كيفية استخدام Cohere للبحث المؤسسي في عام 2026

أنت متأكد من وجود المستند. لقد رأيته الأسبوع الماضي.

ولكن بعد تجربة كل تركيبة كلمات رئيسية يمكنك التفكير فيها — "نتائج التسويق للربع الثالث"، "أداء الربع الثالث"، "تقرير التسويق لشهر أكتوبر" — لا يظهر في شريط البحث الخاص بشركتك أي نتيجة. هذه المطاردة المحبطة للحصول على المعلومات هي علامة كلاسيكية على البحث القديم بالكلمات الرئيسية.

هذه الأنظمة تجد فقط الكلمات المطابقة تمامًا وتفوت ما تعنيه بالفعل. Cohere يحل هذه المشكلة بفعالية من خلال توفير طبقة بحث ذكية تربط أنظمتك.

لذا، إذا كنت تحاول معرفة "كيفية استخدام Cohere للبحث المؤسسي"، فنحن هنا لمساعدتك. يشرح هذا الدليل كل شيء.

ما هو Cohere AI ولماذا هو مهم لـ Enterprise Search؟

Cohere هي منصة ذكاء اصطناعي تبني نماذج لغوية كبيرة (LLMs) خصيصًا للاستخدام المؤسسي. بالنسبة للبحث الداخلي، هذا يعني الانتقال من البحث القائم على الكلمات المفتاحية إلى البحث الدلالي الذكي الذي يفهم النية والسياق والمعنى.

لا تزال معظم أدوات البحث المؤسسي تعتمد على مطابقة الكلمات المفتاحية الحرفية. إذا لم تظهر الكلمات الدقيقة في عنوان المستند أو نصه، فغالبًا ما يتم تفويت النتيجة. يغير Cohere هذا الوضع من خلال تمكين أنظمة البحث من فهم ما يبحث عنه المستخدم فعليًا، وليس فقط ما كتبته.

عادةً ما تقضي الفرق التي تحاول إنشاء بحث مدعوم بالذكاء الاصطناعي بنفسها شهورًا في تجميع قواعد بيانات متجهة، وتضمين خطوط أنابيب، وإعادة ترتيب النماذج. حتى بعد كل هذا العمل، غالبًا ما يكون أداء البحث ضعيفًا لأنه موجود في نظام منفصل عن المكان الذي يتم فيه العمل فعليًا، ومنفصل عن المهام والوثائق وسير العمل.

تستخدم أداة البحث المؤسسي القوية مثل Cohere تقنية RAG (الإنشاء المعزز بالاسترجاع) لدمج البحث الذكي مع الذكاء الاصطناعي. هذا النهج يحول معرفتك الداخلية إلى مورد يمكن الوصول إليه على الفور.

في حالة Cohere، تقوم الأداة بتحويل المستندات إلى تضمينات، وهي تمثيلات رقمية للمعنى. عندما يبحث شخص ما عن "تقرير الإيرادات الفصلية"، يسترجع النظام المستندات ذات الصلة من الناحية المفاهيمية مثل "النتائج المالية للربع الرابع" أو "ملخص الأرباح"، حتى لو لم تكن تلك الكلمات الرئيسية موجودة بالضبط.

لهذا السبب يعتبر Cohere مهمًا للبحث المؤسسي. فهو يقلل من تعقيد التنفيذ، ويحسن دقة النتائج، ويتيح البحث الذي يعمل بالطريقة التي يفكر بها الموظفون فعليًا ويطرحون الأسئلة داخل أنظمة العمل الحديثة.

الميزات الرئيسية لـ Cohere لـ Enterprise Search

عند تقييم حلول البحث بالذكاء الاصطناعي، قد يصعب عليك معرفة القدرات التي تحل مشاكلك بالفعل بسبب الضجة التسويقية. فالوعود العامة بـ "بحث أكثر ذكاءً" لا تساعد فرق الهندسة والمنتجات لديك على اتخاذ قرارات مستنيرة.

الحقيقة هي أن نظام البحث الموثوق يعتمد على مجموعة من نماذج الذكاء الاصطناعي المتميزة التي تعمل معًا.

يقدم Cohere عدة نماذج يمكنك استخدامها بشكل مستقل أو دمجها لبناء بنية بحث متطورة. فهم هذه الميزات الأساسية هو الخطوة الأولى لتصميم نظام يلبي الاحتياجات المحددة لفريقك.

التضمين للبحث الدلالي المتجه

أكبر مصدر للإحباط في أنظمة البحث القديمة هو عدم قدرتها على العثور على المعلومات ذات الصلة من الناحية المفاهيمية. فأنت تبحث عن "دليل تهيئة الموظفين الجدد" وتفوتك الوثيقة بعنوان "قائمة مهام اليوم الأول للموظفين الجدد". يحدث هذا لأن النظام يطابق الكلمات، وليس المعنى.

يحل نموذج Embed، مع البحث العصبي، هذه المشكلة عن طريق تحويل النص إلى متجهات — قوائم طويلة من الأرقام التي تلتقط المعنى الدلالي. تتيح هذه العملية، التي تسمى التضمين، للنظام تحديد المستندات المتشابهة من الناحية المفاهيمية، حتى لو لم تكن تشترك في أي كلمات رئيسية مشتركة. بشكل أساسي، تفهم أداة البحث الخاصة بك تلقائيًا المرادفات والأفكار ذات الصلة.

فيما يلي الجوانب الرئيسية لنموذج التضمين في Cohere:

أعد ترتيب النتائج لتحسين ملاءمتها

في بعض الأحيان، تعرض نتائج البحث قائمة بالوثائق ذات الصلة، ولكن أهمها يكون موجودًا في الصفحة الثانية. وهذا يجبر المستخدمين على البحث في النتائج، مما يؤدي إلى إضاعة الوقت وفقدان الثقة في نظام البحث.

هذه مشكلة تتعلق بالترتيب. فقد عثر النظام على المعلومات الصحيحة ولكنه فشل في ترتيبها حسب الأولوية بشكل صحيح.

يعالج نموذج إعادة الترتيب من Cohere هذه المشكلة من خلال عملية من مرحلتين. أولاً، تستخدم طريقة استرجاع سريعة (مثل البحث الدلالي) لجمع مجموعة كبيرة من المستندات التي قد تكون ذات صلة. ثم، تقوم بتمرير هذه القائمة إلى نموذج إعادة الترتيب، الذي يستخدم بنية تشفير متقاطع أكثر كثافة من الناحية الحسابية لتحليل كل مستند وفقًا لاستعلامك المحدد وإعادة ترتيبها لتحقيق أقصى قدر من الصلة.

وهذا مفيد بشكل خاص في المواقف الحرجة التي تتطلب الدقة، مثل عندما يجد موظف الدعم الإجابة الصحيحة لعميل أو يبحث أحد أعضاء الفريق عن قسم معين في مستند. على الرغم من أن ذلك يضيف وقتًا قصيرًا للمعالجة، إلا أن تحسين جودة النتائج غالبًا ما يستحق هذا التضحية.

حالات استخدام Enterprise Search للفرق

تعد قدرات الذكاء الاصطناعي المجردة مثيرة للاهتمام، ولكنها لا تصبح مفيدة إلا عند تطبيقها لحل مشكلات الأعمال الواقعية. يبدأ تنفيذ البحث المؤسسي الناجح بتحديد نقاط الضعف المحددة هذه. 👀

فيما يلي بعض السيناريوهات العملية التي يمكن للفرق فيها تطبيق البحث المدعوم من Cohere:

القاسم المشترك هو أن البحث الفعال في المؤسسة يجب أن يكون مدمجًا في إدارة سير العمل الحالية. لا يكفي وجود شريط بحث مستقل. يجب أن يكون فريقك قادرًا على العثور على المعلومات والتصرف على الفور دون الحاجة إلى تبديل الأدوات.

🛠️ مجموعة أدوات: أنشئ مركزًا داخليًا سيستخدمه فريقك بالفعل. يحافظ قالب قاعدة المعرفة في ClickUp على تنظيم كل شيء بدقة وسهولة البحث، بدءًا من الإرشادات وحتى إجراءات التشغيل القياسية، بحيث لا يترك أحد يتساءل عن مكان وجود المعلومات.

احصل على نموذج مجاني

كيفية إعداد Cohere for Enterprise Search

قد يبدو الانتقال من تقييم البحث بالذكاء الاصطناعي إلى تنفيذه فعليًا أمرًا شاقًا. خاصةً إذا كان فريقك جديدًا في مجال نماذج اللغة الكبيرة.

على الرغم من أن تعقيد الإعداد يعتمد على حجم شركتك ومجموعة التقنيات الحالية لديك، فإن الخطوات الأساسية لبناء نظام بحث مدعوم من Cohere متسقة. يقدم هذا القسم إرشادات عملية لتوجيه فريقك التقني.

المتطلبات الأساسية والوصول إلى واجهة برمجة التطبيقات

قبل كتابة أي كود، تحتاج إلى تجهيز أدواتك والوصول إليها. يساعد هذا الإعداد الأولي على منع حدوث مشكلات أمنية وعقبات في وقت لاحق.

إليك ما تحتاجه للبدء:

يمكنك أيضًا الوصول إلى نماذج Cohere من خلال Amazon Bedrock، مما يسهل عملية الفوترة والأمان إذا كانت شركتك تعمل بالفعل ضمن نظام AWS.

قم بإنشاء تضمينات باستخدام Cohere Embed

الخطوة التالية هي تحويل مستنداتك إلى متجهات قابلة للبحث. تتضمن هذه العملية إعداد المحتوى الخاص بك ثم تشغيله من خلال نموذج Cohere Embed.

تؤثر طريقة إعداد المستندات، وخاصة طريقة تقسيمها إلى أجزاء أصغر، تأثيرًا كبيرًا على جودة البحث. وهذا ما يُسمى استراتيجية التجزئة.

تشمل استراتيجيات التجزئة الشائعة ما يلي:

بمجرد تقسيم المستندات إلى أجزاء، يمكنك إرسالها إلى Embed API على دفعات لإنشاء تمثيلات متجهة. عادةً ما تكون هذه عملية تتم مرة واحدة للمستندات الموجودة لديك، حيث يتم تضمين المستندات الجديدة أو المحدثة فور إنشائها.

تخزين واستعلام المتجهات

تحتاج المتجهات التي أنشأتها حديثًا إلى مكان. قاعدة بيانات المتجهات هي قاعدة بيانات متخصصة مصممة لتخزين التضمينات والاستعلام عنها بناءً على تشابهها.

تعمل عملية الاستعلام على النحو التالي:

عند اختيار قاعدة بيانات متجهة، ستأخذ في الاعتبار أيضًا مقياس التشابه الذي ستستخدمه. يعد تشابه جيب التمام هو الأكثر شيوعًا للبحث النصي، ولكن هناك خيارات أخرى لحالات استخدام مختلفة.

قم بتنفيذ إعادة الترتيب للحصول على نتائج أفضل

بالنسبة للعديد من التطبيقات، تكون النتائج من قاعدة البيانات المتجهة جيدة بما يكفي. ولكن عندما تحتاج إلى أفضل نتيجة على الإطلاق في المقدمة، فمن الذكاء إضافة خطوة إعادة ترتيب.

هذا مهم بشكل خاص عندما يعمل البحث الخاص بك على تشغيل نظام RAG، لأن جودة الإجابة التي يتم إنشاؤها تعتمد بشكل كبير على جودة السياق المسترجع.

عملية إعادة الترتيب بسيطة ومباشرة:

لقياس تأثير إعادة الترتيب، يمكنك تتبع مقاييس التقييم غير المتصلة بالإنترنت، مثل nDCG (المكسب التراكمي المخصوم المعياري) و MRR (متوسط الترتيب التبادلي).

💫 للحصول على نظرة عامة مرئية على تنفيذ إمكانات البحث المؤسسي، شاهد هذا العرض التوضيحي الذي يوضح المفاهيم الأساسية والاعتبارات العملية:

أفضل الممارسات لـ Cohere-Powered Enterprise Search

إن بناء نظام بحث هو مجرد الخطوة الأولى. إن الحفاظ على جودته وتحسينها بمرور الوقت هو ما يميز المشروع الناجح عن المشروع الفاشل. إذا واجه المستخدمون بعض التجارب السيئة، فسوف يفقدون الثقة ويتوقفون عن استخدام الأداة. 🛠️

فيما يلي بعض الدروس المستفادة من عمليات تنفيذ البحث المؤسسي الناجحة:

قيود Cohere for Enterprise Search

على الرغم من أن Cohere يوفر نماذج ذكاء اصطناعي قوية، إلا أنه ليس حلاً جاهزًا للاستخدام (ليس بالضبط).

ينطوي إنشاء حل بحث مؤسسي جاهز للإنتاج على تحديات كبيرة غالبًا ما تقلل الفرق من شأنها. إن فهم هذه القيود أمر بالغ الأهمية لاتخاذ قرار مستنير وتجنب المفاجآت المكلفة في المستقبل.

المشكلة الأكبر هي أنك تحصل على مجموعة من الأدوات، وليس منتجًا نهائيًا. وهذا يجعل فريقك مسؤولاً عن بناء وصيانة البنية التحتية المحيطة بالكامل حول البحث كخدمة.

فيما يلي بعض القيود الرئيسية التي يجب مراعاتها:

كيفية استخدام ClickUp كبديل لـ Enterprise Search

الآن، يجب أن تكون المقايضة واضحة.

يعد البحث المؤسسي أداة قوية، ولكن إنشاؤه بنفسك يعني امتلاك خطوط أنابيب الاستيعاب، واستراتيجيات التجزئة، وتحديثات التضمين، ومنطق إعادة الترتيب، والصيانة المستمرة. وهذا التزام طويل الأمد بالبنية التحتية، وليس مجرد طرح ميزة جديدة.

باعتباره أول مساحة عمل متكاملة تعمل بالذكاء الاصطناعي في العالم، يزيل ClickUp هذه الطبقة بالكامل من خلال جعل البحث المدعوم بالذكاء الاصطناعي جزءًا أساسيًا من مساحة العمل نفسها.

هذا أمر مهم لأن معظم مشاكل البحث ليست في الواقع مشاكل بحث. إنها مشاكل توسع العمل . عندما يكون العمل موزعًا على أدوات غير متصلة، تضطر الفرق إلى البحث باستمرار عن السياق. والنتيجة هي ضياع الوقت وتكرار الجهود واتخاذ قرارات دون رؤية كاملة.

يعالج ClickUp هذه المشكلة من مصدرها من خلال دمج العمل والسياق والذكاء في مساحة عمل واحدة. دعونا نحلل كيف يعمل ذلك في الواقع.

احصل على إجابات مدركة للسياق من جميع أنحاء مساحة العمل باستخدام ClickUp Brain

ClickUp Brain هي طبقة ذكاء اصطناعي سياقية تعمل عبر مساحة العمل بأكملها. يمكنها الإجابة على الأسئلة وتلخيص المعلومات وإظهار الأعمال ذات الصلة لأنها تتمتع بالفعل بإمكانية الوصول إلى البنية الأساسية لمساحة العمل: مهام ClickUp ووثائق ClickUp وتعليقات ClickUp والمزيد.

ليس هناك حاجة لتحديد أحجام المقاطع أو إدارة التضمينات هنا. يستخدم Brain نموذج البيانات الأصلي لـ ClickUp لفهم كيفية ارتباط المعلومات. اطرح سؤالاً مثل "ما الذي يعيق إطلاق الربع الرابع؟" ويمكن لـ Brain استخراج السياق من المهام والتعليقات والمستندات المرتبطة بهذه المبادرة.

يدعم ClickUp Brain أيضًا عدة نماذج للذكاء الاصطناعي، مما يتيح لك الاستفادة من الطلبات المختلفة للنموذج الأنسب للتفكير أو التلخيص أو الإنشاء. وهذا يمنع تقييد سير عملك بقوة أو قيود نموذج واحد.

عندما تحتاج إلى سياق خارجي، يمكن لـ Brain إجراء عمليات بحث على الويب مباشرة من مساحة العمل، وإرجاع نتائج موجزة دون الحاجة إلى مغادرة ClickUp أو فتح علامة تبويب منفصلة في المتصفح.

ابحث وتصفح ونفذ باستخدام ClickUp Enterprise Search

يمكن الوصول إلى Enterprise Search من ClickUp من أي مكان في مساحة العمل. يتيح لك البحث عبر المهام والمستندات والتعليقات والمرفقات، بالإضافة إلى التطبيقات الخارجية المتصلة مثل Google Drive وSlack وGitHub وغيرها، اعتمادًا على عمليات الدمج الخاصة بك.

تحول شريط أوامر الذكاء الاصطناعي البحث إلى طبقة تنفيذ. يمكنك الانتقال إلى العناصر أو إنشاء المهام أو تغيير الحالات أو تعيين المالكين أو فتح طرق عرض محددة مباشرة من نفس الواجهة. هذا ليس مجرد "بحث وقراءة"، بل "بحث وعمل".

نظرًا لأن البحث مدمج في واجهة مستخدم مساحة العمل، فإن النتائج تكون دائمًا قابلة للتنفيذ. لا تسترجع المعلومات بشكل منفصل ثم تبدل الأدوات لاستخدامها. يستمر سير العمل في مكانه.

قلل من انتشار الأدوات باستخدام ClickUp BrainGPT

يوسع ClickUp BrainGPT قدرات البحث إلى ما وراء المتصفح، حيث يوفر تطبيقًا مستقلًا للكمبيوتر المكتبي وامتدادًا لمتصفح Chrome. يتصل مباشرة بمساحة العمل الخاصة بك ويظهر نفس المعلومات السياقية دون الحاجة إلى فتح ClickUp أو أي من التطبيقات المتصلة أولاً.

من خلال واجهة واحدة، يمكنك البحث في المهام والمستندات والتعليقات والأدوات المتصلة، بما في ذلك Gmail والتكاملات الأخرى. تتيح لك ميزة Talk-to-Text الصوتية إجراء عمليات بحث أو تسجيل الأسئلة على الفور، وهو أمر مفيد بشكل خاص للبحث السريع أو العمل أثناء التنقل.

بدلاً من إضافة منتج بحث آخر يعتمد على الذكاء الاصطناعي لإدارته، يدمج Brain GPT الاكتشاف في واجهة واحدة تفهم عملك بالفعل.

هذا هو التغيير الحقيقي. لا يطلب منك ClickUp إنشاء بحث مؤسسي. تدمج مساحة العمل المتقاربة هذه البحث مباشرة في النظام الذي يتم فيه العمل، مما يزيل عبء البنية التحتية مع الحفاظ على القوة والدقة والسرعة.

مكافأة: مقارنة استراتيجية بين البناء المخصص مقابل الذكاء الاصطناعي الأصلي لمساحة العمل

لا تدع البحث يعيقك!

لم يعد البحث الدلالي عاملاً مميزًا. إنه أمر أساسي.

تظهر التكلفة الحقيقية للبحث المؤسسي في كل مكان آخر: الوقت الهندسي اللازم لبنائه وصيانته، والبنية التحتية اللازمة للحفاظ على دقته، والتوتر الناتج عن وجود البحث خارج الأدوات التي يتم فيها العمل فعليًا. لا يهم كثيرًا العثور على المستند الصحيح إذا كان العمل عليه لا يزال يتطلب تبديل الأنظمة.

لهذا السبب، فإن المشكلة لا تكمن فقط في "تحسين البحث". بل في إزالة الفجوة بين المعلومات والتنفيذ.

عندما يتم تضمين البحث مباشرة في مساحة العمل، يتم الحفاظ على السياق بشكل افتراضي. لا يتم استرداد الإجابات فحسب، بل يمكن استخدامها على الفور. يمكن تحديث المهام وتوثيق القرارات والمضي قدمًا في العمل دون الحاجة إلى إنشاء عملية تسليم أخرى.

بالنسبة للفرق التي لا ترغب في قضاء شهور في إنشاء وصيانة بنية تحتية مخصصة للبحث، فإن العمل في مساحة عمل متقاربة تعتمد على الذكاء الاصطناعي يغير المعادلة تمامًا. يوفر ClickUp بحثًا على مستوى المؤسسات يعتمد على الذكاء الاصطناعي كجزء من النظام الذي يستخدمه فريقك بالفعل للتخطيط والتعاون والتنفيذ.

✅ ابدأ باستخدام ClickUp مجانًا.

الأسئلة المتداولة

يركز Cohere بشكل خاص على حالات الاستخدام المؤسسي، مثل البحث، ويقدم نماذج مثل Embed و Rerank المصممة خصيصًا لمهام الاسترجاع. يوفر OpenAI نماذج أوسع نطاقًا وذات أغراض عامة يمكن تكييفها للبحث ولكنها قد تتطلب مزيدًا من الضبط.

نعم، يوفر Cohere واجهات برمجة تطبيقات (API) تتيح التكامل مع أدوات أخرى؛ ولكن هذا يتطلب موارد تطوير وهندسة مخصصة. يوفر بديل مثل ClickUp بحثًا أصليًا بالذكاء الاصطناعي يعمل فورًا، مما يلغي الحاجة إلى أي أعمال تكامل.

تستفيد الصناعات التي لديها مستودعات وثائق كبيرة غير منظمة - مثل تلك الموجودة في قطاعات القانون والرعاية الصحية والخدمات المالية والتكنولوجيا - بشكل أكبر من البحث الدلالي. يمكن لأي مؤسسة تعاني من صعوبات في إدارة المعرفة أن تشهد تحسينات كبيرة.