البحث بالذكاء الاصطناعي

يستخدم البحث بالذكاء الاصطناعي التعلم الآلي لفهم سياق ونية استعلامات البحث، من خلال تحويلها إلى متجهات رقمية للحصول على نتائج أكثر دقة. وعلى عكس البحث التقليدي القائم على الكلمات المفتاحية، يفسر البحث بالذكاء الاصطناعي العلاقات الدلالية، ما يجعله فعالًا مع أنواع البيانات واللغات المتنوعة.

البحث بالذكاء الاصطناعي، الذي يُشار إليه غالبًا بالبحث الدلالي أو البحث بالمتجهات، هو منهجية بحث تعتمد على نماذج التعلم الآلي لفهم نية ومعنى استعلامات البحث في سياقها. وعلى عكس البحث التقليدي القائم على الكلمات المفتاحية، يحوّل البحث بالذكاء الاصطناعي البيانات والاستعلامات إلى تمثيلات رقمية تُسمى متجهات أو تضمينات. هذا يمكّن محرك البحث من فهم العلاقات الدلالية بين مختلف قطع البيانات، ما يوفر نتائج أكثر صلة ودقة حتى في غياب الكلمات المفتاحية المطابقة تمامًا.

1. نظرة عامة على البحث بالذكاء الاصطناعي

يمثل البحث بالذكاء الاصطناعي تطورًا كبيرًا في تقنيات البحث. فمحركات البحث التقليدية تعتمد بشكل كبير على مطابقة الكلمات المفتاحية، حيث تحدد صلة النتائج بوجود مصطلحات معينة في كل من الاستعلام والمستندات. أما البحث بالذكاء الاصطناعي فيستخدم نماذج تعلم آلي لفهم السياق والمعنى الكامن وراء الاستعلامات والبيانات.

من خلال تحويل النصوص والصور والصوتيات والبيانات غير المنظمة الأخرى إلى متجهات عالية الأبعاد، يمكن للبحث بالذكاء الاصطناعي قياس التشابه بين محتويات مختلفة. هذه الطريقة تمكّن محرك البحث من تقديم نتائج ذات صلة بالسياق، حتى لو لم تتضمن نفس الكلمات المفتاحية الموجودة في الاستعلام.

المكونات الرئيسية:

• البحث بالمتجهات: البحث عن نقاط بيانات (مستندات، صور، إلخ) الأقرب في فضاء المتجهات إلى متجه الاستعلام.
• الفهم الدلالي: تفسير نية ومعنى الاستعلامات في سياقها.
• نماذج التعلم الآلي: الاستفادة من نماذج مثل Transformers لتوليد التضمينات.

2. فهم تضمينات المتجهات

يكمن جوهر البحث بالذكاء الاصطناعي في مفهوم تضمينات المتجهات. فهذه التضمينات هي تمثيلات رقمية للبيانات تلتقط المعنى الدلالي للنص أو الصور أو أنواع البيانات الأخرى. وتضع هذه التضمينات البيانات المتشابهة بالقرب من بعضها البعض في فضاء متجهات متعدد الأبعاد.

كيف تعمل:

• تحويل البيانات: تتم معالجة البيانات الخام (مثل النص) بواسطة نموذج تعلم آلي لتوليد متجه.
• فضاء عالي الأبعاد: كل متجه هو نقطة في فضاء عالي الأبعاد (غالبًا مئات أو آلاف الأبعاد).
• القرب الدلالي: تكون المتجهات التي تمثل محتوى متشابه دلاليًا قريبة من بعضها البعض.

مثال:

• قد تكون تضمينات كلمتي “ملك” و"ملكة" قريبة في فضاء المتجهات لأن لهما معانٍ سياقية متقاربة.

3. كيف يختلف البحث بالذكاء الاصطناعي عن البحث القائم على الكلمات المفتاحية

تعمل محركات البحث التقليدية القائمة على الكلمات المفتاحية عن طريق مطابقة المصطلحات في استعلام البحث مع المستندات التي تحتوي على تلك المصطلحات. وتعتمد على تقنيات مثل الفهارس المعكوسة وتكرار المصطلحات لترتيب النتائج.

قيود البحث القائم على الكلمات المفتاحية:

• يتطلب تطابقًا دقيقًا: يجب على المستخدمين استخدام نفس المصطلحات الموجودة في المستندات لاسترجاعها.
• عدم فهم السياق: لا يفهم محرك البحث المرادفات أو العلاقات الدلالية بين الكلمات.
• محدودية في التعامل مع الغموض: قد تؤدي الاستعلامات الغامضة إلى نتائج غير ذات صلة.

مزايا البحث بالذكاء الاصطناعي:

• فهم سياقي: يفسر معنى الاستعلامات وليس مجرد الكلمات.
• تمييز المرادفات: يتعرف على الكلمات المختلفة ذات المعنى المتشابه.
• تعامل مع اللغة الطبيعية: فعال مع الاستعلامات الحوارية والأسئلة المعقدة.

جدول مقارنة

4. آلية البحث الدلالي

يعد البحث الدلالي تطبيقًا أساسيًا للبحث بالذكاء الاصطناعي يركز على فهم نية المستخدم ومعنى الاستعلامات في سياقها.

العملية:

1. توليد تضمين الاستعلام: يتم تحويل استعلام المستخدم إلى متجه باستخدام نموذج التضمين.
2. تضمين المستندات: تُحوّل جميع المستندات في قاعدة البيانات إلى متجهات أثناء الفهرسة.
3. قياس التشابه: يحسب محرك البحث التشابه بين متجه الاستعلام ومتجهات المستندات.
4. ترتيب النتائج: يتم ترتيب المستندات بناءً على درجات التشابه.

التقنيات الأساسية:

• نماذج التضمين: شبكات عصبية مدربة على توليد التضمينات (مثل BERT، ونماذج GPT).
• مقاييس التشابه: مثل تشابه جيب الزاوية أو المسافة الإقليدية لحساب درجات التشابه.
• خوارزميات أقرب جار تقريبي (ANN): خوارزميات فعالة لإيجاد أقرب المتجهات في الفضاء عالي الأبعاد.

5. درجات التشابه وخوارزميات ANN

درجات التشابه:

تقيس درجات التشابه مدى ارتباط متجهين ببعضهما في فضاء المتجهات. وكلما كانت الدرجة أعلى، زادت صلة المستند بالاستعلام.

• تشابه جيب الزاوية: يقيس جيب الزاوية بين متجهين.
• المسافة الإقليدية: تحسب المسافة المستقيمة بين متجهين.

خوارزميات أقرب جار تقريبي (ANN):

البحث عن الجار الأقرب بدقة في الفضاءات عالية الأبعاد يحتاج موارد حسابية كبيرة. وتوفر خوارزميات ANN تقريبات فعالة.

• الغرض: استرجاع أسرع لأكثر K متجه تشابهًا مع متجه الاستعلام.
• خوارزميات ANN الشائعة: HNSW (شبكة العالم الصغير الملاحية الهرمية)، FAISS (بحث تشابه الذكاء الاصطناعي من فيسبوك).

6. استخدامات البحث بالذكاء الاصطناعي

يفتح البحث بالذكاء الاصطناعي الباب أمام مجموعة واسعة من التطبيقات في مختلف الصناعات بفضل قدرته على فهم البيانات وتفسيرها بما يتجاوز مطابقة الكلمات المفتاحية البسيطة.

تطبيقات البحث الدلالي

الوصف: يعزز البحث الدلالي تجربة المستخدم من خلال تفسير نية الاستعلامات وتقديم نتائج ذات صلة بالسياق.

أمثلة:

• التجارة الإلكترونية: المستخدمون الذين يبحثون عن “أحذية جري للأقدام المسطحة” يحصلون على نتائج مخصصة لهذا الاحتياج.
• الرعاية الصحية: يمكن للمهنيين الطبيين استرجاع أبحاث متعلقة بحالة معينة حتى مع استخدام مصطلحات مختلفة.

التوصيات الشخصية

الوصف: من خلال فهم تفضيلات وسلوكيات المستخدم، يمكن للبحث بالذكاء الاصطناعي تقديم محتوى أو منتجات مخصصة.

أمثلة:

• خدمات البث: اقتراح أفلام أو برامج بناءً على سجل المشاهدة والتفضيلات.
• المتاجر الإلكترونية: توصية بمنتجات مشابهة للعمليات السابقة أو العناصر التي تم تصفحها.

أنظمة الإجابة على الأسئلة

الوصف: يمكّن البحث بالذكاء الاصطناعي الأنظمة من فهم استفسارات المستخدمين والإجابة عليها بمعلومات دقيقة مستخرجة من المستندات.

أمثلة:

• دعم العملاء: تقدم الشات بوتات إجابات على استفسارات المستخدمين من خلال استرجاع معلومات ذات صلة من قاعدة المعرفة.
• استرجاع المعلومات: يمكن للمستخدمين طرح أسئلة معقدة والحصول على إجابات محددة دون قراءة المستندات كاملة.

تصفح البيانات غير المنظمة

الوصف: يمكن للبحث بالذكاء الاصطناعي فهرسة والبحث في أنواع البيانات غير المنظمة مثل الصور والصوتيات ومقاطع الفيديو من خلال تحويلها إلى تضمينات.

أمثلة:

• البحث عن الصور: إيجاد صور مشابهة لصورة مقدمة أو بناءً على وصف نصي.
• البحث الصوتي: استرجاع مقاطع صوتية تتطابق مع أصوات أو عبارات منطوقة معينة.

7. مزايا البحث بالذكاء الاصطناعي

• تحسين الصلة: يوفر نتائج أكثر دقة من خلال فهم السياق والنية.
• تجربة مستخدم محسنة: يمكن للمستخدمين إيجاد ما يحتاجونه بسرعة حتى مع الاستعلامات الغامضة أو المعقدة.
• عدم الاعتماد على اللغة: يدعم لغات متعددة بفضل التضمينات التي تلتقط المعنى الدلالي.
• قابلية التوسع: قادر على التعامل مع مجموعات بيانات ضخمة وبيانات عالية الأبعاد.
• المرونة: يتكيف مع أنواع بيانات متعددة تتجاوز النص، مثل الصور والصوت.

8. تنفيذ البحث بالذكاء الاصطناعي في الأتمتة والشات بوتات

إدماج البحث بالذكاء الاصطناعي في الأتمتة والشات بوتات يعزز قدراتها بشكل ملحوظ.

الفوائد:

• فهم اللغة الطبيعية: يمكن للشات بوتات فهم الاستعلامات والرد عليها بفاعلية أكبر.
• ردود سياقية: تقديم إجابات بناءً على سياق المحادثة.
• تفاعلات ديناميكية: تعزيز تفاعل المستخدمين من خلال تقديم محتوى مخصص وذو صلة.

خطوات التنفيذ:

1. تحضير البيانات: جمع ومعالجة البيانات ذات الصلة بمجال الشات بوت.
2. توليد التضمينات: استخدام نماذج لغوية لتوليد تضمينات للبيانات.
3. الفهرسة: تخزين التضمينات في قاعدة بيانات متجهية أو محرك بحث.
4. معالجة الاستعلام: تحويل مدخلات المستخدم إلى تضمينات في الوقت الفعلي.
5. البحث بالتشابه: استرجاع أكثر الردود صلة بناءً على درجات التشابه.
6. توليد الردود: صياغة وتقديم الردود للمستخدم.

مثال على حالة استخدام:

• شات بوت خدمة العملاء: شات بوت يمكنه التعامل مع مجموعة واسعة من استفسارات العملاء من خلال البحث في قاعدة المعرفة باستخدام البحث بالذكاء الاصطناعي لإيجاد أكثر الإجابات صلة.

9. التحديات والاعتبارات

رغم مزايا البحث بالذكاء الاصطناعي العديدة، إلا أن هناك تحديات يجب أخذها في الاعتبار:

• الموارد الحاسوبية: يتطلب توليد التضمينات عالية الأبعاد والبحث فيها قوة معالجة كبيرة.
• التعقيد: يتطلب تنفيذ البحث بالذكاء الاصطناعي فهم نماذج التعلم الآلي ورياضيات المتجهات.
• قابلية التفسير: قد يكون من الصعب تفسير سبب استرجاع نتائج معينة بسبب “الصندوق الأسود” لبعض النماذج.
• جودة البيانات: تعتمد فعالية البحث بالذكاء الاصطناعي على جودة وشمولية بيانات التدريب.
• الأمان والخصوصية: يتطلب التعامل مع البيانات الحساسة وجود تدابير أمان قوية لحماية معلومات المستخدمين.

استراتيجيات التخفيف:

• تحسين النماذج: استخدام خوارزميات فعالة والنظر في الطرق التقريبية لتقليل العبء الحسابي.
• قابلية تفسير النماذج: الاستفادة من نماذج توفر رؤى حول عملية اتخاذ القرار الخاصة بها.
• حوكمة البيانات: تطبيق سياسات صارمة في إدارة البيانات لضمان الجودة والامتثال للوائح الخصوصية.

مصطلحات ذات صلة

• تضمينات المتجهات: تمثيلات رقمية للبيانات تلتقط المعنى الدلالي.
• البحث الدلالي: البحث الذي يفسر المعنى والنية وراء الاستعلامات.
• خوارزميات أقرب جار تقريبي (ANN): خوارزميات تُستخدم لإيجاد أقرب المتجهات بكفاءة.
• نماذج التعلم الآلي: خوارزميات مدربة على التعرف على الأنماط واتخاذ قرارات بناءً على البيانات.
• معالجة اللغة الطبيعية (NLP): فرع من الذكاء الاصطناعي يركز على التفاعل بين الحاسوب واللغة البشرية.

أبحاث حول البحث بالذكاء الاصطناعي: البحث الدلالي والمتجهي مقابل البحث القائم على الكلمات المفتاحية والبحث التقريبي

برز البحث الدلالي والمتجهي في الذكاء الاصطناعي كبدائل قوية للبحث التقليدي القائم على الكلمات المفتاحية والبحث التقريبي، معززًا بشكل كبير صلة ودقة نتائج البحث من خلال فهم السياق والمعنى وراء الاستعلامات.

1. تعزيز معالجة النماذج اللغوية الكبيرة السحابية باستخدام Elasticsearch ونماذج Transformer (2024) بقلم تشونه ني وآخرين:
   يستكشف كيف يمكن للبحث الدلالي بالمتجهات تحسين معالجة النماذج اللغوية الكبيرة، مع تطبيق البحث الدلالي عبر Elasticsearch وشبكات Transformer لتحقيق صلة متفوقة.
   اقرأ المزيد
2. البحث التقريبي عن الكلمات المفتاحية عبر البيانات المشفرة باستخدام مخطط بحث Trie الرمزي في الحوسبة السحابية (2012) بقلم بي. ناغا أسواني وكي. شاندرا شيكار:
   يقدم طريقة بحث تقريبي عن الكلمات المفتاحية عبر البيانات المشفرة، مع ضمان الخصوصية والكفاءة من خلال مخطط تجوال trie الرمزي ومقاييس مسافة التحرير.
   اقرأ المزيد
3. محرك البحث الدلالي الخميري (KSE): الوصول الرقمي للمعلومات واسترجاع الوثائق (2024) بقلم نيمول ثون:
   يعرض محرك بحث دلالي للوثائق الخميرية، ويقترح أطرًا قائمة على قاموس الكلمات، والأنطولوجيا، والترتيب لتحسين دقة البحث.
   اقرأ المزيد

مكتبة FAISS كمحرك بحث دلالي

عند تنفيذ البحث الدلالي، يتم تحويل البيانات النصية إلى تضمينات متجهية تلتقط المعنى الدلالي للنص. وهذه التضمينات تمثيلات رقمية عالية الأبعاد. وللبحث بكفاءة عبر هذه التضمينات وإيجاد الأكثر تشابهًا مع تضمين الاستعلام، نحتاج إلى أداة محسّنة للبحث عن التشابه في الفضاءات عالية الأبعاد.

FAISS توفر الخوارزميات والهياكل البيانية اللازمة لأداء هذه المهمة بكفاءة. ومن خلال الجمع بين التضمينات الدلالية وFAISS، يمكننا إنشاء محرك بحث دلالي قوي قادر على التعامل مع مجموعات بيانات ضخمة بزمن استجابة منخفض.

كيفية تنفيذ البحث الدلالي باستخدام FAISS في بايثون

ينطوي تنفيذ البحث الدلالي باستخدام FAISS في بايثون على عدة خطوات:

1. تحضير البيانات: جمع ومعالجة البيانات النصية.
2. توليد التضمينات: تحويل البيانات النصية إلى تضمينات متجهية باستخدام نموذج Transformer.
3. إنشاء فهرس FAISS: بناء فهرس FAISS بالتضمينات لبحث فعال.
4. معالجة الاستعلام: تحويل استعلامات المستخدم إلى تضمينات والبحث في الفهرس.
5. استرجاع النتائج: جلب وعرض أكثر المستندات صلة.

لنتعمق في كل خطوة بالتفصيل.

الخطوة 1: تحضير البيانات

جهّز مجموعة البيانات الخاصة بك (مثلاً: مقالات، تذاكر الدعم، أوصاف المنتجات).

مثال:

documents = [
    "كيفية إعادة تعيين كلمة المرور على منصتنا.",
    "استكشاف مشكلات الاتصال بالشبكة وحلها.",
    "دليل تثبيت تحديثات البرامج.",
    "أفضل الممارسات لنسخ البيانات احتياطيًا واستعادتها.",
    "إعداد المصادقة الثنائية لتعزيز الأمان."
]

نظّف ونسّق البيانات النصية حسب الحاجة.

الخطوة 2: توليد التضمينات

حوّل البيانات النصية إلى تضمينات متجهية باستخدام نماذج Transformer المدربة مسبقًا من مكتبات مثل Hugging Face (transformers أو sentence-transformers).

مثال:

from sentence_transformers import SentenceTransformer
import numpy as np

# تحميل نموذج مدرب مسبقًا
model = SentenceTransformer('sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2')

# توليد التضمينات لكل المستندات
embeddings = model.encode(documents, convert_to_tensor=False)
embeddings = np.array(embeddings).astype('float32')

• يحوّل النموذج كل مستند إلى متجه تضمين بعدد أبعاد (مثلاً 384 بعد).
• يتم تحويل التضمينات إلى float32 حسب متطلبات FAISS.

الخطوة 3: إنشاء فهرس FAISS

أنشئ فهرس FAISS لتخزين التضمينات وتمكين البحث الفعال عن التشابه.

مثال:

import faiss

embedding_dim = embeddings.shape[1]
index = faiss.IndexFlatL2(embedding_dim)
index.add(embeddings)

• IndexFlatL2 ينفذ بحثًا دقيقًا باستخدام مسافة L2 (الإقليدية).
• مع مجموعات البيانات الكبيرة، استخدم أنواع الفهارس الأكثر تقدمًا.

الخطوة 4: معالجة الاستعلام

حوّل استعلام المستخدم إلى تضمين وابحث عن أقرب الجيران.

مثال:

query = "كيف أغير كلمة مرور حسابي؟"
query_embedding = model.encode([query], convert_to_tensor=False)
query_embedding = np.array(query_embedding).astype('float32')

k = 3
distances, indices = index.search(query_embedding, k)

الخطوة 5: استرجاع النتائج

استخدم الفهارس لعرض أكثر المستندات صلة.

مثال:

print("أفضل النتائج لاستعلامك:")
for idx in indices[0]:
    print(documents[idx])

الناتج المتوقع:

أفضل النتائج لاستعلامك:
كيفية إعادة تعيين كلمة المرور على منصتنا.
إعداد المصادقة الثنائية لتعزيز الأمان.
أفضل الممارسات لنسخ البيانات احتياطيًا واستعادتها.

فهم أنواع فهارس FAISS

توفر FAISS عدة أنواع من الفهارس:

• IndexFlatL2: بحث دقيق، غير فعال مع مجموعات البيانات الكبيرة.
• IndexIVFFlat: فهرس قائم على الملفات المعكوسة، مناسب للبحث التقريبي عن الجار الأقرب وقابل للتوسع.
• IndexHNSWFlat: يستخدم رسوم بيانية للعالم الصغير الملاحية الهرمية لبحث أكثر كفاءة ودقة.
• IndexPQ: يستخدم التكميم التجميعي لتخزين وبحث أكثر كفاءة من حيث الذاكرة.

استخدام فهرس الملفات المعكوسة (IndexIVFFlat):

nlist = 100
quantizer = faiss.IndexFlatL2(embedding_dim)
index = faiss.IndexIVFFlat(quantizer, embedding_dim, nlist, faiss.METRIC_L2)
index.train(embeddings)
index.add(embeddings)

• يتم تقسيم مجموعة البيانات إلى مجموعات لبحث أكثر كفاءة.

التعامل مع البيانات عالية الأبعاد

التطبيع والبحث بالجداء الداخلي:

قد يكون استخدام تشابه جيب الزاوية أكثر فاعلية مع البيانات النصية