.webp)
LLM الوكلاء هم مجموعة فرعية من وكلاء الذكاء الاصطناعي الذين يستخدمون نماذج لغوية كبيرة لإكمال المهام اللغوية.
وفي حين أن الفئة الواسعة من وكلاء الذكاء الاصطناعي تشمل التطبيقات غير اللغوية (أنظمة التوصية بالمحتوى، والتعرف على الصور، والتحكم الآلي، وما إلى ذلك)، فإن وكلاء LLM هم عادةً برامج ذكاء اصطناعي للمحادثة.
ما هي عوامل LLM ؟
LLM الوكلاء عبارة عن أدوات مدعومة بالذكاء الاصطناعي تستخدم نماذج لغوية كبيرة لتفسير اللغة وإجراء المحادثات وأداء المهام.
تم بناء هذه الوكلاء على خوارزميات معقدة تم تدريبها على كميات هائلة من البيانات النصية، مما يمكنها من فهم اللغة وإنتاجها بطريقة تحاكي التواصل البشري.
LLM يمكن دمج الوكلاء في وكلاء الذكاء الاصطناعي، وروبوتات الدردشة الآلية، والمساعدين الافتراضيين، وبرامج توليد المحتوى، وغيرها من الأدوات التطبيقية.
كيف يعمل وكلاء LLM
يجمع وكلاء LLM بين قوة LLM والاسترجاع والاستدلال والذاكرة واستخدام الأدوات لإكمال المهام بشكل مستقل. دعونا نفصل ما يفعله كل عنصر من هذه المكونات.
تسمح هذه الإمكانيات مجتمعةً لوكلاء LLM بتنفيذ عمليات سير عمل معقدة ومتعددة الخطوات باستقلالية تامة.
على سبيل المثال:
- يسترجع وكيل مبيعات B2B بيانات CRM عن العميل المحتمل، ويحلل تطور الصفقة، ويتذكر التفاعلات السابقة مع العميل المحتمل حتى يتمكن من تخصيص المتابعة، ويستخدم واجهات برمجة تطبيقات البريد الإلكتروني والتقويم لإرسال وجدولة المواعيد.
- يسترجع وكيل تكنولوجيا المعلومات سجلات النظام لتشخيص الخطأ، ويحلل خطوات استكشاف الأخطاء وإصلاحها للحصول على أفضل استراتيجية، ويتذكر ما نجح في مشاكل المستخدمين السابقة، وينفذ البرامج النصية لإعادة تشغيل الخدمات أو إنشاء تذكرة.
ميزات وكلاء LLM
هناك أربع سمات رئيسية لعامل LLM :
نموذج اللغة
غالبًا ما يعتبر نموذج اللغة "دماغ" العامل LLM . وتؤثر جودته وحجمه بشكل مباشر على أداء الوكيل LLM .
إنها خوارزمية متطورة تم تدريبها على مجموعات بيانات هائلة من النصوص، مما يسمح لها بفهم السياق والتعرف على الأنماط وإنتاج ردود متماسكة وذات صلة بالسياق.
- تحديد الأنماط اللغوية وتعلمها
- اكتساب درجة من الوعي السياقي (بفضل بيانات التدريب الهائلة)
- التكيف عبر مجالات مختلفة والتعامل مع مجموعة واسعة من الموضوعات
يحدد النموذج اللغوي عمق ودقة وملاءمة الاستجابات التي تشكل أساس القدرات اللغوية للوكيل.
الذاكرة
تشير الذاكرة إلى القدرة على الاحتفاظ بالمعلومات من التفاعلات السابقة، مثل الحقائق أو تفضيلات المستخدم أو الموضوعات عبر الجلسات.
وهذا يعزز الفهم السياقي للوكيل ويجعل المحادثات أكثر استمرارية وملاءمة.
في بعض الإعدادات، تسمح الذاكرة للوكيل بالاحتفاظ بالمعلومات بمرور الوقت. وهذا يدعم التفاعل طويل الأمد حيث "يتعلم" الوكيل من سلوك المستخدم أو تفضيلاته المتكررة، على الرغم من أن هذا الأمر غالبًا ما يتم تنظيمه من أجل الخصوصية والملاءمة.
استخدام الأدوات
ويؤدي استخدام الأداة إلى نقل العامل LLM من المحادثة إلى الفعل.
يمكن للوكيل LLM أن يتكامل مع التطبيقات الخارجية أو قواعد البيانات أو واجهات برمجة التطبيقات لأداء وظائف محددة.
وهذا يعني أن بإمكانها جلب المعلومات في الوقت الحقيقي، أو تنفيذ إجراءات خارجية، أو الوصول إلى قواعد البيانات المتخصصة، مما يمنحها القدرة على توفير المعلومات في الوقت الحقيقي. وهذا يشمل:
- استدعاء واجهات برمجة التطبيقات
- سحب البيانات المباشرة، مثل تحديثات الطقس أو أسعار الأسهم
- جدولة الاجتماعات أو المواعيد
- الاستعلام عن قواعد البيانات، مثل كتالوجات المنتجات أو وثائق سياسة الموارد البشرية
يسمح استخدام الأدوات للوكيل LLM بالانتقال من نظام سلبي قائم على المعرفة إلى مشارك نشط قادر على التفاعل مع الأنظمة الأخرى.
التخطيط
التخطيط هو قدرة العامل LLM على تقسيم المهام المعقدة إلى سلسلة من الخطوات التي يمكن إدارتها.
يمكن للوكيل LLM التخطيط مع أو بدون ملاحظات. ما الفرق؟
- التخطيط بدون تغذية مرتدة يعني أن الوكيل LLM سيقوم بإنشاء خطة بناءً على فهمه الأولي. إنه أسرع وأبسط، ولكنه يفتقر إلى القدرة على التكيف.
- التخطيط مع التغذية الراجعة يعني أن الوكيل LLM يمكنه تحسين خطته باستمرار، مع أخذ المدخلات من بيئته. إنه أكثر تعقيدًا، ولكنه يجعله أكثر مرونة ويحسن الأداء بمرور الوقت.
من خلال التخطيط، يمكن للوكيل LLM إنشاء تدفقات منطقية تتحرك تدريجياً نحو الحل، مما يجعله أكثر فعالية في التعامل مع الطلبات المعقدة.
أنواع وكلاء LLM
وكلاء المحادثة
تنخرط هذه الأنواع من الوكلاء في حوار طبيعي مع المستخدمين، وغالباً ما يقدمون المعلومات ويجيبون عن الأسئلة ويساعدون في مهام مختلفة.
وتعتمد هذه العوامل على LLMs لفهم وتوليد استجابات شبيهة باستجابات البشر.
أمثلة على ذلك: وكلاء دعم العملاء وروبوتات الدردشة الآلية للرعاية الصحية
الوكلاء الموجهون للمهام
يتفاعل هؤلاء الوكلاء الذين يركزون على أداء مهام محددة أو تحقيق أهداف محددة مسبقًا مع المستخدمين لفهم احتياجاتهم ثم تنفيذ إجراءات لتلبية تلك الاحتياجات.
أمثلة على ذلك: مساعدو الذكاء الاصطناعي وروبوتات الموارد البشرية
الوكلاء المبدعون
هذه الوكلاء قادرون على توليد محتوى أصلي وإبداعي مثل الأعمال الفنية أو الموسيقى أو الكتابة، ويستخدمون LLMs لفهم تفضيلات البشر والأساليب الفنية، مما يمكنهم من إنتاج محتوى يلقى صدى لدى الجماهير.
أمثلة: أدوات توليد المحتوى وأدوات توليد الصور (مثل Dall-E)
الوكلاء المتعاونون
تعمل هذه الوكلاء جنباً إلى جنب مع البشر لإنجاز أهداف أو مهام مشتركة، مما يسهل التواصل والتنسيق والتعاون بين أعضاء الفريق أو بين البشر والآلات.
LLMs قد تدعم الوكلاء المتعاونين من خلال المساعدة في اتخاذ القرارات أو إنشاء التقارير أو تقديم رؤى.
أمثلة على ذلك: معظم وكلاء الذكاء الاصطناعي للمؤسسات وروبوتات الدردشة الآلية لإدارة المشاريع
حالات الاستخدام المؤسسي
تستفيد الشركات من وكلاء LLM في المجالات التي تنطوي على معالجة اللغة الطبيعية والاستجابة لها، مثل الإجابة على الأسئلة، وتقديم الإرشادات، وأتمتة سير العمل، وتحليل النصوص.
غالبًا ما تستخدم الشركات LLM وكلاء للتسويق وتحليل البيانات والامتثال والمساعدة القانونية ودعم الرعاية الصحية والمهام المالية والتعليم.
فيما يلي 3 من أكثر حالات الاستخدام شيوعًا لعوامل LLM :
دعم العملاء
LLM يُستخدم الوكلاء على نطاق واسع في دعم العملاء للتعامل مع الأسئلة الشائعة واستكشاف المشكلات وإصلاحها وتقديم المساعدة على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع.
يمكن لهؤلاء الوكلاء التفاعل مع العملاء في الوقت الفعلي، وتقديم المساعدة الفورية أو تصعيد الاستفسارات المعقدة إلى وكلاء بشريين.
انظر أيضًا: ما هي خدمة العملاء chatbot ؟
المبيعات وتوليد العملاء المحتملين
في مجال المبيعات، يُستخدم وكلاء LLM العملاء المحتملين في المبيعات لتوليد العملاء المحتملين بالذكاء الاصطناعي، بل ويمكنهم تأهيل العملاء المحتملين بعد ذلك من خلال إشراك العملاء المحتملين في المحادثات وتقييم الاحتياجات وجمع المعلومات القيمة.
ويمكنها أيضًا أتمتة تفاعلات المتابعة، وإرسال توصيات مخصصة أو معلومات عن المنتجات بناءً على اهتمامات العميل.
انظر أيضًا: كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي في المبيعات
الدعم الداخلي: الموارد البشرية وتكنولوجيا المعلومات
بالنسبة للدعم الداخلي، يعمل وكلاء LLM على تبسيط عمليات الموارد البشرية وتكنولوجيا المعلومات من خلال التعامل مع الاستفسارات الشائعة من الموظفين. في الموارد البشرية، يجيبون على الأسئلة المتعلقة بمواضيع مثل المزايا وسياسات الإجازات وكشوف المرتبات، بينما في تكنولوجيا المعلومات، يقدمون استكشاف الأخطاء وإصلاحها للمشاكل التقنية الأساسية أو أتمتة المهام الروتينية مثل إعداد الحساب.
وهذا يسمح لفرق الموارد البشرية وتكنولوجيا المعلومات بالتركيز على المسؤوليات الأكثر تعقيداً، بدلاً من الأعمال الشاقة المتكررة.
انظر أيضًا: أفضل وكلاء الذكاء الاصطناعي للموارد البشرية
كيفية بناء وكيل LLM
تحديد الأهداف
تتمثل الخطوة الأولى في بناء وكيل ذكاء اصطناعي أو chatbot في تحديد ما تريده بالضبط أن ينجزه.
وضح ما تريد من الوكيل LLM تحقيقه، سواء كان ذلك المساعدة في استفسارات العملاء، أو إنشاء المحتوى، أو التعامل مع مهام محددة.
سيؤدي تحديد أهداف واضحة إلى تشكيل إعداد الوكيل وتكوينه.
اختر منصة الذكاء الاصطناعي
تعتمد أفضل منصات الذكاء الاصطناعي بالكامل على أهدافك واحتياجاتك.
اختر منصة تتوافق مع متطلباتك، مع الأخذ في الاعتبار عوامل مثل خيارات التخصيص وإمكانيات التكامل وسهولة الاستخدام والدعم.
يجب على المنصة
- دعم حالة الاستخدام المطلوبة
- اعرض ما تفضله LLMs
- عرض إمكانيات التكامل
تكوين LLM
استناداً إلى خيارات المنصة، إما أن تختار نموذجاً مُعداً مسبقاً LLM أو أن تقوم بضبط نموذج للمهام المتخصصة إذا لزم الأمر.
تقدم العديد من المنصات نماذج لغوية مدمجة مُدرّبة مسبقاً وجاهزة للاستخدام.
إذا كنت مهتمًا بتخصيص استخدام LLM الخاص بك، اقرأ مقالتنا حول اختيار خيار LLM مخصص لمشروع الذكاء الاصطناعي الخاص بك من مهندس النمو لدينا، Patrick Hamelin.
دمج الأدوات
توفر معظم المنصات خيارات تكامل للأدوات الخارجية. قم بتوصيل أي واجهات برمجة تطبيقات أو قواعد بيانات أو موارد سيحتاج وكيلك إلى الوصول إليها، مثل بيانات إدارة علاقات العملاء أو المعلومات في الوقت الفعلي.
الاختبار والتنقيح
اختبر الوكيل بدقة باستخدام أدوات الاختبار المدمجة في المنصة. اضبط المعلمات وصياغة المطالبة وسير العمل بناءً على نتائج الاختبار لضمان أداء الوكيل بشكل جيد في السيناريوهات الحقيقية.
النشر والمراقبة
استخدم أدوات المراقبة الخاصة بالمنصة لتتبع تفاعلات الوكيل وأدائه بعد النشر.
اجمع الرؤى وحسّن الإعداد حسب الحاجة، مستفيدًا من أي آليات تغذية راجعة توفرها المنصة.
نشر عامل مخصص LLM
LLM يصل الوكلاء إلى معدلات اعتماد جماعية بين الشركات - في خدمة العملاء والعمليات الداخلية والتجارة الإلكترونية. ستشعر الشركات التي تتباطأ في تبني هذه التكنولوجيا بعواقب تفويت موجة الذكاء الاصطناعي.
Botpress هي منصة وكلاء ذكاء اصطناعي قابلة للتوسيع بلا حدود مصممة للمؤسسات. يسمح موقعنا stack للمطورين ببناء وكلاء LLM بأي قدرات قد تحتاجها.
تضمن لك مجموعة الأمان المحسّنة لدينا حماية بيانات العميل دائماً، والتحكم الكامل في بيانات العميل من قِبل فريق التطوير الخاص بك.
ابدأ البناء اليوم. إنه مجاني.
أو اتصل بفريقنا لمعرفة المزيد.
.svg)
