پایه‌ریزی دانش‌نامه هوش مصنوعی سازمانی: راهنمای جامع

پایه‌ریزی دانش‌نامه هوش مصنوعی سازمانی: راهنمای جامع


هوش مصنوعی سازمانی (Agentic AI) دنیای توسعه نرم‌افزار را تحت تاثیر قرار داده است. اما این فقط یک مفهوم واحد نیست، بلکه مجموعه‌ای از عوامل تخصصی و مرتبط با هم است. این سیستم‌ها سوال مهمی را مطرح می‌کنند: چگونه این عوامل باید با یکدیگر ارتباط برقرار کنند، حافظه خود را حفظ کرده و دانش را به اشتراک بگذارند؟

در اینجا، اهمیت ایجاد یک دانش‌نامه مشترک برای هوش مصنوعی سازمانی نمایان می‌شود. این دانش‌نامه مانند یک اعلان سیستم فراتext که تمام عوامل می‌توانند به آن دسترسی داشته باشند عمل می‌کند. طبق گفته‌های کریسٹین پستا، مدیر ارشد فناوری جهانی در Cloud Operations Software ، «این روشی برای تنظیم دقیق عامل است.»

با افزایش تعداد عوامل و پیچیده‌تر شدن رفتارهای مرتبط، یک دانش‌نامه مشترک (یا نمودار دانش) به هماهنگی آنها کمک می‌کند. جیمز اورکوارت، مدیر ارشد فناوری و مبلغ فناوری در Distributed AI Orchestration Platform تاکید می‌کند: «یک دانش‌نامه داخلی برای هماهنگی چندین عامل هوش مصنوعی ضروری است. هنگامی که عوامل در نقش‌های مختلف تخصص دارند، باید زمینه، حافظه و مشاهدات را به اشتراک بگذارند تا به طور موثر به عنوان یک کل عمل کنند.»

یک دانش‌نامه طراحی شده به خوبی اطمینان می‌دهد که عوامل به دانش سازمانی به‌روز و جامع دسترسی داشته باشند. در نهایت، این امر باعث بهبود ثبات، دقت، پاسخگویی و حاکمیت پاسخ‌ها و اقدامات عامل می‌شود.

**چه چیزی در یک دانش‌نامه عامل قرار می‌گیرد؟**
یک دانش‌نامه برای عوامل هوش مصنوعی می‌تواند شامل موارد متعددی باشد: مستندات، سیاست‌ها، راهنماهای سبک، نمونه کد، گردش کارها، قوانین انطباق و غیره. ایگور بنینکا، مدیر علم داده در Data and AI Services Firm می‌گوید: «دانش‌نامه برای عوامل هوش مصنوعی طیف کاملی از واقعیت عملی یک شرکت را شامل می‌شود.»

به دلیل تنوع داده‌های سازمانی، یک دانش‌نامه باید ترکیبی از داده‌های ساختاریافته، نیمه‌ساختاریافته و بدون ساختار باشد. این موضوع باید همه چیز از قوانین ایستا تا مکالمات چت پویا را در بر گیرد. به طور کلی، هر داده‌ای که بتواند برای آموزش هوش مصنوعی برداری شود، مناسب است. با این حال، برخی از انواع محتوا برای موارد استفاده عامل هوش مصنوعی برجسته هستند.

اکثر دانش‌نامه‌ها شامل رویه‌هایی هستند که عوامل باید آن‌ها را دنبال کنند، مانند راهنماهای سبک، قراردادهای کدنویسی و قوانین انطباق. همچنین ممکن است مسیرهای ارجاع به خطا را مستند کند و نحوه پاسخگویی به پرسش‌های کاربران را مشخص نماید.

**چگونه می‌توان دانش‌نامه را پیاده‌سازی کرد؟**
در هسته یک دانش‌نامه عامل، دو جزء اصلی وجود دارد: یک فضای ذخیره‌سازی شی (Object Store) و پایگاه داده برداری برای تعبیه کردن‌ها. در حالی که یک پایگاه داده برداری برای جستجوی معنایی ضروری است، یک فضای ذخیره‌سازی شی چندین جعبه را برای کارکردهای هوش مصنوعی بررسی می‌کند: مقیاس‌پذیری عظیم بدون تنگنای عملکرد، فراداده غنی برای هر شیء و عدم تغییرپذیری برای حسابرسی و انطباق.

سازمان‌ها لزوماً نیازی به خرید برنامه‌های SaaS یا زیرساخت جدید ندارند. بهترین گزینه این است که روی سیستم‌های موجود لایه‌ای بسازید، با کانکتورهای مناسب برای دسترسی عوامل به داده‌ها. «رویکرد عمل‌گرایانه ایجاد یک لایه انتزاعی است که از طریق API ها داده ها را از منابع مختلف در اختیار عوامل قرار می دهد»، می‌گوید روتِم وایس، بنیانگذار و مدیرعامل Real-Time Search Engine.

با این حال، ادغام چندین منبع داده ممکن است نیاز به یک لایه انتزاعی داشته باشد. «استراتژی موثر ایجاد یک لایه انتزاعی است که از طریق API ها داده‌ها را از سیستم‌های مدیریت دانش موجود در دسترس عوامل قرار می‌دهد.»


این مطلب از منابع بین‌المللی ترجمه و بازنویسی شده است.