دمج الذكاء الاصطناعي في البرامج الموجودة: دليل عملي لفرق المنتجات

ماذا يعني تكامل الذكاء الاصطناعي لمنتج موجود

تكامل الذكاء الاصطناعي هو عمل ربط نموذج أو خدمة ذكاء اصطناعي بالبرامج التي يستخدمها الأشخاص بالفعل. يمكنه إضافة بحث دلالي أو استخراج مستندات أو توصيات أو مساعد دعم أو ميزة إنشاء المسودة إلى موقع ويب موجود أو نظام SaaS أو تطبيق ويب داخلي. الهدف هو تحسين مهمة المستخدم الحقيقية مع الحفاظ على الحسابات والبيانات وسير العمل الحالية للمنتج سليمة.

لا تتطلب إضافة الذكاء الاصطناعي استبدال التطبيق بأكمله. يتكون التكامل المركّز عادةً من واجهة مستخدم، واتصال من جانب الخادم بنموذج الذكاء الاصطناعي، والوصول إلى بيانات المنتج المعتمدة، وعمليات التحقق التي تحافظ على النتيجة مفيدة وآمنة.

اختر مشكلة منتج واحد قبل اختيار النموذج

ابدأ بمهمة متكررة وبطيئة وسهلة التقييم. على سبيل المثال، قد يحتاج فريق دعم العملاء إلى العثور على الإجابة الصحيحة عبر وثائق المنتج؛ قد يحتاج فريق العمليات إلى استخراج الحقول من ملفات PDF الواردة؛ أو قد يحتاج المستخدمون إلى البحث في كتالوج كبير حسب المعنى بدلاً من الصياغة الدقيقة.

قم بتدوين الخطوات الحالية، والتحسين المتوقع، وما هي تكلفة الإجابة الخاطئة. يؤدي ذلك إلى إبقاء تطوير منتجات الذكاء الاصطناعي مرتبطًا بنتيجة مثل عدد أقل من عمليات تصعيد الدعم أو تقليل إدخال البيانات يدويًا، بدلاً من إضافة روبوت الدردشة لمجرد توفر التكنولوجيا.

بنية موثوقة لإضافة الذكاء الاصطناعي إلى تطبيق الويب

• احتفظ ببيانات اعتماد النموذج وقواعد العمل على الخادم. يجب ألا يتلقى المتصفح أبدًا مفتاح API خاصًا.
• قم بإعطاء النموذج البيانات اللازمة للمهمة فقط. للحصول على معرفة بالمنتج، قم باسترداد السجلات المعتمدة ذات الصلة بدلاً من إرسال قاعدة البيانات بأكملها.
• التحقق من صحة مخرجات النموذج قبل حفظه أو بدء الإجراء. استخدم التنسيقات المنظمة وعمليات فحص التطبيقات العادية حيثما أمكن ذلك.
• اعرض المصدر للمستخدمين أو اسمح لهم بمراجعة المحتوى الذي تم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي وتحريره قبل أن يؤثر على العميل أو سجل الأعمال.
• قياس جودة الاستجابة وزمن الوصول والتكلفة لكل مهمة مكتملة. أضف سجلات تساعد في التحقيق في حالات الفشل دون جمع بيانات شخصية غير ضرورية.

قم بدمج LLM مع بياناتك بعناية

عندما تحتاج إحدى ميزات الذكاء الاصطناعي إلى مستندات الشركة أو سجلات المنتج، فإن توليد الاسترجاع المعزز (RAG) هو أحد الأساليب الشائعة. يبحث التطبيق في مصدر معرفة يتم التحكم فيه، ويختار المقاطع ذات الصلة، ويقدم تلك المقاطع إلى النموذج كسياق. وهذا يمكن أن يجعل الإجابات أكثر ثباتًا وأسهل في التحديث من معرفة الترميز الثابت في المطالبات.

RAG ليس ضمانًا للصحة. لا تزال أذونات الوصول ونضارة المستندات وجودة الاسترجاع والسلوك الاحتياطي الواضح مهمة. إذا لم يتمكن النظام من العثور على أدلة كافية، فيجب عليه قول ذلك أو تسليم المهمة إلى شخص ما.

قم بطرح ميزة الذكاء الاصطناعي في خطوات محسوبة

يبدأ مشروع تكامل الذكاء الاصطناعي العملي بنموذج أولي صغير باستخدام أمثلة تمثيلية. بعد ذلك، اختبره مقابل سير العمل الحقيقي وحالات الحافة، ثم قم بإصداره إلى مجموعة محدودة بمسار مراجعة بشرية. قم بتوسيع الوصول فقط بعد تحقيق الجودة والسرعة وتكلفة التشغيل للأهداف المتفق عليها.

يتيح هذا النهج للفريق معرفة ما إذا كان الذكاء الاصطناعي يحل المشكلة قبل الالتزام بإعادة بناء كبيرة. كما أنه يكشف عن فجوات البيانات ومشكلات الأذونات وتكاليف النماذج غير المتوقعة بينما لا تزال الميزة صغيرة.