تأسيس الذكاء الاصطناعي

يعني تأسيس الذكاء الاصطناعي ربط مخرجات النموذج بمصدر حقيقة موثوق بحيث يمكن تتبّع ما يقوله إلى معلومات واقعية. فبدلاً من توليد إجابة من الأنماط المُتعلَّمة أثناء التدريب وحدها، يبني النظام المؤسَّس ردّه على أدلة محدّدة قابلة للاسترجاع: مستندات الشركة، أو قاعدة معرفة، أو سجل في قاعدة بيانات، أو نتيجة من واجهة برمجة تطبيقات حيّة.

يعالج التأسيس مباشرةً واحدًا من أكبر المخاطر في الذكاء الاصطناعي التوليدي: الهلوسة، حيث يصرّح النموذج بشيء سلس وواثق لكنه ببساطة خاطئ. فبتقييد النموذج بالإجابة من الأدلة المتاحة (والاستشهاد بها في الأمثل)، يجعل التأسيس الإجابات أكثر دقة وأيسر للتدقيق وأسهل للثقة بها في البيئات عالية المخاطر مثل دعم العملاء، حيث قد تسبّب سياسة أو سعر مُختلَق ضررًا حقيقيًا.

التوليد المعزّز بالاسترجاع (RAG) هو الطريقة الأكثر شيوعًا لتأسيس نموذج: إذ تُجلَب المقاطع ذات الصلة من مصدر معرفي وتُقدَّم كسياق عند الإجابة. ويمكن للتأسيس أيضًا أن يستند إلى بيانات منظَّمة واستدعاءات أدوات: مثل البحث عن طلب أو حساب محدّد ليعكس الردّ الوضع الفعلي لذلك العميل بدلاً من تخمين عام.

يقرن التأسيس القوي الاسترجاع بالضوابط: فينبغي أن يفضّل النظام قول إنه لا يعرف، أو التحويل إلى شخص، بدلاً من اختلاق إجابة عندما لا تتوفر الأدلة. وتساعد الاستشهادات وإشارات الثقة والبدائل الواضحة جميعها في إبقاء الوكيل المؤسَّس صادقًا بشأن حدود ما يستطيع دعمه.

التأسيس هو أساس تصميم Mercateer الذي يعتمد المعرفة أولاً. يجيب كل وكيل من مستندات المساعدة والأسئلة الشائعة والسياسات الخاصة بك، إضافةً إلى إجراءات حيّة مثل البحث عن الطلبات، فتبقى الردود مرتبطة بمعلوماتك الحقيقية، ويحوّل الوكيل المحادثة بسلاسة بدلاً من التخمين عند عدم تأكده.