يمكن لقاعدة المعرفة للذكاء الاصطناعي أن تكون محولة اللعبة بالنسبة إلى كيفية مشاركة فريقك والعثور على المعلومات. لكن ليست جميع الحلول متساوية الجودة - واختيار الحل الصحيح أمر أساسي. سيقوم هذا الدليل بإرشادك خلال كل ما تحتاج إلى معرفته لاتخاذ خيار ذكي وواثق.

ما في هذا الدليل:

• ما هي قاعدة المعرفة للذكاء الاصطناعي (وكيف تعمل)
  
  
• الميزات الرئيسية للبحث عنها
  
  
• دليل خطوة بخطوة لبناء الخاص بك
  
  
• أفضل الأدوات في السوق (ومن هم الأنسب لهم)

ما هي قاعدة المعرفة الذكائية؟

قاعدة معرفية للذكاء الاصطناعي هي نظام مركزي يخزن وينظم ويدير بيانات الشركة والمعلومات باستخدام الذكاء الاصطناعي وخوارزميات تعلم الآلة.

نظرًا لأنه أكثر دينامية من القواعد المعرفية التقليدية، يمكنها الرد على استفسارات العملاء بشكل أسرع من خلال توفير معلومات دقيقة وملائمة للمستخدم.

نتيجة لذلك، تزيد قواعد المعرفة الذكائية من رضا العملاء من خلال تمكين المستخدمين من العثور على الإجابة دون تدخل إنساني ومن خلال استخدام روبوتات الدردشة أو مساعدات الذكاء الاصطناعي الأخرى. 

يمكن أن تأخذ قواعد المعرفة الذكائية أشكالاً عديدة:

• الأسئلة المتداولة (الأسئلة الشائعة)
• الملفات بصيغة PDF
• مستندات Word
• جداول البيانات
• بوابات الويب
• مراكز المساعدة

لكن سنتحدث أكثر عن أنواع قواعد المعرفة في القسم التالي...

ما الذي ينتمي إلى قاعدة معرفية للذكاء الاصطناعي؟

يجب أن تحتوي قاعدة المعرفة للذكاء الاصطناعي على أي محتوى يساعد فريقك أو عملائك على العثور بسرعة على الإجابات أو استكمال المهام أو اتخاذ القرارات المستنيرة - دون الحاجة إلى طلب المساعدة من شخص ما.

بشكل عام، تقع قواعد المعرفة الذكائية في واحدة من هذه الفئات الثلاث: 

1. منظم: يلعب هذا النوع من قواعد المعرفة للذكاء الاصطناعي مع المعلومات التي يمكنك تنظيمها وتنسيقها، مثل الأسئلة الشائعة، ودليل المستخدم، والمقالات، ودلائل على استكشاف الأخطاء. نظرًا لأنها تنظم المعلومات بطريقة هرمية، عندما يبحث الناس عن معلومات، ستقدم قاعدة المعرفة أكثر قطعة بيانات ذات صلة. 
2. غير منظم: عكس المنظم، هذا النوع من قاعدة المعرفة لا ينظم المعلومات في فئات وحقول محددة. ويفتقر البيانات إلى هيكل محدد مسبقًا. فكر في رسائل البريد الإلكتروني من العملاء، ومناقشات المنتديات، ونصوص الدردشة، وتفاعلات وسائل التواصل الاجتماعي، وما إلى ذلك. ومع ذلك، يمكن أن تستخرج قاعدة المعرفة الذكائية الجيدة رؤى ارزشة من هذه البيانات وتضعها قيد الاستخدام الجيد. 
3. آلي: هنا، تولد خوارزميات الذكاء الاصطناعي محتوى يناسب المستخدم ويقدم ردود فورية في الوقت الحقيقي عبر روبوتات الدردشة أو نماذج الذكاء الاصطناعي الأخرى. كما أنها تتعلم باستمرار، مما يعني أنها تحدث وتطوع المحتوى استنادًا إلى تحليل البيانات وتفاعلات المستخدم. علاوة على ذلك، فإنها تحدد الأسئلة الشائعة وتكشف عن الفجوات المعرفية المحتملة. 

معرفة الفرق بين الثلاثة سيساعدك في اختيار الصحيح. ولكن قبل أن ندخل في ذلك، دعونا نتحدث عن كيفية عمل قاعدة المعرفة للذكاء الاصطناعي.

كيف تعمل قاعدة المعرفة الذكائية؟

تعمل قاعدة المعرفة للذكاء الاصطناعي عن طريق استخدام الذكاء الاصطناعي لفهم وتنظيم وتقديم المعلومات ذات الصلة بناءً على ما يبحث عنه المستخدمون - دون الحاجة إلى حفر يدويًا.

ها هي كيف يعمل هذا النظام تحت الغطاء:

1. يستخدم معالجة اللغة الطبيعية (NLP)

تسمح NLP للنظام بفهم اللغة البشرية، بحيث يمكن للمستخدمين طرح الأسئلة بشكل طبيعي.

• استعلامات على السياق: لا تقتصر على مطابقة الكلمات الرئيسية - بل تفسير النية.
  
  
• مرونة اللغة: سواء كان المستخدم يكتب بلهجة، أو جمل كاملة، أو اختصار، يساعد NLP في تحليل المعنى بدقة.
  
  
• دعم متعدد اللغات: بعض الأدوات، مثل Guru، يمكنها ترجمة المحتوى تلقائيًا إلى أكثر من 100 لغة حتى يظل الفريق كله موحدًا.
  
  

2. يتعلم من التفاعلات باستخدام تعلم الآلة (ML)

كلما استخدم النظام أكثر، زاد ذكاؤه.

• الكشف عن الأنماط: يساعد ML القاعدة المعرفية على اكتشاف ما يطلبه الناس باستمرار.
  
  
• قدرات التنبؤ: يقترح المقالات أو التحديثات بنشاط استنادًا إلى اتجاهات الاستخدام.
  
  
• حلقات التغذية الراجعة: تساعد تفاعلات المستخدمين والتصحيحات في تحسين الدقة مع مرور الوقت.
  
  

3. إنه يركز وينظم محتواك

على عكس القواعد المعرفية التقليدية، تنظم قاعدة معرفية اصطناعية محتواك بنشاط لتحسين إمكانية الوصول إليه.

• علامات بيانات وتصنيف البيانات: يتم تلقائيًا وسم المحتوى وتجميعه لإظهار المعلومات الأكثر صلة.
  
  
• اكتشاف التكرارات: يحدد ويعلم بتكرار المحتوى لكي تبقى قاعدتك نظيفة وفعالة.
  
  
• هرم المحتوى: تسهّل الهياكل المنظمة البحث والتصفح، خاصة عند التغيير الكبير.
  
  

4. إنه يتصل بجميع تقنياتك المتكاملة

تعمل قواعد المعرفة الاصطناعية بشكل أفضل عندما تُضمَّن في الأدوات التي يستخدمها فريقك بالفعل.

• تكامل البحث: ابحث عن الأنظمة مثل Guru التي تتكامل مع Slack وTeams وChrome وZendesk وغيرها.
  
  
• مشغلات المعرفة: يمكن لهذه الأدوات أن تقترح تلقائيًا محتوى مفيدًا استنادًا إلى ما تعمل عليه - في منصة تذاكر، أو خيط بريد إلكتروني، أو دردشة.
  
  
• إجابات مقترحة: بعض الأدوات تقدم إجابات عندما يسأل أحدهم سؤالًا مكررًا في Slack أو قنوات داخلية أخرى.
  
  

5. إنه يواصل تحسين محتواك

لا تخدم قاعدة معرفة الذكاء الاصطناعي الحديثة المعلومات فقط - بل تحسنها.

• تحليلات وعلامات الثقة: تتبع أي محتوى يتم استخدامه، أو الثقة فيه، أو تجاهله.
  
  
• اكتشاف فجوات المعرفة: انظر إلى الأسئلة التي لم يتم الإجابة عليها واملأ هذه الفجوات بسرعة.
  
  
• تدفقات العمل للتحقق: تأكد من استمرار دقة المعلومات مع دورات مراجعة مدمجة وتوجيهات الخبراء.

‍

ما هي فوائد استخدام قاعدة معرفة مدعومة بالذكاء الاصطناعي؟

هناك العديد من الفوائد لاستخدام قوة الذكاء الاصطناعي في التجارة. 

على سبيل المثال، 9 من كل 10 منظمات تعتقد أن الذكاء الاصطناعي يمنحهم تفوقًا تنافسيًا على منافسيهم. لكنها تفعل أكثر من ذلك. دعنا نلقي نظرة على المزايا الرئيسية لاستخدام قواعد المعرفة الاصطناعية: 

• يمكن للعميل الخدمة الذاتية: أهم فائدة لقاعدة معرفية اصطناعية هي أنها تحسن تفاعلات العملاء وتضمن لهم تجربة متسقة. ومع ذلك، فإنه يمكن فقط إذا كان بإمكان عملائك الوصول بسرعة إلى المعلومات ذات الصلة بأنفسهم والحصول على اقتراحات ذات صلة. 
• يحسن اكتشاف المعرفة: يجعل الذكاء الاصطناعي العثور على القطعة الصحيحة من المعلومات سهلًا جدًا. يفهم ما يبحث عنه المستخدمون ويمكنه بسرعة تزويدهم بأكثر المقالات، والأدلة، وما إلى ذلك ذات الصلة. 
• يعزز جودة المحتوى: يمكن للذكاء الاصطناعي ملء الثغرات في المعرفة، مما يعني اكتشاف ما يفتقر إليه من قاعدة البيانات الخاصة بك واقتراح إنشاء محتوى، مثل مقالات قاعدة المعرفة، لموضوع معين. علاوة على ذلك، يمكنه تحديد المحتوى غير المحدث بحيث يمكنك إنشاء محتوى جديد بناءً على تعليقات المستخدم. 
• يقلل من التكاليف التشغيلية: مع قاعدة معرفية اصطناعية، تقلل من نفقاتك نظرًا لأن عملائك مرتاحون بدعم عملائك من دون عناء الحصول على عميل خدمات عملاء. تؤدي تذاكر أقل إلى المزيد من الوكلاء المتاحين. 
• يسرع عمليات التكوين والتدريب: سيكون تكوين الموظفين الجدد أسهل ألف مرة مع قاعدة معرفية اصطناعية. تخزن كل معلومات الشركة في مكان واحد، بحيث يكون لدى الموظفين الجدد إمكانية الوصول إلى جميع الموارد كلما احتاجوا إليها، مما يسرع من عملية التدريب. 

بشكل عام، تعتبر قواعد المعرفة المدعومة بالذكاء الاصطناعي هامة لأنها تمنحك ميزة على منافسيك، وتساعدك على فهم مستخدميك بشكل أفضل، وتأخذ دعم العملاء إلى مستويات أعلى. 

في هذه المرحلة، قد تكون مهتمًا برؤية خيارات قاعدة معرفتك المعتمدة على الذكاء الاصطناعي. 

وهو أمر رائع، لأننا يمكننا عرضها لك في القسم التالي. 

أعلى 13 قاعدة معرفة اصطناعية للنظر فيها

ربما هذا هو الجزء الذي تشعر بأكثر انشغالًا به. نحن نفهم ذلك! 

يعتمد نجاح عملك على اختيارك. هل ستتخذ القرار الصحيح؟ أم ستختبر بعض الخيارات قبل أن تقرر؟

لنجعل الأمور أسهل من خلال الاطلاع على أفضل عشرة خيارات لدينا.

1. جورو

الجرو هو ثلاثة أشياء في آن واحد: ويكي، ومركز الشبكة الداخلية، وقاعدة معرفية. الهدف الرئيسي منه هو تركيز معلوماتك الأساسية باستخدام قوة الذكاء الاصطناعي - وتبسيط مشاركة الملفات والبيانات. 

كيف يعمل جورو؟ إنه يأخذ كل معرفة جماعية في شركتك ويخلق مصدرًا وحيدًا للحقيقة. عندما يحتاج فريقك إلى شيء ما، يمكنهم فقط أن يسألوا الذكاء الاصطناعي وسيقدم إجابات ذات صلة وفي الوقت المناسب دون الحاجة لتبديل الأدوات.

بالإضافة إلى ذلك، يربط الجرو جميع تدفقات العمل والأنظمة الحالية من خلال اتصالات قوية، مثل Slack، Google Drive، Box، وGitHub - اسمها، الجرو بها.

ولكن نعتقد أن هذا الفيديو عند الطلب سيشرح لماذا الجرو أفضل. 

“الجرو يجعلها أكثر سهولة للجميع في الشركة للوصول إلى المعرفة المركزية،” هكذا يصفه أحد المستخدمين المرتاحين.

2. سلايت

سلايت هي قاعدة معرفة مدفوعة بالذكاء الاصطناعي تقدم مصدر واحد للحقيقة لكل معارف شركتك. كما أنها تساعد فرقك في الحصول على الإجابات التي يحتاجونها عند الحاجة.

المصدر: G2

“وجود كل شيء في مكان هو بداية رائعة [لـ] أي نظام توثيق، ولكن القدرة على البحث باستخدام ميزة الطلب كان حلمًا.” 

تتميز سلايت أيضًا بمحرر مرن مع العديد من خيارات التنسيق، مثل الفيديو، والروابط، والرموز التعبيرية، والمرفقات، والاقتباسات. مع هذه الأداة، يمكنك التعبير عن أفكارك بسهولة ووضوح أكبر. 

3. تيترا

تيترا هي نظام قاعدة معرفة ذكائية يقدم مستودع منظم من المعلومات لمعرفتك المتناثرة، الخارجية أو الداخلية.

ما يحب الناس في Tettra هو واجهة المستخدم البسيطة: “الوظائف والتخطيط ليست معقدة، مما يسمح لجميع أعضاء الفريق باحتراف Tettra بسرعة كبيرة.” 

المصدر: G2

باختصار، يمكن لـ Tettra الإجابة على أسئلة فريقك المتكررة في Slack و Microsoft Teams وأكثر. مما يعني أنك تستطيع توجيه الموظفين الجدد بسرعة أكبر. تتميز تيترا أيضًا بوظيفة بحث متقدمة تقدم إجابات فورية في ثوانٍ لأي استفسار من المستخدم. 

4. كورا

كورا هو محرك بحث مدعوم بالذكاء الاصطناعي ومنصة اكتشاف تستخدم معالجة اللغة الطبيعية لتقديم إجابات مباشرة لنتائج البحث.

المصدر: Capterra

تعتبر كورا حلاً متكاملًا كخدمة مع ميزات بحث متقدمة وقدرات أتمتة. يمكنك البحث بكل سهولة عن ملفاتك بأي تنسيق من خلال وظيفة معالجة اللغة الطبيعية المتقدمة. واحصل على معلومات ذات صلة مصدرها فقط من محتواك الخاص. 

“سهولة الإعداد لـ إنشاء أداة بحث مباشرة رائعة. خلال أقل من 10 دقائق، كنت قد بدأت بتشغيل سلسلة من مقاطع الفيديو والملفات PDF والمستندات.

5. السعة

تقدم السعة قاعدة معرفة آمنة تعتمد على الذكاء الاصطناعي تقوم بأتمتة دعم العملاء من خلال بوابة الخدمة الذاتية. 

المصدر: G2

“إذا كنت تبحث عن HelpDesk يمكن أن يكون بديهيًا وسهل الاستخدام مع Capacity هو أفضل اختيار لك. [...] فريق Capacity متعاون أيضًا في مساعدة عند الحاجة. 

تمكن السعة من إنشاء مشاركة أفضل للمعرفة من خلال تخزين جميع معلوماتك في مستودع مركزي. تحتوي هذه الأداة أيضاً على مولد استفسارات آلي يوفر تغطية واسعة للأسئلة بسرعة، مما يسمح لفريقك بأداء عملهم بشكل أفضل. 

6. ستارمايند

تقدم ستارمايند دليل خبرة ذكي يعمل بالذكاء الاصطناعي في الوقت الحقيقي للشركات من جميع الأحجام.

ماذا تفعل بالضبط؟ تحلل ملايين نقاط البيانات التي ينتجها فريقك يومياً، وتتعلم من يعرف ماذا عن أي موضوع، ومن يستطيع أن يحل المشكلة بشكل أفضل. 

المصدر: G2

“لكن أفضل جزء في الأمر، إنه حقا جيد عندما تكون مبتدئ في الشركة أو إذا كنت في [موقع] جديد وترغب في معرفة المزيد من المعلومات حول عملك.” 

تحتوي هذه النظام الذكي على StarGPT، وهو ذكاء اصطناعي توليدي مع تحقق من الخبراء مدمج يسمح للشركات باتخاذ قرارات مدفوعة بالبيانات بشكل أفضل وتبسيط عملياتها. 

7. جينيسيس

جينيسيس هي حل موثوق لمركز الاتصال مناسب للشركات الصغيرة والمتوسطة والكبيرة.

المصدر: G2

مع هذه الأداة الذكية، يمكنك تقديم تجارب شخصية تفرح عملائك، بغض النظر عن مكانهم. كما أنها تبسط كيفية الاتصال والتفاعل مع عملائك، وتقوم بأتمتة رحلاتهم وتحليل البيانات لإنشاء أفضل النتائج. 

كل شيء يعمل بسلاسة ويمكن للشركات أن تقوم بعملها بدلاً من القلق بشأن عمل أو عدم عمل المكالمات، تساقط المكالمات المتكرر، الخ. 

8. دوكومنت360

Document360، قاعدة معرفية ذكية تعتمد على الذكاء الاصطناعي، تساعد المؤسسات على إنشاء قواعد المعرفة وثائق واجهة برمجة التطبيقات، ودلائل المستخدم، والويكيات، إلخ.

Source: G2

“واجهة المستخدم سهلة الاستخدام، مما يبسط العملية بالنسبة لفريقي لإنشاء وإدارة المحتوى بكفاءة. تبرز وظيفة البحث لقدرتها على سرعة عرض ما نبحث عنه باتساع، بغض النظر عن حجم محتوانا.” 

باختصار، هذا الأداة تسهل التعاون من خلال لوحة معلومات جذابة بصريًا وبديهية تقدم نظرة كاملة على معلومات شركتك. ينبغي أن تكون هناك تحليلات متقدمة تغوص في جوهرها وتقدم رؤى حول سلوك العميل، وأنماط التفاعل، وما إلى ذلك. 

9. زندنيسك

زندنيسك هي منصة خدمة العملاء في جوهرها. لكنه يوفر أيضاً برنامج قاعدة المعرفة الذي يساعد وكلاء الدعم في إدارة المحتوى مباشرة من مكان مركزي. 

Source: G2

“أحب كيف يدمج البريد الإلكتروني والدردشة والهاتف ووسائل التواصل الاجتماعي وخيارات الخدمة الذاتية في مساحة عمل وكيل موحدة واحدة. كما أنه يحتوي أيضًا على ميزات قوية مثل التشغيل التلقائي والتقارير والتحليلات التي تساعدني في تحسين سير عملي.” 

مع زدنيسك، يمكنك بناء ومراجعة والموافقة على ونشر سير العمل باستخدام كتل المحتوى (نصوص، صور، ومقاطع فيديو). تحدث هذه الكتل تلقائياً، لذا ستظهر أي تغييرات تجرى على الفور. 

10. بلومفاير

Bloomfire هو برنامج إدارة المعرفة استنادي إلى الذكاء الاصطناعي الذي يمكن تخصيصه بسهولة وقادر على تلبية احتياجات كل نوع من الأعمال. 

يتيح هذا المركز البحثي الآمن للفرق العثور على معلومات ذات صلة بشكل أفضل وأسرع ويزيل الأسئلة المتكررة، وسلاسل البريد الإلكتروني التي لا تنتهي، والانقطاعات المستمرة. 

Source: G2

“أعجبني حقًا قدرات البحث الجيدة جدًا الخاصة به التي تمكن المستخدمين من البحث عن كلمات معينة داخل المقالات دون إدخال الصفحة بالكامل.” 

بغض النظر عن الموقع أو الدور، يمكن لكل موظف العثور بسرعة على المحتوى والوصول إليه، مما يمكّن فرقك وأقسامك من التعاون بشكل أفضل والبقاء على اطلاع دائم. 

11. Knowmax

تعد Knowmax منصة إدارة معرفية مدعومة بالذكاء الاصطناعي مصممة لتبسيط الوصول إلى المعرفة المهيكلة وغير المهيكلة.

“المنصة سهلة الاستخدام للغاية — تصميم نظيف جدًا ويعمل البحث بالذكاء الاصطناعي بشكل جيد تمامًا,” كتب مستخدم في استعراض لـ G2.

يمكن لفرق الدعم تقديم إجابات ثابتة عبر القنوات، على الرغم من أن بعض المستخدمين يبلغون عن بطء مع مجموعات بيانات كبيرة.

الأفضل ل: فرق خدمة العملاء والدعم التي تحتاج إلى تسليم محتوى مركزي سهل الملاحة.

12. Nuclino

تجلب Nuclino السرعة والبساطة إلى مشاركة المعرفة الجماعية في الفرق، حيث تعمل كويكي تعاوني في الوقت الحقيقي يحافظ على كل شيء نظيفًا ومنظمًا.

قال مراجع في G2، “وجدنا Nuclino وسيلة جيدة لإبقاء وثائق الفريق لدينا متمركزة ومنظمة.”

مثالي للفرق ذات الحركة السريعة التي ترغب في التحرير في الوقت الحقيقي وتجربة خالية من الفوضى.

الأفضل ل: الفرق التي تقدر البساطة وتحتاج إلى أداة توثيق تعاونية سريعة وودية للعلامات.

13. Notion

Notion هو مساحة عمل مرنة وشاملة تتكيف مع أي سير عمل، من أخذ الملاحظات إلى تتبع المهام إلى مشاركة المعرفة.

“مساحة عمل مرنة شاملة تتكيف مع أي سير عمل.” يقول مراجع في G2.

بينما ليست قاعدة معرفة تقليدية، إنها قابلة للتخصيص وقوية لتنظيم المعرفة الداخلية.

الأفضل ل: الفرق التي ترغب في أداة شاملة للوثائق والمشاريع وقواعد البيانات والمعرفة الداخلية.

كيفية اختيار برنامج قاعدة بيانات المعرفة الذكاء الاصطناعي

كيف تختار البرنامج المناسب لقاعدة بيانات المعرفة الصناعية؟ اتبع هذا الدليل خطوة بخطوة لمعرفة ما يجب البحث عنه.

1. اعتبر ميزاته

من السهل التخمين أنها آلة، طالما أن الأداة تحتوي على 'ذكاء اصطناعي'، فهي تقوم بعملها. ولكن هناك المزيد من ذلك.

تجمع أفضل قواعد بيانات المعرفة الصناعية بين الذكاء الاصطناعي وتقنيات حرجة أخرى مثل تعلم الآلة ومعالجة اللغات الطبيعية. تعمل هذه العناصر معًا لفهم استفسارات المستخدم، وملء الفجوات في المحتوى، وتقديم إجابات سريعة ودقيقة.

من المهم أيضًا أن يساعدك البرنامج في تنظيم المعلومات بطريقة منطقية وتسلسلية. تجعل هذه الهيكلية من السهل على المستخدمين العثور على ما يحتاجون إليه بسرعة.

2. اعتبر تكاملاته

يمكن أن تكون التكاملات هي سبب نجاح أو فشل سير عمل فريقك.

ابحث عن قاعدة معرفية تندمج في مكدس التكنولوجيا الحالي الخاص بك دون احتكاك. يمكن للتكاملات الصحيحة زيادة الإنتاجية، وتبسيط التعاون، وتقليل الحاجة إلى تبديل الأدوات باستمرار.

غورو، على سبيل المثال، يتصل بالأدوات التي يستخدمها فريقك بالفعل—من سلاك وفرق العمل إلى سيلزفورس وآسانا ودروببوكس. حتى يتزامن حتى مع أنظمة الموارد البشرية مثل بامبو إتش أر وهاي بوب وسيج للحفاظ على كل شيء حديث ومتصل.

3. ابحث عن الأمان والخصوصية

نظرًا لأن قواعد المعرفة بالذكاء الاصطناعي غالبًا ما تخزن بيانات الشركة الحساسة، فإن الأمان ليس اختياريًا—بل أمر أساسي.

يجب أن يدعم الأداة التي اخترتها تشفير البيانات، وضوابط الإذن، وإدارة الوصول. نقاط إضافية إذا كانت متوافقة مع معايير الصناعة مثل GDPR أو HIPAA.

عند مراجعة الخيارات، لا تفترض فقط أنها آمنة. اطلب مباشرة من البائعين كيف يتعاملون مع بياناتك وما هي التدابير الوقائية المتبعة. إذا لم يتمكنوا من تقديم إجابة واضحة، فمن المحتمل أن يكون الوقت قد حان للبحث في مكان آخر.

4. اعتبر قابلية استخدام الحل

لن يفي الأداة القوية بالغرض كثيرًا إذا وجد فريقك أنها مربكة أو صعبة الاستخدام.

فكر في منحنى التعلم. هل الواجهة سهلة الاستخدام؟ هل يمكن للمستخدمين البدء والتشغيل بسرعة؟ سيساعد التجربة البسيطة والمصممة بشكل جيد في ضمان تبني طويل الأمد—ومنع الوقت الضائع خلال التكيف الأولي.

الهدف هو تبسيط عمل الأشخاص، لا إضافة المزيد من التعقيد. لذلك اختر نظامًا سهل الاستخدام وتصفحه يوميًا.

5. تأكد من أن الحل قابل للتوسع

لا تزال شركتك ليست ثابتة، ولا يجب أن تكون قاعدة معارفك كذلك.

اختر حلا يمكنه التعامل مع المزيد من البيانات، والمزيد من المستخدمين، واحتياجات أكثر تعقيدًا مع نمو شركتك. تتعلق قابلية التوسع بالحفاظ على أداء سريع وسلس بغض النظر عما إذا كانت شركتك تتطور.

ابحث عن أداة تنمو معك، دون أن تجبرك على التنازل عن السرعة أو التجربة.

ما هي الميزات الرئيسية التي يجب أن تبحث عنها في برنامج قاعدة المعرفة بالذكاء الاصطناعي؟

هناك بضع ميزات يجب أن تتضمنها برمجيات قاعدة المعرفة بالذكاء الاصطناعييجبأن تشمل، مثل: 

• قدرات معالجة اللغة الطبيعية: يجب أن تكون قاعدة المعرفة الذكية الخاصة بك قادرة على تفسير وفهم استفسارات المستخدم. هذا يعني أنها تحتاج إلى استخراج المعاني من النص بسهولة ودعم المهام اللغوية المتقدمة، مثل تحليل المشاعر والبحث الدلالي.
• بحث متقدم: ابحث عن الأدوات التي تحتوي على محرك بحث فعال يسترجع المعلومات بسهولة ويفهم استفسارات المستخدم. على سبيل المثال، يجب أن تحتوي على ميزات مثل البحث المدرك للسياق، ومطابقة الكلمات الرئيسية، وترتيب الصلة. 
• خوارزميات التعلم الآلي: باستخدام التعلم الآلي، يمكن لبرنامج قاعدة المعرفة الذكية تحديد الأنماط وتوليد توصيات تحسن الدقة العامة وصلة نموذج الذكاء الاصطناعي. 
• تعليقات المستخدمين: لمساعدة الذكاء الاصطناعي على تحسين اقتراحاته، يجب أن تحتوي الأداة على طريقة لجمع انطباعات المستخدم وتعقب التفاعلات. نتيجة لذلك، تعزز أداء قاعدة المعرفة الذكائية وتبقيها محدثة.
• تصنيف البيانات: حاول إيجاد حلول تحتوي على طرق لتنظيم، وعمل الوسوم، وتصنيف بياناتك، ويفضل أن يكون ذلك منطقياً وهرمياً. سيسهل ذلك العثور على معلومات ذات صلة. 

كيفية بناء قاعدة معرفية للذكاء الاصطناعي لشركتك

قد يبدو إنشاء قاعدة معرفية مدعومة بالذكاء الاصطناعي مهمة كبيرة، ولكن مع الخطة الصحيحة، يمكن التعامل معها بسهولة—وستكون مجزية بشكل جدي. ها هنا دليل خطوة بخطوة لمساعدتك في بناء واحد يرغب فريقك (وعملاؤك) بالفعل في استخدامه.

1. حدد أهدافك واحتياجاتك المعرفية

ابدأ بتحديد ما تريد أن تحققه قاعدة معرفتك الذكية من الذكاء الاصطناعي. هل تحاول تقليل التذاكر الداعمة؟ تسريع عملية الانضمام؟ تركيز المعرفة القبلية؟ ثبّت حالات الاستخدام ونقاط الألم أولاً، لكي تعرف بالضبط نوع المحتوى والقدرات التي ستحتاج إليها.

2. قم بتدقيق معرفتك الحالية

من المحتمل أن لديك بالفعل الكثير من المعرفة المتناقلة – في الوثائق، PDFs، مواضيع Slack، وعقول الأشخاص. قبل بناء أي شيء جديد، قم بتدقيق ما لديك. حدد ما زال مهمًا، وماهو قديم، وأين تكمن أكبر الفجوات.

3. اختر برنامجك بعناية

هنا يكون للأجزاء الأولى من الدليل فائدة. ابحث عن أداة تجمع بين الذكاء الاصطناعي مع سهولة الاستخدام، وتكامل قوي، وضوابط الأذونات قوية. نقاط إضافية إذا قدمت NLP والتعلم الآلي، وقدرات البحث الذكية.

أدوات مثل Guru، على سبيل المثال، لا تساعدك فقط في توحيد المحتوى من مصادر متعددة ولكنها أيضًا تحسنه مع مرور الوقت من خلال سير العمل التحقق، واقتراحات مدعومة بالذكاء الاصطناعي، وتحليلات الاستخدام.

4. نظم بنية محتواك

قرر كيف يجب تنظيم معرفتك. هل سيتبع تسلسل المواضيع؟ سيتم تجميعه حسب الفريق أو الوظيفة؟ الاتساق أمر أساسي – يحتاج نموذج الذكاء الاصطناعي إلى بنية ليظهر بشكل فعال المحتوى الصحيح في الوقت الصحيح.

استخدم القوالب للحفاظ على كل شيء متسق وبديهي. تقدم العديد من الأدوات قوالب مدمجة لمساعدتك في تنظيم الأسئلة الشائعة، ودلائل الانضمام، ووثائق العمليات، وأكثر.

5. قم بتدريب الذكاء الاصطناعي الخاص بك

الذكاء الاصطناعي الخاص بك لا يعرف كل شيء بشكل سحري – إنه يتعلم من محتواك وتفاعلاتك. استخدم البيانات الأولية والاستفسارات لتدريب الذكاء الاصطناعي على كيفية الرد. مع مرور الوقت، سيتعلم من سلوك المستخدمين، والتغذية الراجعة، وأنماط البحث ليصبح أكثر ذكاءً.

6. تعزز من اعتماد النظام

لن تساعد قاعدة المعرفة الذكية الأذكى إذا لم يستخدمها أحد. قم بإطلاقها بعرضة. أظهر لفريقك كيف تعمل، وكيف توفر الوقت، وكيف تُحل صداعاتهم اليومية. دمجها في الأدوات التي يستخدمونها بالفعل (Slack، Teams، تمديدات Chrome، وما إلى ذلك) ليبقى في سير عملهم.

7. حافظ على جديد ودقيق

تُعتبر قاعدة المعرفة الذكية نظامًا حيًا. أنشئ سير عمل للتحقق من ومراجعة وتحديث المحتوى بانتظام. راقب الأسئلة التي يطرحها الناس وما إذا كانت قاعدة معرفتك تجيب فعلًا عليها. تحتوي الأدوات مع التحليلات ودرجات الثقة (مثل Guru’s) يمكن أن تظهر لك ما يعمل - وما لا يعمل.

‍

كيفية تدريب شاتبوت AI بقاعدة معرفة مخصصة

تدريب شاتبوت AI بقاعدة معرفة خاصة بك يضمن تقديم ردود مفيدة ودقيقة استنادًا إلى محتواك الخاص - ليس البيانات الإنترنت العامة. ها هي الطريقة للبدء:

1. ضع معرفتك في مكان واحد

قبل تدريب أي شيء، قم بتوحيد معلوماتك. يشمل هذا الأمور مثل الأسئلة الشائعة، ووثائق المساعدة، ودليل المنتجات، والسياسات، والإرشادات الداخلية. استخدم تنسيقًا منظمًا (مثل المقالات المصنفة أو البطاقات المعبرة) لجعل محتواك سهل التفسير بالنسبة للذكاء الصناعي.

2. اختر المنصة الذكية المناسبة

بعض شاتبوت AI تأتي مع تكاملات مدمجة لبرامج قواعد المعرفة. ابحث عن واحد يدعم:

• فهم اللغة الطبيعية (NLU)
• محتوى المعرفة الهريم، قابل للبحث
• مزامنة سهلة أو استيراد الوثائق الخاصة بك

على سبيل المثال، يسمح Guru للشاتبوت بسحب الإجابات مباشرة من بطاقات المعرفة الموثقة، حتى تظل المعلومات موثوقة ومحدثة.

3. قم بتغذية الذكاء الاصطناعي المحتوى الخاص بك

بمجرد تنظيم محتواك، قم بتحميله أو مزامنته مع منصة الشاتبوت الخاصة بك. قد تستخدم بعض المنصات واجهات برمجة التطبيقات أو تكاملات مباشرة لجلب المعرفة تلقائيًا. قد تتطلب البعض الآخر عمليات استيراد يدوية.

تأكد من تضمين:

• إجابات واضحة وموجزة
• تغييرات في عبارات (لتدريب الروبوت على طرق مختلفة قد يسأل بها المستخدمون الأسئلة)
• البيانات الوصفية أو الوسوم للسياق

4. قم بإعداد ردود الفعل البديلة

حتى أفضل شاتبوت AI لن يعرف كل شيء. قم بتكوين ردود الفعل البديلة التي توجه المستخدمين إلى مقالة مساعدة، نموذج اتصال، أو دعم بشري عند استغراق الروبوت.

5. قم بتحسين باستمرار استنادًا إلى الاستخدام

استخدم تحليلات لمراقبة ما يطلبه المستخدمون وكيف يتجاوب الروبوت. تتبع:

• الأسئلة غير المجابة
• الردود المربكة
• القضايا المتكررة

ثم، قم بتنقيح محتوى قاعدة المعرفة الخاصة بك وإعادة تدريب الروبوت بانتظام لجعله أكثر ذكاء مع مرور الوقت.

هل تبحث عن الذهاب إلى ما وراء الروبوت الأساسي؟ تحقق من كل وكلاء المعرفة الخاصة بنا، التي توفر لكل فريق تجربة بحث مخصصة.

نهاية

يمكن تحويل كيفية عمل فريقك: تبسيط سير العمل، وتقليل الأسئلة المتكررة، وضمان أن الإجابات الصحيحة دائمًا على بُعد نقرة واحدة فقط. سواء كنت تقوم بالتوسع بسرعة أو مجرد شعور بالملل من تشتت المعلومات، يمكن أن تساعدك الأدوات في هذا الدليل.

هل لم تقرر حتى الآن؟ شاهد Guru في العمل واكتشف كيف يقوم بتركيز المعرفة، ويتكامل بسهولة في سير العمل الخاص بك، ويقدم إجابات مدعومة بالذكاء الاصطناعي بالضبط عندما تحتاج إليها.

 شاهد العرض لترى ما يجعل Guru مختلفة.

‍