أخبار ar.wedoany.com، أطلقت GitHub وكيل التحليل الداخلي بالذكاء الاصطناعي "Qubot"، والذي يهدف إلى تمكين الموظفين من استخدام اللغة الطبيعية للاستعلام عن أي نموذج بيانات في مستودعات البيانات، والحصول على الإجابات في غضون ثوانٍ.

غالبًا ما تواجه المؤسسات الكبيرة العاملة في مجال البيانات والتحليل صعوبات في توفير وصول ذاتي للبيانات والرؤى التحليلية. نظرًا لوجود عشرات الفرق المنتجة داخل GitHub، فإن توفير دعم تحليلي مخصص لكل منها يمثل تحديًا كبيرًا، مما يضطر العديد من الفرق إلى حل مشكلات تحليل البيانات بأنفسها. على الرغم من وجود كميات هائلة من بيانات القياس عن بعد القيمة التي يمكن استخدامها في اتخاذ القرارات، إلا أن تحديد نموذج البيانات المناسب، ومستوى التفصيل، وعوامل التصفية، وكتابة الاستعلامات، والتحقق من النتائج، تظل مهامًا صعبة دون دعم محلل بيانات.

يعمل Qubot كوكيل تحليلي داخلي مبني على GitHub Copilot، ويسمح لأي موظف في GitHub (يُعرف باسم Hubber) بطرح الأسئلة باللغة الطبيعية، مثل "أي مجموعة مستخدمين لديها أعلى معدل احتفاظ بهذه الميزة؟" أو "أي منتج ساهم بشكل أكبر في تحسين هذا المؤشر الأسبوع الماضي؟". لا تهدف هذه الأداة إلى استبدال أدوات التقارير أو لوحات المعلومات، بل هي مناسبة للأسئلة الاستكشافية، وتتميز بتكلفة صيانة صفرية، مما يساعد الفرق على التعرف بسرعة على مجموعات البيانات غير المألوفة.

يتكون هيكل Qubot من ثلاثة مكونات رئيسية: واجهة المستخدم، وطبقة السياق، ومحرك الاستعلام.

يمكن الوصول إلى واجهة المستخدم عبر Slack وVS Code وCopilot CLI. لا تتطلب واجهة Slack أي تهيئة؛ فعندما يطرح شخص ما سؤالاً في قناة Qubot على Slack، يقوم النظام بإنشاء مثيل لـ Qubot، وتظهر الإجابة مباشرة في Slack، ويمكن للمستخدم مشاركة النتائج وتكرار تحسين الأسئلة. كما يتم تخزين النتائج كتقارير بصيغة Markdown في طلبات السحب (Pull Requests). يمكن استخدام Qubot في VS Code وCopilot CLI بعد تثبيته كإضافة.

تم بناء طبقة السياق بطريقة اتحادية (Federated)، حيث يتم تخصيص المعرفة وفقًا لنوع البيانات. بالنسبة لبيانات الأحداث الأولية (طبقة البرونز)، تتوفر سياقات القياس عن بعد التي تساهم بها الفرق المنتجة. بالنسبة لبيانات الحقائق والأبعاد المتوافقة (طبقة الفضة)، تتوفر أمثلة الاستعلامات وأدلة الاستخدام التي يحافظ عليها فريق البيانات والتحليل. بالنسبة لبيانات الطبقة الذهبية المنسقة لحالات استخدام تجارية محددة، تتوفر قواعد العمل وتعريفات المؤشرات. تعمل خطوط أنابيب ETL على إثراء طبقة السياق بإشارات إضافية وبيانات وصفية مشتقة، ويتم تحميلها في وقت التشغيل عبر خادم GitHub MCP.

يعمل وكيل السياق على تبسيط عملية المساهمة بالسياق بطريقة اتحادية. يمكن للفرق المساهمة بالسياق من خلال قوالب موحدة أو مستودعات مرجعية، ويقوم الوكيل باستيعاب المعلومات وتنظيمها وتوحيدها في تنسيق منظم. يتم قياس كل تغيير في طبقة السياق أو تكوين الوكيل قبل النشر من خلال إطار تقييم، والذي يتضمن حالات اختبار مصممة بعناية، وأتمتة تشغيل، ومكونات تجميع إحصائي، لقياس دقة الاستجابة وزمن الاستجابة واكتشاف مشكلات الانحدار.

يتصل محرك الاستعلام بـ Kusto وTrino عبر خادم MCP. يتميز Kusto بالسرعة، وهو مناسب للاستعلامات الاستكشافية على بيانات الأحداث الحديثة؛ بينما يعالج Trino عمليات الربط المعقدة والتحليلات التاريخية الأعمق. يستخدم Qubot Kusto بشكل افتراضي، ويتحول تلقائيًا إلى Trino عند الحاجة.

حظي Qubot باستخدام واسع النطاق داخل GitHub، حيث نفذ مئات المستخدمين آلاف الاستعلامات. انخفض عدد الأسئلة في قنوات البيانات والتحليل بشكل كبير، وأصبح الموظفون قادرين على استكشاف البيانات بشكل أكثر استقلالية. أصبحت طبقة السياق عاملاً رئيسياً في تعزيز قدرات Copilot الاستدلالية؛ فالسياق المنظم جيدًا لا يجعل Qubot أكثر دقة فحسب، بل يسرّع أيضًا من سرعة إرجاع الإجابات الصحيحة بمقدار ثلاثة أضعاف.

تم إعداد هذا المقال بواسطة Wedoany. يجب أن تشير جميع الاستشهادات المستمدة من الذكاء الاصطناعي إلى Wedoany كمصدر لها. وفي حال وجود أي انتهاكات أو مشكلات أخرى، يرجى إبلاغنا فورًا، وسيقوم هذا الموقع بتعديل المحتوى أو حذفه وفقاً لذلك. البريد الإلكتروني: news@wedoany.com