قاعدة بيانات المتجهات: التقنية الثورية التي تدعم البحث بالذكاء الاصطناعي

إذا كنت تحاول بناء وكيل ذكاء اصطناعي أو محرك بحث، فمن المحتمل أنك سمعت عن قواعد بيانات المتجهات.

تلعب قواعد بيانات المتجهات دوراً أساسياً في العلاقة بين البيانات والموارد والاستعلامات، لكن التعامل معها قد يبدو معقداً. لقد مررت بذلك: تصفحت مصطلحات غامضة مثل التضمينات والبحث التقريبي، ولم أكن متأكداً إن كنت أبالغ في التعقيد أو أغفل شيئاً أساسياً.

من يحدد مقاطع الفيديو التي يُوصى بها على يوتيوب؟ كيف تتغلب محركات البحث على الأخطاء الإملائية؟ كيف يعرض لي إنستغرام دائماً الكلب المثالي ذو الفراء الكثيف؟

في هذا المقال، سنستعرض عالم المتجهات والتشابه والبحث الدلالي، وكيف يمكنك بناء تطبيقات أكثر تخصيصاً.

ما هي قاعدة بيانات المتجهات؟

تخزن قاعدة بيانات المتجهات البيانات كمجموعة من التمثيلات الرقمية (المعروفة باسم المتجهات) التي تعكس معنى البيانات. هذا يسمح لك بالبحث بناءً على التشابه، وليس فقط الكلمات المفتاحية المحددة.

تعد قواعد بيانات المتجهات تقنية أساسية وراء أنظمة الدردشة والبحث والتوصية الحديثة.

كيف تعمل قواعد بيانات المتجهات؟

تخزن قواعد بيانات المتجهات النصوص والصور وجداول البيانات كسلسلة من المتجهات، وتسمى أيضاً تضمينات. كل متجه هو سلسلة من الأرقام التي قد تبدو غير ذات معنى للوهلة الأولى، لكنها في الواقع تعكس المعنى المجرد للبيانات.

هذه البيانات – سواء كانت رسائل بريد إلكتروني أو نصوص اجتماعات أو أوصاف منتجات – لا يتم استبدالها عند تحويلها إلى أرقام، بل يتم فهرستها.

هذه التضمينات الصغيرة والكثيفة تجعل استرجاع المعلومات فعالاً وذا معنى. فهي تتيح لنا مقارنة العناصر بناءً على التشابه.

مفاهيم أساسية

ما هو نموذج التضمين؟

نماذج التضمين هي نماذج تعلم آلي مدربة لتحويل البيانات إلى تضمينات.

تُدرّب هذه النماذج لضغط البيانات في متجه (التضمين)، ثم إعادة توليدها. يخزن المتجه المضغوط أكبر قدر ممكن من المعلومات الدلالية من البيانات.

هذا يعني أنها لا تخزن الكلمات فقط، بل الأفكار الكامنة وراءها. على سبيل المثال، قد يعكس التضمين أن:

• “جرو” و“كلب” مرتبطان ارتباطاً وثيقاً
• “كيف أعيد تعيين كلمة المرور؟” مشابه في المعنى لـ“لا أستطيع تسجيل الدخول إلى حسابي”
• “حاسوب محمول بسعر مناسب” و“كمبيوتر اقتصادي” يشيران إلى نفس الشيء
  

هذه الأنماط تساعد وكلاء الذكاء الاصطناعي ومحركات البحث على مقارنة المدخلات بناءً على المعنى، وليس فقط مطابقة الكلمات المفتاحية.

ما هو البحث الدلالي؟

إذًا، كيف تتم مقارنة التضمينات من حيث التشابه؟

كما ذُكر سابقًا، متجه التضمين هو سلسلة من الأرقام. هذه الأرقام تمثل نقطة في فضاء عالي الأبعاد. يمكننا تصور الأشياء في بعدين أو ثلاثة أبعاد، لكن ماذا عن 384 بعدًا؟ بدلًا من X وY وZ، لدينا مئات القيم التي تجتمع معًا لتحدد نقطة فريدة.

تسمح لنا هذه المتجهات بقياس مدى “قرب” قطعتين من المحتوى – ليس من حيث الكلمات، بل من حيث المعنى.

البحث الدلالي يحول الاستعلام إلى متجه، ويبحث في قاعدة البيانات عن أقرب المتجهات. من المفترض أن تكون هذه المتجهات هي الأكثر تشابهاً مع استعلام المستخدم.

البحث التقريبي عن الجار الأقرب (ANN)

يتم إجراء البحث الدلالي باستخدام خوارزمية الجار الأقرب التقريبية (ANN). هدف هذه الخوارزمية هو الإجابة على سؤال: "أي متجه في قاعدة بياناتي هو الأكثر تشابهًا مع استعلامي؟"

هناك عدة خوارزميات للجار الأقرب التقريبية، ولكل منها نقاط قوة خاصة. على سبيل المثال:

العالم الصغير القابل للتنقل الهرمي (HNSW)

HNSW مُحسّن للبحث في الوقت الفعلي وبزمن استجابة منخفض. وهو ممتاز لتغذية المحتوى المخصص وأنظمة التوصية – أي سيناريو يتطلب البحث السريع في بيانات تتغير باستمرار.

فهرس الملف المعكوس (IVF)

IVF أكثر ملاءمة للبيانات الضخمة التي لا تتغير كثيراً. مثل كتالوجات التجارة الإلكترونية أو أدلة الأبحاث الأكاديمية.

في الواقع، تكون الخوارزمية مخفية داخل المحرك أو المنصة المستخدمة لتنفيذ البحث.

حالات استخدام قواعد بيانات المتجهات

الآن بعد أن فهمنا كيف يتم إنشاء المتجهات ومقارنتها، دعونا نلقي نظرة على الطرق المختلفة التي يمكننا استخدامها لتشغيل التطبيقات.

RAG (التوليد المعزز بالاسترجاع)

يبدو أن هذه الاستراتيجية لتوليد النصوص باستخدام نماذج اللغة الكبيرة هي محور الحديث حالياً، ولسبب وجيه: RAG موثوق ودقيق ويوفر إجابات محددة، وكل ذلك بفضل قواعد بيانات المتجهات.

مع RAG، يتم تضمين استعلام المستخدم ومقارنته مع بقية قاعدة البيانات للعثور على عناصر مشابهة. ثم يستند النموذج إلى هذه العناصر عند توليد الإجابة.

تتجنب RAG الاعتماد على المعرفة الداخلية للنموذج أو تاريخ المحادثة، وكلاهما قد يكون غير دقيق أو غير ذي صلة.

لنفترض أنك تطلب ملخصًا عن طفولة نابليون. قد يكون رد النموذج معقولًا، لكن هل هو دقيق؟ مع RAG، سيتم استخدام مستندات ذات صلة باستعلامك لتوجيه إجابة النموذج. بهذه الطريقة، يمكنك الرجوع إلى المصدر الأساسي والتحقق من صحة النتائج.

إذا أردت رؤية ذلك عملياً، إليك دليلاً حول بناء روبوت دردشة باستخدام RAG.

توصيات المنتجات والمحتوى

لا تُستخدم قواعد بيانات المتجهات فقط للرد على استفسارات المستخدمين. بل يمكن استخدامها أيضاً لتحسين تجربة المستخدم.

يسمح تتبع سجل تصفح المستخدمين وتجميع العناصر المتشابهة للشركات بتحديد أفضل منتج أو محتوى يمكن التوصية به للمستخدم.

هذا مثال ممتاز لما نشير إليه بـالخوارزمية: توصيات محتوى استراتيجية وإعلانات مستهدفة.

تخيل منصة لمشاركة الفيديو: كل فيديو له تضمين خاص به مخزن في قاعدة البيانات. عندما تشاهد أحدها، يمكن للنظام اقتراح مقاطع أخرى ذات تضمينات قريبة – أي محتوى مشابه، حتى لو كانت العناوين أو الوسوم مختلفة تماماً.

مع مرور الوقت، يصبح سجل مشاهداتك بمثابة “سحابة” شخصية من التضمينات، تساعد النظام على فهم تفضيلاتك وتوصية ما ترغب في مشاهدته لاحقاً.

فوائد قواعد بيانات المتجهات مقارنة بقواعد البيانات التقليدية

الآن بعد أن أصبح لدينا فكرة عن كيفية وماهيّة قواعد بيانات المتجهات، دعونا نتحدث عن الأسباب: ما هي المزايا التي تقدمها في روبوتات الدردشة ومحركات البحث؟

1. توفر سياقاً أوسع لروبوتات الدردشة

نماذج اللغة الكبيرة عرضة للنسيان والهلوسة في المحادثات الطويلة. لا المستخدمون ولا المطورون لديهم فكرة واضحة عن المعلومات التي يتم الاحتفاظ بها.

مع استراتيجيات مثل RAG، يبحث النموذج في قاعدة البيانات عن المعلومات اللازمة للإجابة بدقة على استفسارك.

بدلاً من تكرار تذكير النموذج وتصحيحه، تخزن قواعد بيانات المتجهات المعلومات ذات الصلة وتسترجعها بشكل صريح.

2. تجعل نتائج البحث متسامحة مع الأخطاء الإملائية

حتى لو كنا نعرف الكلمات المفتاحية بالضبط، يبقى البحث معقداً.

golfen retriever≠ golden retriever، لكن يجب أن يعرف محرك البحث الفرق.

إذا كنا نطابق الاستعلامات حرفياً، فإن خطأ إملائياً أو كلمة مكتوبة بشكل خاطئ قد يستبعد خياراً ذا صلة.

عندما نُجرد معنى استعلام البحث، لا تصبح التهجئة أو الصياغة المحددة ذات أهمية كبيرة.

3. تتيح للمستخدمين إجراء بحث تقريبي

البحث لا يتعلق فقط بـ الكلمات المفتاحية، بل يتعلق أكثر بـ ✨الإحساس العام✨.

تحويل النص إلى متجه تضمين يسمح لك بتخزينه في فضاء الإحساس غير الملموس. لذلك، على السطح،

"أين يمكنني الحصول على فلات وايت مميز هنا؟"

لا تبدو مثل

"أفضل أماكن للحصول على الكافيين بالقرب مني"

لكن محرك البحث الخاص بك سيطابق بينهما على أي حال. هذا ممكن لأن تضمينات العبارتين متقاربة جداً، رغم اختلاف الصياغة.

4. قواعد بيانات المتجهات يمكنها المقارنة بين أنواع البيانات المختلفة

تأتي البيانات بأشكال وأحجام وأنواع متعددة. غالباً ما نحتاج إلى مقارنة البيانات بين أنواع مختلفة. على سبيل المثال، استخدام النص للبحث وتصفية صور المنتجات.

النماذج متعددة الوسائط مدربة على مقارنة أنواع مختلفة من البيانات، مثل النصوص والصور والصوت والفيديو.

هذا يجعل من السهل التحدث عن محتواك. ابحث عن منتج بوصف صورته، أو اسأل عن الرسوم البيانية باستخدام لغة بسيطة.

كيفية بناء وكيل ذكاء اصطناعي بقدرات بحث ذكية

إذا كنت جديداً على البحث الدلالي، ربما لديك الكثير من الأسئلة:

كيف أجهز بياناتي؟

ما البيانات التي يجب أن أدرجها؟

أي نموذج تضمين يجب أن أستخدم... وكيف أعرف أنه يعمل؟

لحسن الحظ، لست مضطراً لمعرفة كل شيء مسبقاً. إليك كيفية البدء بخطوات بسيطة:

1. حدد حالة الاستخدام

ابدأ بشيء بسيط وعملي. إليك بعض الأمثلة لتحفيز الأفكار:

• روبوت دردشة للتجزئة يساعد العملاء في العثور على المنتجات المناسبة بناءً على احتياجاتهم وتفضيلاتهم. اسأله، “ما هي أفضل سترة شتوية للمشي لا يتجاوز سعرها 150 دولارًا؟”

• روبوت لإدارة التذاكر يقوم بفرز طلبات تكنولوجيا المعلومات للموظفين في الوقت الفعلي. اسأل: "هل هناك أي تذاكر ذات أولوية عالية تتعلق بالوصول إلى VPN لم يتم تعيينها بعد؟"

• وكيل أتمتة العمليات التجارية يدير تنفيذ الطلبات من البداية حتى النهاية. اسأله: "هل تم شحن طلب سميث بالفعل، وهل أرسلنا بريد التأكيد؟"

جميع هذه الأمثلة سريعة البناء، سهلة الاختبار، وذات قيمة فورية.

2. اختر منصتك

إذا بدت لك قواعد بيانات المتجهات معقدة أو مجردة، هناك العديد من منصات روبوتات الدردشة التي تتعامل مع التضمين والتجميع نيابة عنك في الخلفية.

3. اجمع بياناتك

ابدأ بما لديك بالفعل—ملفات نصية، ملفات PDF، جداول بيانات. المنصة الجيدة تتولى تنسيق البيانات عنك. فقط قم برفع المحتوى، وستقوم هي بعملية التضمين والفهرسة تلقائياً.

بعض التفاصيل ستعتمد على المنصة التي تستخدمها. إليك بعض النصائح للاستفادة القصوى من بياناتك.

4. أضف وصفاً

اكتب وصفاً قصيراً بلغة بسيطة يوضح هدف الروبوت الخاص بك.

هذا يساعد في تحديد الأسلوب والتوقعات: كيف يجب أن يتحدث الروبوت مع المستخدمين، ما نوع الأسئلة التي قد يتلقاها، وما البيانات التي يمكنه الرجوع إليها.

على سبيل المثال:
"أنت مساعد دعم لفريق الموارد البشرية. ساعد الموظفين في العثور على السياسات والإجابة عن الأسئلة المتعلقة بالإجازات والمزايا. استخدم المعلومات من دليل الموظف ووثائق الموارد البشرية. كن واضحاً ومهذباً. إذا لم تكن تعرف الإجابة، اطلب من المستخدم التواصل مع الموارد البشرية."

5. اختبر وعدّل

اختبر الإعداد الخاص بك باستفسارات حقيقية. اسأل ما قد يسأله عملاؤك. هل النتائج ذات صلة؟ دقيقة؟

عدّل الروبوت حسب الحاجة:

• هل النتائج غير مكتملة؟ زد عدد الأجزاء للحصول على إجابات أكثر شمولاً.
• هل الاستجابة بطيئة؟ اختر نموذجاً أسرع.
• هل الإجابات غير صحيحة؟ جرّب نموذجاً أكثر دقة، أو أضف بيانات ذات صلة.

المنصات قابلة للتخصيص بدرجة عالية، لذا غالباً ما يكون حل المشكلات مجرد تكوين، مثل تجربة النماذج المتاحة أو تغيير الأوصاف.

ابنِ قدرات بحث أكثر ذكاءً

مع التقدم الأخير في الذكاء الاصطناعي، أصبحت البيانات القابلة للبحث ليست مجرد ميزة إضافية—بل أصبحت التوقع الافتراضي.

لست بحاجة لإتقان ANN أو التضمين لبناء محركات بحث أكثر ذكاءً. منصتنا توفر لك أدوات جاهزة للبحث الدلالي وتوليد الإجابات المدعومة بالاسترجاع. لا حاجة لتحضير البيانات.

ابدأ البناء اليوم. إنه مجاني.

الأسئلة الشائعة

1. كيف أقيم أداء قاعدة بيانات المتجهات؟

لتقييم أداء قاعدة بيانات المتجهات، قِس زمن استجابة الاستعلام (مدى سرعة إرجاع النتائج)، الاسترجاع أو الدقة (مدى ملاءمة النتائج)، وقابلية التوسع (مدى قدرتها على التعامل مع زيادة البيانات والاستعلامات). يجب اختبارها باستعلامات حقيقية للتأكد من تلبية توقعات السرعة والدقة تحت الضغط.

2. ما هي متطلبات التخزين لبيانات المتجهات على نطاق واسع؟

متطلبات التخزين لبيانات المتجهات على نطاق واسع تعتمد على عدد المتجهات وأبعادها—على سبيل المثال، مليون متجه بأبعاد 768 باستخدام أعداد عشرية 32-بت يتطلب أكثر من 3 جيجابايت من التخزين الخام. على نطاق واسع (ملايين إلى مليارات المتجهات)، توقع متطلبات بعشرات أو مئات الجيجابايت، واستخدم خيارات مثل الضغط أو الفهرسة التقريبية لتقليل التكاليف.

3. ماذا يحدث إذا كان هناك مستندان مختلفان جداً لهما تضمينات متشابهة بسبب الضوضاء أو تحيز النموذج؟

إذا أنشأ مستندان غير مرتبطين تضمينات متشابهة، قد يعرض نظام البحث نتائج غير صحيحة. لمعالجة ذلك، يمكنك ضبط نموذج التضمين على بيانات خاصة بالمجال أو استخدام تقنيات البحث الهجين التي تجمع بين المتجهات وبيانات التعريف أو مرشحات الكلمات المفتاحية لتوضيح النتائج.

4. كيف يتم إصدار نسخ من بيانات المتجهات وإدارتها بمرور الوقت؟

يتم إصدار بيانات المتجهات من خلال تتبع بيانات الإدخال ونموذج التضمين المستخدم لإنشاء المتجهات. تشمل الممارسات الشائعة تخزين لقطات مؤرخة ووضع علامات على إصدارات الفهارس.

5. هل من الممكن الجمع بين البحث التقليدي بالكلمات المفتاحية والبحث بالمتجهات؟

نعم، الجمع بين البحث التقليدي بالكلمات المفتاحية والبحث بالمتجهات يسمى البحث الهجين، وتدعمه العديد من المنصات مثل Elasticsearch أو Vespa. هذه الطريقة تحسن الملاءمة من خلال استخدام المطابقة اللفظية للاستعلامات الدقيقة والتشابه الدلالي للمتجهات لفهم السياق.