عندما يقدم منتج الذكاء الاصطناعي نتيجة غير جيدة، يكون أول اتهام غالبًا موجهًا إلى النموذج.
لكن المشكلة قد تكون في البيانات أو السياق الذي حصل عليه.
قد يكون النموذج قادرًا على فهم السؤال، لكنه يعتمد على:
- مستندات قديمة.
- معلومات ناقصة.
- بيانات متعارضة.
- محتوى غير منظم.
- تعليمات غامضة.
- صلاحيات غير صحيحة.
- معلومات لا تخص المستخدم الحالي.
في هذه الحالة، تغيير النموذج وحده لن يحل المشكلة.
جودة المعرفة
إذا كان المنتج يجيب عن سياسات المنظمة، يجب أن تكون مصادر المعرفة محدثة، ومعتمدة، وخالية من التكرار والتعارض.
فالذكاء الاصطناعي لا يعرف تلقائيًا أي نسخة هي الرسمية.
اختيار السياق المناسب
لا يحتاج النموذج إلى جميع المعلومات، بل إلى المعلومات الأكثر ارتباطًا بالسؤال.
إرسال محتوى كبير وغير مرتبط قد يربك النتيجة ويرفع التكلفة والوقت.
فهم المستخدم
قد تختلف الإجابة حسب دور المستخدم وصلاحياته وموقعه داخل الرحلة.
فالإجابة المناسبة للموظف قد لا تكون مناسبة للمدير أو العميل. لذلك يجب أن يعرف المنتج ما يكفي عن السياق دون انتهاك الخصوصية.
تحديث البيانات
المعرفة ليست ثابتة. تتغير السياسات والأسعار والإجراءات والمنتجات.
لذلك يحتاج المنتج إلى عملية واضحة لتحديث مصادره، وتحديد مالك المحتوى، ومراقبة المعلومات القديمة.
تتبع مصدر الإجابة
من المفيد أن يعرف المستخدم من أين جاءت المعلومة، خصوصًا في المنتجات المؤسسية والحكومية.
إظهار المصدر يساعد على المراجعة، ويرفع الثقة، ويسهل اكتشاف الأخطاء.
بناء منتج ذكاء اصطناعي جيد لا يعتمد فقط على اختيار نموذج قوي. يحتاج إلى هندسة معرفة واضحة، وبيانات موثوقة، وسياق مناسب لكل طلب.
كلما كانت البيانات أوضح وأكثر تنظيمًا، أصبحت نتائج المنتج أكثر دقة وفائدة.
إطلاق 