الجزء المفقود لبناء نظام RAG على مستوى الشركة

يتميز نظام RAG الخاص بك في الإجابة على الأسئلة، ولكنه لا يستطيع اتخاذ إجراءات بشأنها.

يمكن لممثل المبيعات أن يسأل: "ما هو السعر القياسي لعقود المؤسسات؟" ويحصل على الفور على وثيقة السياسة الصحيحة. لكن عملهم قد بدأ للتو.

الآن يتعين عليهم فتح هذا المستند، والعثور على فئة الأسعار ذات الصلة، ونسخ التفاصيل، والتبديل إلى CRM لإنشاء عرض أسعار، وصياغة اقتراح في أداة أخرى، ثم إخطار فريق الحساب في الدردشة.

لقد أنشأت "إجابة" الذكاء الاصطناعي قائمة مهام جديدة متعددة الخطوات. لم يتم التخلص من العبء المعرفي؛ بل انتقل فقط من "العثور على المعلومات" إلى "تنفيذ الخطوات التالية يدويًا".

وفقًا لدراسة أجرتها شركة McKinsey، أفادت 87% من المؤسسات أن أنظمة الاسترجاع التي تعمل بالذكاء الاصطناعي تنجح في العثور على المعلومات الصحيحة. ومع ذلك، لا ترى سوى 31% منها زيادة ملموسة في الإنتاجية.

لماذا؟ لأن الاسترجاع دون تنفيذ يخلق عقبة جديدة، مما يجبر البشر على ترجمة الإجابات التي تولدها الذكاء الاصطناعي يدويًا إلى أفعال.

يشرح هذا المقال سبب فشل معظم أنظمة RAG على مستوى الشركة في الوفاء بوعودها. كما يوضح كيف أن إضافة طبقة تنفيذية تحول RAG من أداة بحث سلبية إلى محرك عمل نشط.

يسترجع RAG المعرفة ولكنه يعتمد على البشر للتصرف

أنظمة RAG هي أمناء مكتبات بارعون. فهي تمر بسرعة عبر قاعدة المعرفة الخاصة بك، وتسحب الفقرة الصحيحة، وتضعها بشكل منظم على مكتبك. ثم تبتعد.

إنها ببساطة السقف المعماري في العمل. تم تصميم الاسترجاع ليكون للقراءة فقط.

ومع ذلك، فإن العمل هو قراءة وكتابة. وهو يتطلب تحديثات وتغييرات في الملكية وتغييرات في الحالة وإشعارات وتبعيات وسجلات ومتابعات. عندما يكون الذكاء الاصطناعي الخاص بك قادرًا على القراءة ولكن غير قادر على الكتابة، فإنه يحول الإجابات إلى مهام.

من الناحية النظرية، يقلل الاسترجاع من الوقت المستغرق في البحث. من الناحية العملية، غالبًا ما يعيد توزيع هذا الوقت إلى أعباء التنسيق. بدلاً من البحث عن المعلومات، يقضي فريقك الآن طاقته في ترجمة المعلومات إلى عمل منظم عبر أنظمة متعددة.

طبقة الترجمة هذه هي المكان الذي تتعثر فيه مكاسب الإنتاجية.

الآليات الخفية لفجوة العمل

في اللحظة التي تتطلب فيها استجابة الذكاء الاصطناعي من الإنسان أن يقوم يدويًا بتشغيل الخطوات التالية، تكون قد أدخلت:

الإجابة التي لا يتم تضمينها في سير العمل تكون عديمة الفائدة. فهي توفر المعلومات، ولكنها لا تنفذ. والتنفيذ هو المكان الذي تكمن فيه القيمة التجارية.

تؤدي الأدوات غير المتصلة إلى حدوث فجوات في السياق لا يمكن للذكاء الاصطناعي سدها.

حان وقت الحقيقة؟ نظام RAG لا يكون ذكيًا إلا بقدر البيانات التي يمكنه الوصول إليها.

قد يعرف نظام RAG الخاص بك كل شيء في قاعدة المعرفة الرسمية الخاصة بك، ولكنه لا يملك أي رؤية للحالة الفعلية للمشروع، أو القدرة الحالية لفريقك، أو المحادثة المهمة التي تجري في قناة الدردشة.

وهذا يعني أن الذكاء الاصطناعي يمكن أن يقدم لك إجابة صحيحة من الناحية الواقعية ولكنها عديمة الفائدة من الناحية السياقية لأنه لا يعلم أن المشروع الذي يشير إليه متأخر بالفعل ثلاثة أسابيع عن الجدول الزمني المحدد.

تفشل الإجابات الثابتة عندما يتطلب العمل اتخاذ قرارات في الوقت الفعلي.

معظم استجابات RAG هي لقطات زمنية، وليست انعكاسات لبيئة عمل حية ونابضة بالحياة. فهي تولد إجابات بناءً على معلومات تم فهرستها في وقت ما في الماضي.

عندما يتم تحديث الجدول الزمني للمشروع صباح يوم الاثنين، فإن نظام RAG الذي يستمد البيانات من الفهرسة التي تمت يوم الجمعة يعمل بالفعل على سياق قديم. أي توجيهات يقدمها تستند إلى واقع قديم.

يتطلب العمل الحقيقي وعيًا في الوقت الفعلي، وهنا يواجه مسار الاسترجاع الثابت عقبة صعبة، حيث يتعذر عليه تكييف توجيهاته مع الطبيعة الديناميكية لعمليات سير العمل لديك.

الجزء المفقود الذي يحول RAG إلى عمل

إذا لم يكن الاسترجاع الأفضل هو الاختراق، فما هو الاختراق؟

لا، ليس نموذجًا أكبر أو موجهًا أكثر ذكاءً. ولا حتى نافذة سياق أوسع.

الجزء المفقود هو جزء هيكلي؛ إنه طبقة تنفيذ. شكل من أشكال الذكاء الاصطناعي الوكيل الذي لا يقتصر على الاسترجاع والرد فحسب، بل يتصرف بشكل مستقل بناءً على تلك المعلومات مباشرةً ضمن سير عملك.

هذه هي الجسر الذي يربط أخيرًا بين "الذكاء الاصطناعي الذي يعرف" و"الذكاء الاصطناعي الذي يفعل". 🛠️

من الاسترجاع إلى التنفيذ

يتصرف نظام RAG التقليدي كباحث استثنائي.

فهي تعرض سياسة التسعير الصحيحة للشركة في ثوانٍ معدودة، وتسلط الضوء على المستوى ذي الصلة، وتعيده إلى مندوب المبيعات. صحيح من الناحية الفنية، ولكنه غير مكتمل من الناحية التشغيلية.

طبقة التنفيذ تغير النتيجة. بدلاً من ترك مندوب المبيعات يترجم تلك المعلومات يدويًا عبر الأدوات، يمكن لـ RAG الوكيلة أن:

لم تعد الإجابة قائمة مراجعة، بل أصبحت بندًا عمليًا يتم تنفيذه على الفور.

تضمين الإجراءات داخل سير العمل الفعلي

لكي تحقق الذكاء الاصطناعي مكاسب إنتاجية قابلة للقياس، يجب أن تعمل داخل نفس البيئة التي يتم فيها إنشاء العمل وتتبعه وإكماله.

عندما يتم فصل المعرفة عن التنفيذ، يصبح البشر هم النسيج الرابط، حيث يقومون بنسخ التفاصيل بين الأنظمة، وتعيين الملكية يدويًا، وتشغيل العمليات يدويًا.

تقضي طبقة التنفيذ على عبء الترجمة. ستساعد المعرفة الراسخة من نظام RAG الخاص بك وكلاء الذكاء الاصطناعي على تحديث السجلات على الفور، وإنشاء المهام، وتشغيل سير العمل، وإنشاء المستندات، وتنسيق الاتصال داخل الأدوات التي يستخدمها فريقك بالفعل. بدلاً من التوقف لتحويل الرؤية إلى عمل، يتم تنفيذ العمل في نفس المكان الذي ظهرت فيه الرؤية.

في جوهره، يصبح سير العمل مستمرًا بدلاً من أن يكون مجزأً.

من RAG السلبي إلى RAG الفعال

يعمل RAG السلبي مثل محرك بحث فائق القوة.

وهي تعمل على تحسين الاسترجاع وتسريع الاكتشاف، ولكنها لا تزال تعتمد على البشر لتفعيل تلك الإجابات عبر أنظمة غير متصلة.

يتصرف نظام RAG الوكالي بشكل أشبه بزميل رقمي في الفريق.

تقوم بقراءة السياق، وتفكر في الإجراءات المتابعة المناسبة، وتنفذها داخل بيئات العمل الحية. يبدو التغيير طفيفًا للوهلة الأولى، ولكنه تحويلي في الممارسة العملية. يقلل الاسترجاع من وقت التفكير. يقلل التنفيذ من وقت التنسيق.

كيف يجلب وكلاء ClickUp Super Agents نظام RAG إلى الحياة

يبدو بناء طبقة تنفيذ من الصفر أمرًا رائعًا من الناحية النظرية.

في الممارسة العملية، يعني ذلك ربط واجهات برمجة التطبيقات (API) وإدارة الأذونات والحفاظ على التكاملات والتعامل مع الذاكرة والتخزين وبناء منطق التنسيق عبر أنظمة لم تصمم أبدًا للعمل معًا.

تظل معظم الفرق إما عالقة في الاسترجاع السلبي أو تحاول تصميم إطار عمل خاص بها فوق أدوات مجزأة. يزيل ClickUp هذه المفاضلة.

بدلاً من وضع الوكلاء في طبقات على بنية تحتية غير متصلة، يقوم ClickUp بدمجهم مباشرةً داخل مساحة عمل متقاربة تعمل بالذكاء الاصطناعي، حيث تشترك المهام والمستندات والدردشة ولوحات المعلومات والأتمتة بالفعل في نفس نموذج البيانات.

هنا، الاسترجاع والتنفيذ ليسا نظامين منفصلين. فهما يعملان داخل نفس البيئة. يعمل ClickUp Brain، المساعد المدمج للذكاء الاصطناعي، كطبقة معرفة أساسية. ويعمل ClickUp Super Agents كطبقة تنفيذ.

معًا، يحولون RAG من بنية تحتية للبحث إلى محرك تشغيلي مباشر.

معرفة محددة النطاق، وليس استرجاع أعمى

لا يعمل Super Agents في سياق غامض. يتحكم المسؤولون بشكل صريح في ما يمكن لكل وكيل الوصول إليه داخل إعدادات المعرفة والذاكرة الخاصة به.

يمكن منح الوكلاء حق الوصول على مستوى المساحة أو المجلد أو القائمة أو المهمة أو الدردشة. المناطق العامة متاحة بشكل افتراضي، بينما تتطلب المواقع الخاصة إدراجًا متعمدًا وتوفر رؤية واضحة عند الكشف عن البيانات الحساسة.

بالإضافة إلى بيانات مساحة العمل الداخلية، يمكن للوكلاء الاتصال بأنظمة خارجية مثل Confluence و GitHub و Gmail و Slack و Microsoft SharePoint ومنصات التخزين السحابية. يمكن أيضًا تمكين البحث على الويب، إلى جانب الوصول إلى مركز مساعدة ClickUp للحصول على إرشادات موثوقة حول المنتج.

وهذا يعني أن الاسترجاع ليس واسع النطاق فحسب، بل إنه مدرك للأذونات ومنظم.

يمكن للوكيل عرض بيان العمل من Dropbox، ودمجه مع سياق المشروع الداخلي، وإعادته داخل مهمة دون إجبار المستخدمين على مغادرة مساحة العمل. تصبح المعرفة مركزية في التجربة، حتى لو ظلت المصادر موزعة.

ذاكرة تتكيف مع مرور الوقت

أنظمة RAG التقليدية لا تحتفظ بالبيانات؛ فهي تسترجع المعلومات ثم تنساها.

تتضمن Super Agents طبقة ذاكرة محكومة تتيح استمرارية السلوك دون التضحية بالتحكم.

تسمح الذاكرة الحديثة للوكيل الفائق بالرجوع إلى تفاعلاته وأفعاله السابقة. عند تمكين هذه الميزة، يمكن للوكيل تذكر ما عمل عليه سابقًا واستخدام هذا السياق لتوجيه الاستجابات المستقبلية.

تتيح التفضيلات للمستخدمين تحديد تعليمات سلوكية ثابتة تشكل طريقة استجابة الوكيل. يتم تخزين هذه التفضيلات في ذاكرة الوكيل وتطبق تلقائيًا في التفاعلات اللاحقة، مما يؤثر على النبرة أو الهيكل أو التنسيق.

تتيح الذكاء الاصطناعي للوكيل التقاط وتخزين التفاصيل السياقية المهمة لاستخدامها في المستقبل. نظرًا لأن هذا قد يتضمن معلومات حساسة، يتم تعطيل الذكاء الاصطناعي افتراضيًا ويجب تمكينه بشكل صريح. تعتمد كيفية وتوقيت تخزين الذكاء الاصطناعي على التعليمات المكونة للوكيل، مما يضمن تنظيم الذاكرة وإدارتها ضمن معايير محددة.

بالإضافة إلى ذلك، يمكن تكوين التقاط الذاكرة. يحدد المسؤولون كيف ومتى يجب تخزين المعلومات الاستخباراتية. تتطلب أنواع الذاكرة الحساسة تأكيدًا قبل التنشيط.

وهذا يحول الوكلاء من مستجيبين لمرة واحدة إلى متعاونين مدركين للسياق يتكيفون ضمن حدود محددة.

تنفيذ مدمج مباشرة في سير العمل

الاسترجاع دون تنفيذ يخلق فجوة في العمل. Super Agents تغلق هذه الفجوة.

نظرًا لأنهم يعملون داخل نفس مساحة العمل التي توجد بها المهام والمستندات والأتمتة، يمكن لـ Super Agents العمل على المعرفة على الفور.

يمكن لموجه واحد إنشاء مشروع مهيكل بالكامل مع مهام مملوءة مسبقًا وموجزات إبداعية مرتبطة ومالكين معينين وجداول زمنية منظمة. يمكن أن تؤدي المهمة المحظورة إلى تشغيل منطق إعادة تحديد الأولويات وإخطار أصحاب المصلحة وتعديل التبعيات ديناميكيًا. يمكن أن تصبح ملاحظات الاجتماع عناصر عمل معينة. يمكن إنشاء تحديثات تنفيذية من بيانات المهام الحية. يمكن تحويل المرفقات إلى عناصر منظمة.

بدلاً من إعادة المعلومات إلى الإنسان لتشغيلها، يقوم الوكلاء بتحديث نظام السجلات مباشرةً.

وكلاء يعملون على أساس الأدوار في كل وظيفة

ما هو الشيء المهم الذي يجب تذكره؟ لا يقتصر عمل الوكلاء الفائقين على سير عمل واحد.

يمكن تهيئتها لإدارة المشاريع، وإنشاء محتوى التسويق، وعروض المبيعات، وتصنيف الطلبات، وتنسيق التوظيف، وإعداد التقارير التنفيذية، ومراقبة المخاطر، والجدولة، وإدارة البريد الإلكتروني، وأبحاث تحسين محركات البحث، والمزيد.

على سبيل المثال:

شاهد أحد الأمثلة على ذلك هنا:

مساحة عمل واحدة، مع سياق مشترك للبشر والذكاء الاصطناعي

الأدوات المجزأة تكسر السياق وتترك حتى نظام RAG الأكثر تقدمًا بحقيقة جزئية.

يلغي ClickUp هذا القيد الهيكلي من خلال جمع المهام والمستندات والدردشة ولوحات المعلومات والذكاء الاصطناعي في بيئة واحدة موحدة الأذونات. نظرًا لأن البشر والوكلاء يعملون داخل نفس التسلسل الهرمي لمساحة العمل، يمكن للوكلاء قراءة التعليقات وفهم التبعيات ومراقبة تغييرات الحالة والتصرف بوعي في الوقت الفعلي.

وهذا ما يحول RAG من أداة بحث سلبية إلى نظام يعزز العمل:

عندما تتعايش هذه الطبقات في مساحة عمل واحدة، تتوقف الذكاء الاصطناعي عن كونها مساعدًا للمعلومات وتصبح زميلًا تشغيليًا في الفريق.

ما الذي تبحث عنه في حل RAG المؤسسي

عندما تبحث عن إنشاء أو ترقية نظام RAG الخاص بك، تحتاج إلى تقييم الحلول على أساس أكثر من مجرد قدرتها على العثور على المستندات.

تطبيق RAG الناجح في المؤسسة هو محرك عمل، وليس مجرد شريط بحث. فيما يلي المعايير الرئيسية التي يجب مراعاتها لضمان اختيار حل يوفر قيمة تشغيلية حقيقية.

طرح هذه الأسئلة سيساعدك على التمييز بين تطبيق RAG يبدو مثيرًا للإعجاب في العرض التوضيحي وتطبيق RAG سيغير بالفعل طريقة عمل فريقك.

اجعل المعرفة قابلة للتطبيق مع ClickUp

يعد نظام RAG على مستوى الشركة خطوة أولى قوية، ولكنه يحل نصف المشكلة فقط. الاسترجاع وحده لا يغير طريقة إنجاز العمل. الجزء المفقود - المكون الذي يطلق العنان للإنتاجية الحقيقية - هو طبقة التنفيذ. أنت بحاجة إلى وكلاء ذكاء اصطناعي يمكنهم أخذ المعرفة الراسخة وتحويلها إلى إجراءات مستقلة داخل سير العمل اليومي الحقيقي. ✨

هذا هو التحول الحاسم من "الذكاء الاصطناعي الذي يجيب" إلى "الذكاء الاصطناعي الذي ينفذ". لا تكمن القيمة النهائية في الحصول على استرجاع معلومات أفضل قليلاً؛ بل في الحصول على ذكاء اصطناعي يشارك بنشاط في عمل فريقك.

ستتمكن المؤسسات التي تنجح في سد هذه الفجوة اليوم من بناء ميزة مركبة مع استمرار توسع قدرات الذكاء الاصطناعي. وستحول نظام RAG الخاص بها من مكتبة سلبية إلى محرك عمل نشط وذكي.

حوّل نظام RAG الخاص بك من أداة بحث سلبية إلى محرك عمل نشط باستخدام ClickUp. ابدأ مجانًا على واختبر قوة وكلاء الذكاء الاصطناعي الذين يعرفون كيفية عملك!

الأسئلة المتداولة

تتفوق معظم أنظمة RAG في استرجاع المعلومات، ولكنها لا تستطيع اتخاذ إجراءات. فهي تفتقر إلى الوعي في الوقت الفعلي بتغيرات سير العمل وتقتصر على صوامع البيانات التي تتصل بها. وهذا يترك للبشر مهمة سد الفجوة بين الإجابات والنتائج يدويًا.

يسترجع RAG الأساسي المعلومات ويستجيب بها. أما وكلاء RAG AI فيذهبون إلى أبعد من ذلك — فهم يسترجعون المعلومات ويحللونها ثم ينفذون مهام مثل تحديث المشاريع وتشغيل سير العمل وتنسيق العمل بشكل مستقل بناءً على تلك المعرفة الراسخة.

يمكن لنظام RAG الاسترجاع من أدوات متفرقة، ولكن فعاليته محدودة للغاية بسبب الفجوات في السياق وعزل البيانات. لهذا السبب، فإن مساحة العمل المتقاربة التي توحد البيانات وسير العمل ستقدم دائمًا نتائج أقوى وأكثر موثوقية.