مقدمة إلى LlamaIndex

تخيل أنك تدير فريق دعم مؤسسي يتعامل مع آلاف استفسارات العملاء يوميًا. يساعد روبوت المحادثة الفريق، ولكن هناك مشكلة: لا يمكنه الإجابة على الأسئلة إلا باستخدام معلومات مُدرّبة مسبقًا. عندما يسأل العميل عن أحدث سياسة استرداد لشركتك، يفشل في استرجاع تلك المعلومات من المستندات الداخلية.

في هذه الأثناء، ينهمك محلل أبحاث في إعداد التقارير، وينسخ الأرقام يدويًا من ملفات PDF إلى جداول البيانات، محاولًا استخلاص رؤى منظمة. وفي الجهة المقابلة، يقوم مساعد مالي بتحديث صفحات سوق الأسهم، مقارنًا الاتجاهات يدويًا ومُحدّثًا قرارات الاستثمار يدويًا.

في قسم آخر، يواجه مساعد تخطيط السفر صعوبة في إدارة الطلبات المعقدة. يطلب أحد المستخدمين أرخص رحلة مع إمكانية إلغاء مرنة، وتفاصيل تأشيرة جنسيته، وخيارات الفنادق القريبة من مكان انعقاد المؤتمر. يعجز الذكاء الاصطناعي عن متابعة طلب لأنه لا يعرف كيفية تقسيمه إلى خطوات، واستدعاء واجهات برمجة تطبيقات مختلفة، وتحسين استجاباته ديناميكيًا.

في الوقت نفسه، يسعى فريق بحث علمي إلى أتمتة مراجعات الأدبيات. فهم بحاجة إلى ذكاء اصطناعي لاسترجاع الأوراق البحثية ذات الصلة، وتلخيص النتائج، وتوليد الاستشهادات، وتتبع الاتجاهات الناشئة، لكن سير عملهم يبقى غير فعال دون وجود طريقة لتنظيم هذه الخطوات.

وهنا يأتي دور LlamaIndex! فهو يساعدنا في حل هذه المشكلات من خلال تمكين الذكاء الاصطناعي من استرجاع البيانات الخارجية ومعالجتها والتفاعل معها بذكاء. يتيح لك LlamaIndex استيعاب المصادر المُحدثة عند الطلب، ليتمكن تطبيقك من عرض معلومات جديدة.

بالنسبة لدعم العملاء، يعني هذا أن برامج المحادثة الآلية يمكنها استخراج أحدث السياسات من المستندات الداخلية، ويمكن لمحللي الأبحاث استخراج رؤى منظمة دون بذل جهد يدوي، ويمكن للمساعدين الماليين تحليل اتجاهات الأسهم بشكل ديناميكي.

في تخطيط السفر، يستطيع الذكاء الاصطناعي تحليل الطلبات المعقدة، والعثور على رحلات جوية، والتحقق من قواعد التأشيرات، والتوصية بالفنادق. أما في مجال البحث، فيستطيع استرجاع الأوراق الأكاديمية، وتلخيص النتائج، وتتبع التوجهات.

دعونا نرى ما هو بالضبط!

ما هو LlamaIndex؟

LlamaIndex هو إطار عمل بيانات لبناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي التي تربط نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) بالبيانات الخارجية. يوفر آليات لاستيعاب المعلومات وفهرستها والاستعلام عنها، مما يتيح استرجاعًا ذكيًا واستعلامات منظمة والتفكير متعدد الخطوات. كما يُسهّل استخدام الأدوات وأتمتة سير العمل، مما يسمح لأنظمة الذكاء الاصطناعي بالتفاعل مع واجهات برمجة التطبيقات (APIs)، وتحسين الاستجابات ديناميكيًا، وتنظيم المهام المعقدة.

المكونات الرئيسية

تم بناء LlamaIndex على المكونات مفتاح التالية التي تمكن استيعاب البيانات وتنظيمها واسترجاعها وأتمتتها بكفاءة للتطبيقات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي:

موصلات البيانات: جلب المعلومات الصحيحة

لنفترض أننا نبني روبوت دردشة لدعم العملاء. بدلًا من الاقتصار على المعرفة المُدرَّبة مسبقًا، نريده أن يحصل على إجابات مباشرةً من الأسئلة الشائعة والوثائق الداخلية.

يتصل LlamaIndex بمصادر البيانات مثل:

• المستندات غير المنظمة: ملفات PDF، ملفات Word، مستندات نصية، صفحات HTML

• قواعد البيانات المنظمة: SQL، NoSQL، قواعد البيانات الرسومية، جداول البيانات

• واجهات برمجة التطبيقات المباشرة ومصادر الويب: موجزات الأخبار وقواعد البيانات الخاصة وأنظمة إدارة علاقات العملاء

الفهرسة: تنظيم المعلومات لاسترجاعها بسرعة

تخيّل تطوير مساعد قانوني بالذكاء الاصطناعي. أنت بحاجة إليه للعثور بسرعة على أحكام قضائية ذات صلة من بين آلاف الوثائق القانونية.

يقوم LlamaIndex بتنظيم البيانات لاسترجاعها بسرعة وبطريقة ذات صلة باستخدام:

• الفهرسة القائمة على المتجهات: تخزين تضمينات النصوص للبحث القائم على التشابه.

• الفهرسة القائمة على الكلمات الرئيسية: تستخدم تقنيات البحث التقليدية مثل مطابقة تردد المصطلحات.

• الفهرسة الهرمية: تقوم بتقسيم المستندات الكبيرة إلى أجزاء منظمة وقابلة للاسترجاع.

الاستعلام القائم على السياق: جعل الذكاء الاصطناعي أكثر ذكاءً باستخدام البيانات في الوقت الفعلي

يُمكّن LlamaIndex من تعزيز السياق ، مما يُثري مطالبات LLM ببيانات خارجية ذات صلة لتحسين الاستدلال والدقة. من خلال استرجاع المعلومات ذات الصلة وحقنها من المستندات أو قواعد البيانات أو واجهات برمجة التطبيقات، يُساعد LlamaIndex نماذج اللغة على إنتاج مخرجات أكثر ترابطًا وموثوقية. بناءً على نوع التفاعل، يُمكننا الاختيار بين محركات الاستعلام والدردشة.

محرك الاستعلام: التعامل مع الاستعلامات ذات الدورة الواحدة

يمكننا استخدام محرك الاستعلام عند بناء مساعد الذكاء الاصطناعي الذي يستجيب للأسئلة الفردية، مثل تلخيص قسم من التقرير أو الإجابة على استعلام المستخدم حول سياسة ما.

ويتبع تدفقًا بسيطًا من ثلاث خطوات:

• البحث : يبحث عن المحتوى ذي الصلة باستخدام تشابه المتجهات أو الاسترجاع القائم على الكلمات الرئيسية.

• العملية : يتم إرسال المحتوى المسترجع إلى LLM للتلخيص أو الإجابة على الأسئلة أو التنسيق.

• إنشاء : يقوم بإرجاع استجابة نهائية منظمة تعكس محتوى الاستعلام ونواياه.

نحن نستخدم محرك الاستعلام عندما يتعامل تطبيقنا مع أسئلة فريدة مبنية على الحقائق ولا تتطلب ذاكرة مستمرة.

محرك الدردشة: يدعم المحادثات متعددة الأدوار

نحن نستخدم محرك الدردشة إذا كنا نقوم بتصميم نظام يحتاج إلى تذكر ما قاله المستخدم في وقت سابق، مثل مساعد طبي يتتبع الأعراض أو روبوت دعم يتبع تدفق استكشاف الأخطاء وإصلاحها.

يعتمد محرك الدردشة على محرك الاستعلام، ولكنه يضيف:

• الاسترجاع المعتمد على السياق : يقوم باسترجاع المعلومات بناءً على ليس فقط الاستعلام الحالي، بل أيضًا على التبادلات السابقة.

• إدارة الذاكرة : تساعد الذكاء الاصطناعي على تتبع جلسة المستخدم، مما يتيح استجابات متماسكة ومتسقة.

نلجأ إلى محرك الدردشة لإجراء محادثات متعددة الأدوار حيث يكون الاحتفاظ بالذاكرة عبر الخطوات أمرًا بالغ الأهمية.

إدارة الذاكرة والسياق: الاحتفاظ بالمعلومات مفتاح

بالنسبة للتطبيقات التي تحتاج إلى الاحتفاظ بالذاكرة عبر الجلسات، أو تخزين الحقائق مفتاح دلاليًا، أو استدعاء التفاعلات الطويلة الماضية، يوفر LlamaIndex نظام ذاكرة أكثر مرونة وقابلية للتوسيع.

ويتضمن ذلك:

• الذاكرة المحادثة قصيرة المدى، حيث يمكن تخزين الرسائل الأخيرة واسترجاعها بشكل صريح

• الذاكرة الدلالية طويلة المدى، حيث يتم تخزين الحقائق مفتاح بطريقة تسمح للنظام باسترجاع معلومات مماثلة حتى لو تغيرت الصياغة

• الذاكرة القابلة للتكوين، والتي تجمع بين تاريخ الرسائل الأخيرة واستدعاء المعرفة العميقة، مما يخلق نظامًا هجينًا يمكنه التفكير عبر كلا النوعين من الذاكرة

الوكلاء: الذكاء الاصطناعي الذي يمكنه التعامل مع التفكير متعدد الخطوات

يستطيع الذكاء الاصطناعي الأساسي الإجابة على سؤال "ما هي متطلبات التأشيرة لليابان؟" ولكن ماذا لو سألت:

"ابحث عن أرخص رحلة طيران إلى طوكيو، وتحقق من متطلبات التأشيرة، وأوصي بفندق بالقرب من مكان انعقاد المؤتمر الخاص بي."

يتيح LlamaIndex للذكاء الاصطناعي القيام بما يلي:

• قم بتقسيم الطلبات المعقدة إلى خطوات فرعية.

• التفاعل مع واجهات برمجة التطبيقات وقواعد البيانات والأدوات بشكل ديناميكي.

• قم بتحسين الاستجابات بشكل متكرر استنادًا إلى البيانات في الوقت الفعلي.

سير العمل: أتمتة المهام متعددة الخطوات

يمكن لمساعد البحث العلمي المدعوم من LlamaIndex أن يقوم بما يلي:

1. استرجاع الأوراق الأكاديمية.

2. تلخيص النتائج مفتاح .

3. إنشاء الاستشهادات.

4. تتبع الاتجاهات الناشئة.

يعمل LlamaIndex على تبسيط سير العمل الذي يتطلب جهدًا يدويًا من خلال ربط الخطوات المدعومة بالذكاء الاصطناعي معًا.

إمكانية التوسع: التكامل بسلاسة مع خطوط أنابيب الذكاء الاصطناعي

لنفترض أننا نطور مساعدًا بحثيًا مدعمًا بالذكاء الاصطناعي لشركة أدوية. يجب على العلماء تحليل تقارير التجارب السريرية، واستخلاص النتائج مفتاح ، ومقارنتها بأحدث الدراسات الطبية. يُعدّ غربلة كميات هائلة من البيانات يدويًا أمرًا مستهلكًا للوقت وغير فعال.

يُمكّن LlamaIndex من التكامل بسلاسة مع مختلف الأدوات والتقنيات لأتمتة هذه العملية. وهو نظام معياري ويعمل مع:

• واجهات برمجة التطبيقات LLM : OpenAI، وAnthropic، و Hugging Face، والنماذج المحلية للتلخيص والتوليف.

• قواعد بيانات المتجهات : Pinecone، FAISS، Weaviate، ChromaDB للبحث عن التشابه بكفاءة.

• أدوات تنسيق الذكاء الاصطناعي : LangChain وFastAPI وStreamlit لأتمتة سير العمل وتكامل واجهة API .

ومن خلال ربط هذه المكونات، يساعد LlamaIndex الباحثين على استرجاع البيانات ذات الصلة ومعالجتها وتنظيمها بسرعة، مما يؤدي إلى تبسيط عملية اتخاذ القرار وتسريع اكتشاف الأدوية.

التقييم: قياس ما يهم

مع نضج تطبيقات ماجستير الحقوق، يصبح قياس أداء كل جزء من النظام أمرًا بالغ الأهمية. يدعم LlamaIndex أدوات تقييم مدمجة تُمكّننا من تقييم:

• ما مدى دقة المسترد (على سبيل المثال، هل قام باستخراج المستندات الصحيحة؟).

• مدى أهمية أو فائدة الاستجابات الناتجة.

• كيفية مقارنة المطالبات أو المستردين أو الوكلاء المختلفين في ظل نفس الظروف.

تساعدنا ميزات التقييم هذه على تجاوز التخمين والتكرار بثقة. سواءً كنا نضبط معاملات الاسترجاع أو نقارن متغيرات النظام، يمنحنا LlamaIndex حلقة التغذية الراجعة اللازمة لتحسين أداء الذكاء الاصطناعي في بيئات العمل الواقعية.

LlamaIndex هو العنصر المفقود الذي يُمكّن طلاب الماجستير في القانون من استرجاع البيانات الخارجية وهيكلتها ومعالجتها آنيًا. سواءً كنا نبني روبوت دردشة، أو مساعدًا باحثًا، أو نظام دعم قرار، يضمن LlamaIndex أن تُنتج تطبيقات الذكاء الاصطناعي استجابات ذات صلة، ومدروسة، وواعية بالسياق.