ما هو البحث الإدراكي؟ 

البحث الإدراكي هو شكل متقدم من تكنولوجيا البحث يستخدم الذكاء الاصطناعي لتقديم نتائج أكثر صلة وفهمًا للسياق من خلال فهم نية المستخدم، والتفاصيل اللغوية، وعلاقات المحتوى. على عكس البحث التقليدي القائم على الكلمات الرئيسية، يتجاوز الأمر بسيط مطابقة النصوص لفهم المعنى وتقديم رؤى أعمق.

ما هو البحث الإدراكي؟

البحث الإدراكي هو نوع من محركات البحث المحسنة بالذكاء الاصطناعي تقلد كيفية فهم البشر للمعلومات. يجمع بين التقنيات مثل معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، التعلم الآلي (ML)، والتحليل الدلالي لإرجاع نتائج البحث استنادًا إلى المفاهيم والسياق - ليس فقط الكلمات الدقيقة.

على سبيل المثال، إذا بحث المستخدم عن "كيفية استقبال الموظفين الجدد"، فإن البحث الإدراكي قد يعرض أيضًا الإرشادات حول "توجيهات الموظفين الجدد"، حتى لو لم يتم استخدام التعبير الدقيق. يجعل هذا الأمر مفيدًا بشكل خاص في البيئات ذات المعلومات الواسعة والمتنوعة، مثل أنظمة المعرفة الأساسية، قواعد البيانات القانونية، ومنصات التجارة الإلكترونية.

الميزات الرئيسية والقدرات للبحث الإدراكي

تقدم محركات البحث الإدراكي العديد من الميزات المتقدمة التي تفرقها عن الأدوات التقليدية للبحث:

• فهم اللغة الطبيعية: يسمح للمستخدمين بالبحث باستخدام استفسارات محادثية بدلاً من الكلمات الصلبة.
  
  
• الوعي السياقي: يأخذ في الاعتبار أدوار المستخدمين، والاستعلامات السابقة، والسلوك لتعديل النتائج.
  
  
• تعرف الكيانات: يحدد ويربط الكيانات المتعلقة (أشخاص، أماكن، مفاهيم) عبر المستندات.
  
  
• البحث الدلالي: يفهم المعنى خلف الاستفسارات لتطابق المحتوى ذي الصلة.
  
  
• النتائج المخصصة: يقدم نتائج مختلفة للمستخدمين بناءً على نية البحث أو حقوق الوصول.
  
  
• البحث الموحد: يستخرج البيانات من مصادر متعددة (قواعد البيانات، تطبيقات السحاب، البريد الإلكتروني) إلى تجربة موحدة.
  
  
• ملخصات مولّدة بالذكاء الاصطناعي: يستخرج معلومات رئيسية من المستندات لإنشاء ملخصات موجزة وقابلة للقراءة.
  
  

تجعل هذه القدرات البحث الإدراكي أداة قوية لاستخراج القيمة من مجموعات بيانات كبيرة وغير منظمة.

أمثلة للبحث الإدراكي في العمل

يُستخدم البحث الإدراكي عبر الصناعات لمساعدة المستخدمين في العثور على المعلومات الصحيحة بشكل أسرع:

• إدارة المعرفة داخل الشركات: تستخدم الشركات البحث الإدراكي لمساعدة الموظفين في العثور بسرعة على السياسات، وخطط اللعب، والخبرات المتخصصة عبر الأدوات الداخلية.
  
  
• دعم العملاء: تساعد أدوات البحث القائمة على الذكاء الاصطناعي العملاء في الحصول على حلول من الوثائق أو التذاكر السابقة فورًا.
  
  
• التجارة الإلكترونية: يعزز التجار البالغون بحث المنتجات من خلال فهم نية المتسوق (على سبيل المثال، "أحذية الصيف للمشي في الجبال" توفر صنادل المشي).
  
  
• البحث القانوني: تستخدم مكاتب المحاماة البحث الإدراكي للعثور على قوانين القضايا ذات الصلة والعقود من خلال تحليل اللغة القانونية والسياق.
  
  
• الرعاية الصحية: يسترد الفنيون السجلات الطبية للمرضى أو الأدب الطبي بكفاءة أكبر، بفضل قدرات البحث الدلالي.
  
  

تقنيات الذكاء الاصطناعي المستخدمة في البحث الإدراكي

تعتمد أنظمة البحث الإدراكي على عدة تقنيات أساسية للذكاء الاصطناعي:

• معالجة اللغة الطبيعية: تسمح NLP لمحركات البحث الإدراكي بفهم تفاصيل لغة الإنسان. يتيح ذلك إجراء عمليات بحث بناءً على المعنى وليس الكلمات الرئيسية فقط، مما يضمن حصول المستخدمين على نتائج تتناسب مع نواياهم. 

تدعم معالجة اللغة الطبيعية أيضًا ميزات مثل تحليل المشاعر والتعرف على الكيانات وترجمة اللغة، مما يجعل البحث أكثر تطورًا وقابلية للوصول.

• تعلم الآلة: يعزز تعلم الآلة البحث الإدراكي من خلال تحليل الأنماط في سلوك البحث وتنقيح النتائج وفقًا لذلك. كلما تفاعل المستخدمون مع النظام أكثر، كلما تحسن في التنبؤ بما يبحثون عنه وتحسين البحث بشكل ديناميكي.
  
  
• بنى المعرفة: يُقيِّم العلاقات بين الكيانات لتحسين إرتباط النتائج.
  
  
• الشبكات العصبية والتضمين: يُمثل الكلمات والجُمل والمستندات بطريقة تُحتفظ بالمعنى والسياق.
  
  
• تعرف النصوص البصرية (OCR): يستخرج النصوص من الصور وملفات PDF ليجعلهم قابلين للبحث.
  
  

معًا، تُمكِن هذه التقنيات البحث الإدراكي من التحرك خارج استرداد المعلومات البسيط وأن يُصبح أداة للاكتشاف والتبصر.

أهمية وفوائد البحث الإدراكي

يُحدِّث البحث الإدراكي كيفية تفاعل الناس مع المعلومات:

• يزيد من الإنتاجية: البحث غير الفعَّال يكلف الشركات الوقت والمال. يزيل البحث المعرفي صوامع المعلومات، مما يسهل على الموظفين الوصول إلى البيانات التي يحتاجونها عندما يحتاجون إليها. يقود هذا إلى اتخاذ القرارات بشكل أسرع وزيادة الكفاءة التشغيلية.
  
  
• يحسِّن اتخاذ القرارات: مع تحليلات تدفعها الذكاء الاصطناعي، يمكن للبحث الإدراكي أن يُظهِر المعرفة المخفية داخل المنظمة. يتصل الوثائق المتعلقة، ويسلط الضوء على مساهمات الخبراء، ويقدم توصيات مخصصة - مما يمنح الفرق القدرة على اتخاذ قرارات مستنيرة.
• تجربة بحث شخصية: البحث الإدراكي يُعدل النتائج بناءً على أدوار المستخدمين وتفضيلاتهم وتفاعلاتهم السابقة. سواء كان مهندسًا، أو مسوقًا، أو مديرًا، فإن كل مستخدم يرى المعلومات الأكثر صلة باحتياجاته الخاصة.
• تقليل التكاليف التشغيلية: من خلال الأتمتة في استرجاع البيانات وتقليل البحث اليدوي، يُخفِض البحث الإدراكي عبء فرق دعم تكنولوجيا المعلومات. كما ييقلل من مخاطر العمل المتكرر، حيث يمكن للموظفين العثور بسرعة وإعادة استخدام المحتوى الحالي.
  
  
• يعزز تجربة العميل: يُمكِّن البحث الإدراكي من تقديم إجابات أسرع وأدق عن طريق عرض المحتوى الداعم الأكثر صِلة فورًا. وهذا يُؤدي إلى أوقات قرار أسرع وتجارب خدمات ذاتية أكثر إرضاءً للعملاء.
  
  
• يوحِّد وصول البيانات: من خلال فهرسة المحتوى عبر التطبيقات وتخزين السحابة وقواعد البيانات الداخلية، يوفِّر البحث الإدراكي نقطة وصول مركزية. لا تحتاج الفرق إلى التنقل بين الأنظمة بعد الآن للعثور على ما يحتاجون إليه، مما يُقلِل الاحتكاك ويعزز الكفاءة.
  
  
• يتكيف مع المستخدمين: البحث الإدراكي يتعلم بشكل مستمر من سلوك المستخدم وتفضيلاته وتغذيته الراجعة. مع مرور الوقت، يقدم نتائج أكثر دقة ويُظهِر محتوى أفضل ويتماشى بشكلٍ أفضل مع كيفية عمل الناس بالفعل.

بالنسبة للشركات، يعني هذا كفاءة تشغيلية أفضل وأساسًا أقوى للتحول الرقمي.

كيف يعمل البحث الإدراكي؟

على مستوى عال، يتبع البحث الإدراكي هذه الخطوات:

1. استيعاب البيانات: يجمع المحتوى من مصادر مختلفة، بما في ذلك المستندات والرسائل البريدية وأنظمة إدارة العلاقات مع الزبائن وأكثر من ذلك.
   
   
2. معالجة وإثراء: يستخدم تحليل اللغة الطبيعية وتعلم الآلة لاستخراج البيانات الوصفية، وتحديد الكيانات، وإنشاء تضمينات.
   
   
3. فهرسة المحتوى: يبني فهرسًا قابلاً للبحث بالعلاقات الدلالية.
   
   
4. فهم الاستفسارات: يحلل إدخال المستخدم باستخدام تحليل اللغة الطبيعية لاكتشاف النية والسياق.
   
   
5. تصنيف وتخصيص النتائج: تطابق الاستعلام بالفهرس باستخدام الإشارات الدلالية والسياقية.
   
   
6. يقدم الرؤى: يُرجِع النتائج بملخصات أو محتوى ذي صلة أو إجابات مباشرة عند الإمكان.
   
   

تضمن هذا الخط الأنابيب أن تكون تجربة البحث ذكية وبديهية.

أدوات البحث الإدراكي

تقدم عدة منصات قدرات بحث إدراكية ، مدمجة في أنظمة المؤسسات الأوسع نطاقًا:

Microsoft Azure Cognitive Search هو حلا سحابيًا يشمل ميزات إثراء الذكاء الاصطناعي المدمجة مثل التعرف على الصور والكشف عن اللغة. إنه خيار قوي للمؤسسات التي تستخدم بالفعل أدوات مايكروسوفت بسبب التكامل السلس مع خدمات أزور.

Elasticsearch، عندما تُوسَّع باستخدام تطبيقات تعلم الآلة، تصبح منصة بحث إدراكية مرنة. إنه مفتوح المصدر وقابل للتخصيص بشكل كبير، مما يجعله شائعًا بين المطورين والمؤسسات التي تحتاج للتحكم الدقيق في بنية بحثها.

IBM Watson Discovery يوفر معالجة لغوية طبيعية متقدمة وإمكانيات الذكاء الاصطناعي مباشرةً. غالبًا ما يفضلها الصناعات الخاضعة لمتطلبات الامتثال الصارمة، مثل الرعاية الصحية والتمويل، بفضل ميزاتها الأمنية القوية وقدرات التفسير.

Amazon Kendra مصمم لبيئات المؤسسات ويتكامل بشكل وثيق مع AWS. يستخدم تعلم الآلة لإعادة النتائج القائمة على السياق وهو فعال بشكل خاص للشركات التي تعمل بالفعل ضمن نظام أمازون البيئي.

Guru يقدم نهجًا فريدًا مع "وكلاء المعرفة" الخاصة به - مساعدي الذكاء الاصطناعي قابلة للتخصيص الذين يقدمون إجابات مخصصة تمامًا بالأقسام مباشرةً في أدوات مثل Slack و Chrome و Microsoft Teams. يعطي Guru الأولوية لتقديم المعرفة الموثوقة في سير عمل المستخدم، مما يجعله مناسبًا للفرق التي تحتاج إلى معلومات موثوقة دون تبديل التطبيقات.

كل هذه الأدوات تدعم مبادئ بحث الذكاء الاصطناعي الأساسية ولكنها تختلف في التركيز والتكاملات وخيارات التخصيص. سيعتمد اختيارك على مكدس التقنيات الحالي الخاص بك وعلى مدى رغبتك في تضمين البحث بعمق داخل عمل فريقك اليومي.

كيفية اختيار حلا لبحث الذكاء الاصطناعي

مع العديد من أدوات البحث الإدراكي المتاحة، يتطلب اختيار المنصة المناسبة تقييمًا دقيقًا. يجب على المنظمات النظر في الميزات الأساسية، والقدرات التكاملية، والتوافق العام مع احتياجات أعمالها لتعظيم فوائد البحث المدفوع بالذكاء الاصطناعي.

نظرة عامة على السوق

يشمل سوق البحث الإدراكي بائعين متخصصين في البحث الإداري قائد بواسطة الذكاء الاصطناعي ، كلًا بإمكانيات فريدة. تختلف الحلول من حيث الميزات، وعمق الذكاء الاصطناعي، وتركيز الصناعة.

الفروق الرئيسية

تحدد عوامل مثل عمق معالجة اللغة الطبيعية، ومرونة التكامل، وقابلية التوسع ميزات المنصات. ينبغي على المنظمات تقييم مدى توافق الحل مع تعقيد البيانات ومتطلبات الأعمال.

معايير الاختيار

يجب على المنظمات تقييم سهولة الاستخدام، وخيارات التخصيص، وميزات الأمان عند اختيار الحل. واجهة مستخدم سهلة الاستخدام وضوابط إدارية قوية ضرورية لنجاح الاعتماد.

اعتبارات التكامل

التكامل السلس مع نظم المعلومات الحالية أمر حاسم لتعظيم كفاءة البحث والاعتماد. أفضل الحلول تتصل بأنظمة إدارة علاقات العملاء وأنظمة إدارة الوثائق وغيرها من أدوات المؤسسات من دون تعطيل سير الأعمال.

أفكار نهائية

بحث الذكاء الاصطناعي يعيد تشكيل كيفية اكتشاف المؤسسات للمعلومات واستخدامها. من خلال دمج الذكاء الاصطناعي مع تجارب البحث البديهية، يساعد على عمل الفرق بذكاء وبسرعة وبثقة أكبر.

يستفيد Guru من الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة لتوفير معلومات سياقية، ذات صلة، ودقيقة للمستخدمين من خلال فهرسة واسترجاع المعرفة المؤسسية. يتجاوز البحث القائم على الكلمات المفتاحية التقليدية من خلال استخدام الذكاء الاصطناعي لفهم الغرض والسياق والعلاقات بين المعلومات، مما يجعله أداة بحث إدراكية تساعد الموظفين على العثور بسرعة على ما يحتاجون إليه. تحقق من عرض الديمو الخاص بنا لمعرفة المزيد.

\u200d\u200b\u200b