مصطلحات الذكاء الاصطناعي، بوضوح

يشير الذكاء الاصطناعي الوكيل إلى أنظمة قادرة على التخطيط واتخاذ خطوات متعددة نحو هدف — باستخدام الأدوات واستدعاء الواجهات واتخاذ القرارات — بدل مجرد الإجابة عن سؤال واحد. تدرك الوكلاء وتستدلّ وتتصرّف وتتكيّف بأقل تدخّل بشري.

RAG تقنية تُسنِد إجابات النموذج إلى بياناتك الخاصة. قبل الردّ، يسترجع النظام المستندات ذات الصلة من قاعدة المعرفة ويزوّد بها النموذج — لإنتاج إجابات دقيقة مستندة للمصادر بدل إجابات عامّة أو مُختلقة.

النموذج اللغوي الكبير ذكاء اصطناعي مدرّب على كميات هائلة من النصوص لفهم اللغة البشرية وتوليدها. تشغّل النماذج اللغوية روبوتات المحادثة والوكلاء والمساعدين — وتستطيع التلخيص والترجمة والكتابة والتصنيف والاستدلال على اللغة الطبيعية.

وكيل الذكاء الاصطناعي نظام برمجي مدعوم بنموذج لغوي يستطيع إنجاز المهام تلقائيًا — يفهم الطلب، ويستخدم الأدوات والبيانات، ويتّخذ إجراءات عبر أنظمتك. من الأمثلة موظف استقبال صوتي، ومساعد دعم، ووكيل تأهيل عملاء.

تستخدم أتمتة سير العمل بالذكاء الاصطناعي الذكاءَ لتشغيل عمليات متعددة الخطوات من البداية للنهاية — بدمج أدوات مثل n8n أو Make مع النماذج اللغوية لإنجاز مهام تتطلّب فهمًا، كقراءة المستندات وصياغة الردود وتحديث الأنظمة تلقائيًا.

الضبط الدقيق هو تدريب نموذج مُدرّب مسبقًا على بياناتك المحدّدة ليؤدّي أفضل في مهامك ونبرتك ومجالك. وهو أحد خيارات التخصيص — وغالبًا تكون RAG أسرع وأرخص لإسناد المعرفة.

تخزّن قاعدة بيانات المتجهات النصوص والبيانات على هيئة تمثيلات رقمية ليتمكّن الذكاء الاصطناعي من إيجاد أكثر المعلومات صلة دلاليًا بسرعة. وهي محرّك الاسترجاع خلف RAG ومساعدي المعرفة.

حوكمة الذكاء الاصطناعي هي إطار السياسات والضوابط والإشراف الذي يبقي أنظمة الذكاء الاصطناعي آمنة ومتوافقة ومسؤولة. تشمل خصوصية البيانات والأمان والتحيّز وقابلية التدقيق والتوافق مع أنظمة مثل GDPR وPDPL الخليجي.