أخبار ar.wedoany.com، أطلقت شركة موبيجن (MobiGen) الكورية منصة الذكاء الاصطناعي "Grapeo 2.0" القائمة على الأنطولوجيا الديناميكية، بهدف معالجة مشكلة ضعف جودة مخرجات الذكاء الاصطناعي داخل المؤسسات.
تختلف "Grapeo 2.0" عن الإصدار 1.0 الذي كان يقتصر على بناء أنظمة معرفية فقط، حيث تعتمد "الأنطولوجيا الديناميكية" القادرة على التقييم الذاتي وتنفيذ العمليات. فعند حدوث تغييرات في بيانات المؤسسة، يتمكن الذكاء الاصطناعي من اكتشاف المهام المحددة ومعالجتها تلقائيًا.
ترى موبيجن أن الذكاء الاصطناعي المُنشر داخل المؤسسات غالبًا ما يقع في فخ "الهذيان الاصطناعي"، أي انتشار الردود منخفضة الجودة غير المُنتقاة مع ندرة الردود المفيدة حقًا. ويعود السبب الجذري لذلك إلى تشتت البيانات، وانفصال سياقات الأعمال، وعدم كفاية الأمان. وتقترح الشركة أن تقنية الأنطولوجيا يمكنها معالجة هذه المشكلات الثلاث في آن واحد، حيث تُعد الأنطولوجيا تقنية تُخبر الذكاء الاصطناعي مسبقًا بكيفية قراءة البيانات وتفسيرها.
تتكون منصة Grapeo من أربع طبقات: البيانات، والأنطولوجيا، والتطبيقات، والمشاريع. تحدد طبقة الأنطولوجيا العلاقات والسياقات بين البيانات المتناثرة، مما يضمن عدم تأثر التطبيقات في الطبقات العليا عند حدوث تغييرات في بنية البيانات السفلى. أما الأنطولوجيا الديناميكية فتبدأ بتعريف استراتيجيات الأعمال كأنطولوجيا، وعند تغير البيانات، يتخذ الذكاء الاصطناعي قراراته بنفسه ويدفع سير العمل، متجاوزًا بذلك القيود التقليدية للأنظمة القائمة على القواعد التي لا تعمل إلا ضمن شروط يحددها البشر مسبقًا.
أوضح كيم تاي سو، ممثل شركة موبيجن، أن بيانات المؤسسات غالبًا ما تكون موزعة بين مستندات أنظمة تخطيط الموارد (ERP)، وجداول بيانات Excel، وأنظمة الأقسام المختلفة. وحتى عند تجميعها عبر بحيرات البيانات أو أسواق البيانات، نادرًا ما توجد بيانات مُكررة جاهزة للاستخدام المباشر من قبل الذكاء الاصطناعي. تقوم Grapeo بافتراضية البيانات الأولية وفق معايير موحدة وربطها كطبقة منطقية واحدة، مما يتيح إجراء استعلامات واتصالات متكاملة دون الحاجة إلى نقل البيانات أو نسخها. وبناءً على ذلك، يضيف النظام عمليات الربط والتنقية والتحقق من الجودة، لتحويل البيانات إلى هيكل يمكن للذكاء الاصطناعي استخدامه مباشرة.
لتحسين دقة الردود، تستخدم موبيجن تقنية RAG الهجينة، حيث تربط وتنسق بين RAG الهيكلي، وRAG المتجهي، وRAG الرسومي عبر الأنطولوجيا. وبالمقارنة مع RAG الرسومي العادي، يمكنها الاستدلال بناءً على العلاقات والإجابة عن محتويات غير مذكورة صراحةً في المستندات. بالإضافة إلى ذلك، تدمج Grapeo عارض سير العمل القائم على الأنطولوجيا لبناء سير العمل بدون كود، بالإضافة إلى تقنية IDP التي تقوم تلقائيًا بتعيين المستندات غير المهيكلة إلى الأنطولوجيا.
شاركت موبيجن أمثلة على التطبيقات العملية لـ Grapeo. ففي السابق، كان لدى المكتب التشريعي الكوري أكثر من 20 خبيرًا مسؤولين عن ترجمة وتقديم الاستشارات بشأن اللوائح المتعلقة بالاستيراد والتصدير، حيث كانت دورة تحديث أي تعديل تنظيمي تستغرق من 3 إلى 6 أشهر، مع محدودية الدول التي يمكن التعامل معها. بعد استخدام Grapeo، قام النظام بدمج لوائح 58 دولة و13 لغة، مما أتاح خدمة تعكس أحدث التعديلات في الوقت الفعلي. وتخطط المكتب التشريعي لإتاحة الخدمة للجمهور في النصف الثاني من العام.
أما هيئة البيئة الكورية، فقد طبقت Grapeo على خدمة الاستشارات المتعلقة بدعم السيارات غير الملوثة. وفي مواجهة معايير دعم مختلفة بين 17 حكومة محلية وما يصل إلى 700 لائحة ذات صلة، تعلم الذكاء الاصطناعي الكم الهائل من اللوائح بعد تطبيق النظام، وأصبح قادرًا على معالجة كامل العملية بدءًا من حساب الدعم وصولاً إلى الرد على الاستفسارات.
تخطط موبيجن لإطلاق "Grapeo 3.0" المزودة بـ "الأنطولوجيا الفيدرالية" في النصف الأول من العام القادم، حيث سيكون هذا الإصدار قادرًا على الربط على مستوى الأنطولوجيا فقط دون مشاركة البيانات بين المؤسسات.
