أولًا استرجاع السياق ذي الصلة من قواعد المعرفة الخارجية والوثائق وقواعد البيانات، ثم تعزيز المطالبة في النموذج بهذه البيانات قبل توليد الاستجابة. على هذا النحو، تساعد بوابات الذكاء الاصطناعي التي تدعم RAG النماذج على سد الفجوة بين بيانات التدريب الثابتة والمعرفة الديناميكية وتوليد استجابات أكثر دقة وملاءمة.

علاوةً على ذلك، يمكن أن تساعد بوابات الذكاء الاصطناعي على التخفيف من المخاطر المرتبطة بنشر أدوات الذكاء الاصطناعي الوكيل.

تستخدم وكلاء الذكاء الاصطناعي النماذج اللغوية الكبيرة، ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP)، والتعلم الآلي لتصميم سير عملهم بشكل مستقل وأداء المهام وتنفيذ العمليات نيابةً عن المستخدمين والأنظمة الأخرى. يمكِّن هؤلاء الوكلاء من تطبيق ممارسات التطوير بمشاركة البشر، حيث يعمل الوكلاء جنبًا إلى جنب مع مهندسي وفِرَق عمليات التطوير لمساعدة البشر على تحقيق أهدافهم بسرعة أكبر. ومع ذلك، يمكن للذكاء الاصطناعي الوكيل أن يُسهم أيضًا في "الذكاء الاصطناعي الظل"، من خلال إجراءات غير مصرح بها وقد تكون ضارة من قِبَل الوكيل، ويزيد بشكل كبير من مساحة الهجوم المتاحة للمجرمين الإلكترونيين.

يمكن لبوابات الذكاء الاصطناعي تطبيق بروتوكولات الأمان وقيود خصوصية البيانات والامتثال التنظيمي عبر عمليات نشر معقدة وموزعة، كما تساعد على التحكم في وصول واجهات برمجة التطبيقات وعمليات المصادقة والتفويض لوكلاء الذكاء الاصطناعي. ونظرًا لأن بوابات الذكاء الاصطناعي تجعل الذكاء الاصطناعي الوكيل أكثر قابلية للملاحظة، فإنها تساعد الشركات أيضًا على التخفيف من مشكلات الذكاء الاصطناعي الظلي والتكاليف الزائدة التي قد تنتج عن نشر الذكاء الاصطناعي الوكيل.