Embedding (التضمين الشعاعي)

الـ Embedding (التضمين الشعاعي) هو ترجمة نصّ أو صورة أو بيانات أخرى إلى سلسلة أرقام تلتقط معناها. فالمحتويات ذات المعنى المتشابه تحصل على سلاسل أرقام متشابهة. والتضمينات هي الأساس الذي يمكّن الذكاء الاصطناعي من البحث الدلالي وإيجاد المواضع المناسبة في قاعدة معرفتك.

ما هو الـ Embedding؟

يحوّل الـ Embedding المحتوى إلى سلسلة أرقام طويلة تُسمّى متّجهاً (شعاعاً). وهذه الأرقام ليست عشوائية: فهي تصف معنى المحتوى في فضاء رياضي. والنصوص المتقاربة في المضمون تحصل على متّجهات متشابهة، حتى لو استخدمت كلمات مختلفة. فـ"الطرد في الطريق" و"يجري تسليم الشحنة" يقعان قريبين بعضهما من بعض.

كيف تلتقط التضمينات المعنى؟

تعلّم نموذج الذكاء الاصطناعي أثناء التدريب في أي سياقات تظهر الكلمات. ومن ذلك يستنتج ما يتّصل بعضه ببعض في المضمون. والنتيجة تضمينات يمكن بها قياس التشابه: كلما تقارب متّجهان، صار محتواهما أكثر ترابطاً. وهذا القياس تحديداً هو ما يجعل البحث في قاعدة البيانات الشعاعية ممكناً.

الدور في RAG

في نظام RAG تُجزّأ وثائقك إلى تضمينات وتُخزَّن. وعندما يطرح عميل سؤالاً، يُحوَّل هو أيضاً إلى تضمين ويُقارَن بالمخزَّنة. وتوفّر المواضعُ الأشدّ تشابهاً المادةَ التي يصوغ منها نموذج لغوي كبير الإجابةَ. وبلا تضمينات لن يكون هناك بحث دلالي موثوق، ومن ثَمّ لا إجابة ذكاء اصطناعي موثوقة من محتواك الخاص.

التضمينات لدى SendSeven

SendSeven منصّة مراسلة موحّدة مع مساعد ذكاء اصطناعي مدمج. عندما تحمّل محتوى إلى قاعدة معرفتك، يُهيَّأ للبحث الدلالي، بحيث يجد الذكاء الاصطناعي لكل سؤال عميل المواضعَ المناسبة. وتسير التفاصيل التقنية في الخلفية، وأنت تعتني بمحتواك فقط. وكيفية حفظ المحتوى للبحث الدلالي يوضّحها دليل قاعدة المعرفة. متوافق مع اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR)، صُنع في ألمانيا. جرّبه مجاناً 14 يوماً.