مقدمة
نعمل بموجب الأذونات، وهي أساس عملنا. أما برامج الماجستير في القانون، فلا. لكننا مؤخرًا نفكر مليًا في كيفية بناء روبوتات دردشة آمنة لبرنامج الماجستير في القانون، مع مراعاة اعتبارات الأذونات. لن تتعمق هذه المقالة في كيفية بناء روبوت دردشة باستخدام Oso Cloud وتصفية القائمة، بل ستكون بمثابة مقدمة لروبوتات الدردشة لبرنامج الماجستير في القانون، وكيفية عملها، وأفضل الممارسات لبنائها.
ما هي روبوتات الدردشة LLM؟
نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، أو نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة، هي نماذج ذكاء اصطناعي متقدمة مُدرَّبة على كميات هائلة من البيانات لفهم وإنتاج لغة شبيهة بلغة الإنسان، وذلك من خلال التنبؤ بتسلسلات الكلمات الأكثر احتمالاً بناءً على النص. تدعم هذه النماذج مجموعة واسعة من التطبيقات، بما في ذلك إنشاء المحتوى، وإكمال النصوص، والترجمة، وتحليل المشاعر، وتوليد الشفرات البرمجية.
من أكثر استخدامات برامج الماجستير في القانون شيوعًا استخدام برامج المحادثة الآلية، وهي أدوات تعتمد على الذكاء الاصطناعي تُحاكي المحادثات البشرية. تُستخدم برامج المحادثة الآلية على نطاق واسع في دعم العملاء، واسترجاع المعلومات، وأتمتة المهام، والتفاعل مع المستخدمين عبر الرسائل النصية أو الصوتية.
ترتبط برامج تعلم اللغات (LLM) وروبوتات الدردشة ارتباطًا وثيقًا، حيث تُشكل برامج تعلم اللغات (LLM) التقنية الأساسية - قدرات فهم اللغة الطبيعية وتوليدها (NLU) - التي تُشغّل العديد من برامج تعلم اللغات الحديثة (مثل ChatGPT وClaude وGemini وغيرها). عندما يُدخل المستخدم استعلامًا، يُرسله روبوت الدردشة إلى برنامج تعلم اللغات (LLM)، الذي يُعالج النص، ويأخذ السياق في الاعتبار باستخدام آليات الانتباه، ويسترجع المعرفة ذات الصلة (التي قد تُعززها تقنية التوليد المُعزز بالاسترجاع (RAG) أو واجهات برمجة التطبيقات الخارجية)، ويُنتج استجابة مناسبة.
تتيح هذه البنية لروبوتات الدردشة الاحتفاظ بسجلّ المحادثات وسياقها عبر تبادلات متعددة. هذا يُمكّنها من فهم الاستفسارات المعقدة والفروق اللغوية الدقيقة، وتقديم إجابات دقيقة أو تنفيذ مهام.
من خلال الاستفادة من LLMs، تحقق برامج المحادثة الحديثة قدرًا أعظم من الطلاقة والترابط والوعي السياقي، مما يجعلها فعالة للغاية للتطبيقات مثل المساعدين الافتراضيين ودعم العملاء التفاعلي وإنشاء محتوى مخصص.
أمثلة على روبوتات الدردشة LLM:
- ChatGPT (OpenAI): روبوت دردشة متعدد الأغراض قائم على بنية GPT من OpenAI، مصمم لأداء مجموعة متنوعة من المهام النصية، مثل الإجابة على الأسئلة، وإنشاء المحتوى، وتقديم مساعدة شخصية. تكمن قوته الأساسية في قدرته على التعامل مع مجموعة واسعة من المواضيع وإنتاج استجابات شبيهة بالإنسان، باستخدام نموذج GPT القائم على المحول لفهم وإنتاج لغة عامة.
- كلود (أنثروبيك): روبوت دردشة ذكي من تصميم أنثروبيك، يُركز على مواءمة الذكاء الاصطناعي وسلامته، وهو مصمم لإعطاء الأولوية للاعتبارات الأخلاقية مع تقديم استجابات مفيدة. بخلاف النماذج الأخرى، يُركز كلود على السلوك الحكيم والمواءمة، مما يضمن توافق الاستجابات مع إرشادات السلامة والمعايير الأخلاقية.
- جوجل جيميني (بارد سابقًا): روبوت محادثة يعمل بالذكاء الاصطناعي مدمج في نظام بحث جوجل، ويستخدم نماذج جوجل اللغوية المتقدمة للمساعدة في عرض المعلومات السياقية والفورية. يتميز هذا الروبوت بترابطه العميق مع بحث جوجل وقدرته على استرجاع المعلومات بسلاسة داخل بيئة البحث.
- ميتا للذكاء الاصطناعي: روبوت محادثة مُدعّم بالذكاء الاصطناعي مُدمج في منصات ميتا للتواصل الاجتماعي، مثل فيسبوك وواتساب. تُركّز الخدمة على الاستجابات والتوصيات المُخصّصة، وتقديم المساعدة المُصمّمة خصيصًا لسياق التواصل الاجتماعي والمراسلة، مُستفيدةً من نماذج اللغة الخاصة بميتا المُصمّمة خصيصًا لهذه المنصات.
كيف تعمل روبوتات الدردشة LLM؟
تستخدم نماذج التعلم العميق (LLMs)، مع التركيز بشكل خاص على بنية المحولات، لمعالجة النصوص وتوليدها. تُدرّب هذه النماذج على مجموعة واسعة من مجموعات البيانات، بما في ذلك الكتب والمواقع الإلكترونية ومصادر أخرى، مما يسمح لها بتعلم الأنماط والقواعد النحوية والعلاقات السياقية والهياكل الدلالية داخل اللغة. ويرتكز عملها على آلية انتباه تُمكّن النموذج من التركيز على الأجزاء ذات الصلة من نص الإدخال وفهم التبعيات طويلة المدى والفروق الدقيقة السياقية. تُمكّن هذه الآلية، إلى جانب تقنيات متقدمة أخرى مثل التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG)، نماذج التعلم العميق من إنتاج استجابات متماسكة للغاية وواعية بالسياق من خلال التركيز الديناميكي على المعلومات ذات الصلة، سواءً في الإدخال أو من مصادر المعرفة الخارجية.
انتباه
تعتمد هذه المحولات على آلية تُسمى "الانتباه"، تُمكّن النموذج من تقييم أهمية الكلمات المختلفة في الجملة مقارنةً ببعضها. يُمكّن هذا النموذج من رصد التبعيات بعيدة المدى وفهم سياق الكلمات خارج سياق جيرانها المباشرين. فبدلاً من معالجة الكلمات بشكل فردي، يُساعد الانتباه النموذج على فهم كيفية تفاعل كل كلمة مع الكلمات الأخرى في بنية الجملة الأوسع.
يتضمن تدريب نموذج ماجستير في القانون معالجة مليارات المعلمات (الأوزان) التي تُضبط بمرور الوقت لتقليل أخطاء التنبؤ. يُدرَّب النموذج على مجموعات بيانات نصية ضخمة، ويتعلم التنبؤ بالكلمة التالية في التسلسل، مما يُحسِّن قدرته على إنتاج نص متماسك وذي صلة بالسياق مع معالجة المزيد من البيانات.
عند توليد نص، يستخدم النموذج الأنماط التي تعلمها للتنبؤ بالاستمرارية الأكثر احتمالاً لعبارة معينة. تُقيّم كل كلمة تالية محتملة بناءً على علاقتها بالكلمات السابقة، ويختار النموذج الكلمة الأكثر احتمالاً بناءً على السياق المُكتسب.
على سبيل المثال، في الجملة "جلست القطة على ..."، تساعد آلية الانتباه النموذج على إعطاء الأولوية لكلمة "mat" على الكلمات الأقل أهمية مثل "bus" أو "computer" لأنه يدرك أن كلمة "mat" تتطابق مع السياق وتكمل الجملة بشكل هادف.
وبالتالي، يقوم متعلمو اللغة الإنجليزية بمعالجة النص عن طريق تشفير المدخلات من خلال طبقات من آليات الانتباه، وتحسين التوقعات من خلال التدريب، وتوليد الاستجابات عن طريق اختيار الكلمات التالية الأكثر احتمالا استنادا إلى النص الذي تعلموه.
استعادة الجيل المعزز
RAG (التوليد المعزز القابل للاسترجاع) هي تقنية تجمع بين استرجاع المعلومات والنماذج التوليدية. في نظام RAG، عندما يتلقى النموذج طلبًا، فإنه يسترجع أولًا المعلومات ذات الصلة من مصدر خارجي (مثل مستند أو قاعدة بيانات) باستخدام آلية بحث. ثم يستخدم نموذجًا توليديًا (يعتمد عادةً على بنية محول) لإنتاج استجابة تجمع بين كلٍّ من المدخلات الأصلية والمعلومات المسترجعة.
في RAG:
- بالعثور على: يستفسر النموذج عن قاعدة المعرفة الخارجية أو مجموعة المستندات للعثور على النص ذي الصلة.
- إنتاج: ثم يقوم النموذج المعتمد على المحول، مثل GPT أو BART، بإنتاج استجابة تعتمد على المدخلات الأصلية والمعلومات المسترجعة.
بينما تُغذّي بنية المُحوِّل الجزء التوليدي من RAG، فإن RAG نفسها تُشير إلى عملية تعزيز المُخرَجات بمعرفة خارجية مُسترجعة. يُعزِّز هذا قدرة النموذج على إنتاج استجابات أكثر استنارة ودقةً في السياق وحداثةً، مما يسمح له باستخدام نطاق أوسع من المعلومات يتجاوز معرفته المُدرَّبة مُسبقًا.
على سبيل المثال، تخيّل مستخدمًا يسأل مساعدًا يعمل بالذكاء الاصطناعي: "ما هي أحدث التطورات في الحوسبة الكمومية؟". فبدون اتصال إنترنت فوري، قد لا يتمكن النموذج التوليدي وحده من تقديم إجابة مُحدثة. أما في نظام RAG، فيمكن للنموذج البحث أولًا في قاعدة بيانات ذات صلة بالأبحاث الحديثة أو المقالات الإخبارية حول الحوسبة الكمومية. ثم يُولّد إجابة تتضمن أحدث النتائج من هذه المصادر، مما يضمن إجابة أكثر دقةً ووضوحًا.
لذلك، من خلال تعزيز عملية التوليد الخاصة بها بالمعرفة الخارجية في الوقت الحقيقي، تعمل RAG على تحسين قدرة النموذج، مما يجعله أكثر فعالية في الإجابة على أسئلة محددة أو ديناميكية.
كيف تتعلم روبوتات المحادثة LLM؟
التعلم غير الخاضع للإشراف
يتعلم طلاب ماجستير القانون من خلال التعلم غير المُشرف، حيث يتم تدريبهم على كميات هائلة من بيانات النصوص للتنبؤ بالكلمة التالية في التسلسل. تتضمن عملية التدريب هذه تغذية النموذج بمجموعات بيانات ضخمة وغير مُسمّاة. ونظرًا لعدم وجود أي تعليق بشري صريح، يتعلم النموذج الأنماط والقواعد والسياق والعلاقات بين الكلمات بمجرد التعرف على الأنماط والتراكيب في النص.
يكمن جوهر عملية التعلم في الانحدار التدريجي، وهو خوارزمية تحسين تضبط معلمات النموذج (الأوزان) بمرور الوقت لتقليل أخطاء التنبؤ. يبدأ النموذج بأوزان عشوائية، ويتوقع الكلمة التالية بناءً على النص أثناء معالجته لكل إدخال نصي. عندما يكون التنبؤ خاطئًا، يُحدّث النموذج أوزانه لتقليل الأخطاء المستقبلية. تتكرر هذه العملية التكرارية مليارات المرات على مجموعات بيانات ضخمة، مما يُمكّن النموذج من إنتاج نص متسق ومناسب للنص.
أثناء التدريب، يتعلم النموذج:
- نكيف: القواعد التي تحكم بنية اللغة.
- الدلالات: المعنى الخفي في الكلمات والعبارات.
- سياق: كيف تتفاعل الكلمات مع بعضها البعض في مواقف مختلفة، مما يسمح للنموذج بالتعامل مع التبعيات والفروق الدقيقة طويلة الأمد.
من الأمثلة العملية على التعلم غير المُشرف تقسيم العملاء في التسويق. لنفترض أن شركةً ما تمتلك قاعدة بيانات ضخمة لسلوك العملاء، ولكن لا توجد فئات مُحددة مسبقًا مثل "العملاء ذوي القيمة العالية" أو "المشترين الدائمين". باستخدام خوارزمية التجميع غير المُشرف (k-means clustering)، يُمكن للنموذج تصنيف العملاء تلقائيًا بناءً على سلوكهم الشرائي (مثل: مُنفقون بكثرة، ومشترون عرضيون). يُمكن أن تُشكل هذه الفئات أساسًا لاستراتيجيات تسويقية أكثر استهدافًا.
الضبط الدقيق تحت الإشراف
بينما تُدرَّب نماذج التعلم العميق (LLMs) في البداية باستخدام التعلم غير المُشرف، فإنها غالبًا ما تُحسَّن باستخدام التعلم المُشرف لتحسين أدائها في مهام مُحددة. في هذه الخطوة، يُدرَّب النموذج على مجموعة بيانات أصغر مُصنَّفة تُوفِّر المُخرَجات الصحيحة (مثل تصنيف أو إجابة سؤال). يُمكِّن هذا النموذج من تعلُّم أنماط أكثر تحديدًا للمهام، ويُحسِّن دقته في تطبيقات مُحددة، مثل الترجمة أو الإجابة على الأسئلة.
على سبيل المثال، بعد إجراء تجزئة عملاء دون إشراف، قد ترغب شركة تجارة إلكترونية في تصنيف تقييمات العملاء إلى إيجابية أو سلبية أو محايدة لتحسين حملات البريد الإلكتروني. يمكن للشركة ضبط نموذج مُدرّب مسبقًا باستخدام مجموعة بيانات مُصنّفة لتقييمات العملاء مع تصنيفات المشاعر. يتيح هذا الضبط الدقيق للنموذج التخصص في فهم المشاعر وتحسين قدرته على تصنيف التقييمات المستقبلية الخاصة بمنتجات الشركة.
نقل التعلم
يستخدم طلاب الماجستير في القانون أيضًا أسلوب التعلم بالتحويل، حيث تُطبّق المعرفة المكتسبة من مهمة ما على مهام أخرى، غالبًا ما تكون غير ذات صلة. هذا يُمكّن النماذج من أن تكون فعّالة في سيناريوهات مختلفة دون الحاجة إلى تدريب مُفصّل لكل مهمة على حدة.
بناءً على مثال تحليل المشاعر، لنفترض أن شركةً ما ترغب في توسيع قدرات نموذجها للتعامل مع مجموعة أوسع من أسئلة العملاء، بما في ذلك أسئلة خدمة العملاء. بدلًا من البدء من الصفر، يمكن للشركة استخدام التعلم الانتقالي لتطبيق فهم نموذج تحليل المشاعر لمشاعر العملاء على مهمة جديدة، مثل الإجابة على أسئلة العملاء.
على سبيل المثال، يمكن لشركة تكييف نموذج المشاعر المتناغمة مع روبوت دردشة لخدمة العملاء. يستطيع روبوت الدردشة الآن فهم مشاعر ملاحظات العملاء والاستجابة بذكاء بناءً عليها. إذا عبّر العميل عن استيائه من تأخر التسليم، يستخدم النموذج معرفته بالمشاعر والسياق لإنشاء ردّ متعاطف ومفيد. هذا النهج يزيد بشكل كبير من قدرة روبوت الدردشة على مساعدة العملاء دون الحاجة إلى تدريب جديد مكثف.
إنشاء روبوت محادثة داخلي: لماذا وكيف
لماذا: لماذا يجب علينا بناء روبوت محادثة داخلي؟
- تقصير دورات المبيعات: يمكن لبرنامج المحادثة الآلي الداخلي أتمتة عملية إنشاء رسائل البريد الإلكتروني الصادرة المخصصة من خلال استرداد بيانات العملاء من أنظمة إدارة علاقات العملاء، مما يساعد فريق المبيعات على إنتاج رسائل نصية ذات صلة بشكل أسرع.
- تحسين دعم العملاء: يمكن لهذا الروبوت الدردشة مع قواعد المعرفة الموجودة وأنظمة تذاكر الدعم لتوفير إجابات سريعة ودقيقة لفرق الدعم، وتقليل أوقات الاستجابة، وتحسين رضا العملاء.
- تدريب الموظفين الجدد: يمكن لروبوتات المحادثة أتمتة عملية التوظيف والإدماج من خلال توفير الوصول الفوري إلى المستندات الداخلية والسياسات والأسئلة الشائعة، مما يساعد الموظفين الجدد على تعلم عمليات الشركة بشكل فعال.
- تحديد فجوات التوثيق:
يمكن لبرنامج المحادثة الآلي هذا تحديد الأسئلة التي لم تتم الإجابة عليها أو طلبات المعلومات التي لا يتم تناولها في الوثائق الحالية، والمساعدة في تسليط الضوء على المجالات التي تحتاج إلى تحديث.
كيفية: كيفية بناء روبوت المحادثة؟
- تحديد النطاق والوصول المبني على الدور:
حدد غرض روبوت المحادثة - سواءً كان للمبيعات أو الدعم أو التدريب - وطبّق نظام التحكم في الوصول القائم على الأدوار (RBAC) لضمان حصول المستخدمين على المعلومات المتعلقة بأدوارهم فقط. على سبيل المثال، قد يتمكن ممثل الدعم من الوصول إلى موارد داخلية مفصلة، بينما يمكن للموظف العادي الوصول إلى معلومات أكثر أساسية. - اختيار التكنولوجيا ودمجها:
استخدم نماذج قائمة على المحولات (مثل GPT) لفهم اللغة الطبيعية، وادمجها مع واجهات برمجة التطبيقات الداخلية وقواعد البيانات وقواعد المعرفة. استخدم RAG للحصول على معلومات آنية وذات صلة للحصول على إجابات. - تنفيذ آليات الترخيص:
ادمج روبوت المحادثة الخاص بك مع خدمة أذونات (مثل Oso) لفرض الأذونات بناءً على أدوار المستخدمين وسماتهم. هذا يضمن أن بيانات الشركة الحساسة، مثل أرقام المبيعات أو أداء الموظفين، متاحة فقط للموظفين المصرح لهم. - التدريب والضبط الدقيق:
درّب روبوت المحادثة باستخدام بيانات خاصة بالمجال، وادمج المستندات الداخلية وقواعد المعرفة. حسّن النموذج باستخدام التعلم المُشرف لضمان دقة الاستجابات في السياق، مع التأكد من أن النموذج يعرف المعلومات التي يجب إخفاؤها بناءً على إذن المستخدم. - الاختبار والمراقبة:
اختبر الروبوت بانتظام مع المستخدمين الداخليين لتحديد مشاكل الأداء ومحاولات الوصول غير المصرح بها. حدّث قاعدة بيانات الروبوت باستمرار، وعدّل النموذج ليعكس التغييرات في عمليات الشركة وسياساتها وبروتوكولات الأمان.
أربع طرق لبناء روبوت محادثة LLM: الإيجابيات والسلبيات
النماذج المدربة مسبقًا والضبط الدقيق
من الأساليب الشائعة لبناء روبوت محادثة قائم على ماجستير في القانون استخدام نماذج مُدرَّبة مسبقًا مثل GPT أو BERT، ثم ضبطها بدقة على مجموعات بيانات خاصة بمجال معين. تُدرَّب النماذج المُدرَّبة مسبقًا على مجموعات بيانات كبيرة، مما يُمكِّنها من معالجة اللغة الطبيعية بفعالية. يتضمن ضبط هذه النماذج تدريبها على مجموعات بيانات أصغر وأكثر تحديدًا لحالة استخدام مُحددة، مثل دعم العملاء أو التوثيق الداخلي. يُتيح هذا النهج لروبوت المحادثة الاستفادة من القدرات اللغوية الواسعة للنموذج المُدرَّب مسبقًا مع التركيز على ميزات المجال المُستهدف.
الجيل المعزز للتعافي (RAG)
يجمع RAG بين استرجاع المعلومات ذات الصلة من مصادر خارجية وقدرات التوليد التي تتمتع بها برامج LLM. في روبوت المحادثة القائم على RAG، عندما يُرسل المستخدم استعلامًا، يُجري النموذج أولًا استعلامًا من قاعدة معارف أو قاعدة بيانات خارجية للحصول على المعلومات ذات الصلة. ثم تُمرر المعلومات المسترجعة إلى النموذج التوليدي، الذي يستخدمها لتوليد إجابة. يُحسّن هذا النهج دقة الإجابات من خلال ربطها ببيانات آنية، مما يجعله مفيدًا بشكل خاص للتطبيقات التي تتطلب معلومات مُحدثة. تكمن الميزة الرئيسية لـ RAG في قدرته على توليد إجابات دقيقة سياقيًا دون الحاجة إلى تدريب مُكثف على مجموعات البيانات الخاصة بمجال مُحدد.
على سبيل المثال، إذا اعتمد روبوت المحادثة الداخلي في Oso نهجًا قائمًا على RAG للإجابة على أسئلة المطورين، فيمكنه الاستعلام عن أحدث الوثائق الداخلية ومستودعات GitHub قبل توليد الإجابة، وذلك لضمان حصول المطورين على أحدث الإجابات وأكثرها دقة حول نظام أذونات Oso. يتيح دمج استرجاع البيانات الفوري مع النموذج التوليدي الحصول على إجابات أكثر دقة وتخصيصًا، مما يقلل الحاجة إلى التحديثات المتكررة أو إعادة تدريب روبوت المحادثة.
مع ذلك، قد يكون تطبيق أنظمة RAG معقدًا، إذ يتطلب دمج مصادر البيانات الخارجية وإدارة عمليات الاسترجاع. إضافةً إلى ذلك، يُعدّ ضمان جودة البيانات ودقتها أمرًا أساسيًا للحفاظ على فعالية النظام.
الأنظمة القائمة على القانون
تعمل الأنظمة القائمة على القواعد بناءً على مجموعة قواعد محددة مسبقًا، حيث يتبع روبوت المحادثة أنماطًا أو أشجار قرارات محددة لتوليد الاستجابات. يُستخدم هذا النهج عادةً للمهام ذات النطاق المحدد، مثل الإجابة على الأسئلة الشائعة أو تنفيذ أوامر محددة. لا تتطلب الأنظمة القائمة على القواعد بيانات تدريب واسعة النطاق، مما يجعلها أقل استهلاكًا للموارد من الأنظمة القائمة على إدارة التعلم (LLM). ومع ذلك، فهي محدودة في التعامل مع مدخلات المستخدم غير المتوقعة أو المحادثات المعقدة، حيث لا يمكنها الاستجابة إلا وفقًا للقواعد المحددة مبدئيًا. مع مرور الوقت، قد تتطلب صيانة لمواكبة احتياجات المستخدم المتغيرة أو متطلبات العمل.
في أوسو، قد يتضمن مثال على روبوت محادثة قائم على قواعد أسئلةً مُحددة مسبقًا مثل "أرني نطاق مشروع الترحيل هذا" أو "أين نُعرّف الميزة في الكود؟". يستجيب روبوت المحادثة بناءً على هذه القواعد الثابتة. مع أن هذا النهج يُناسب الأسئلة المُحددة جيدًا، إلا أنه لا يُمكنه التعامل مع مُدخلات أكثر تعقيدًا أو غير متوقعة، ويتطلب إحالةً إلى مُوظف بشري أو تحديث مجموعة القواعد.
النهج المشترك
تجمع المناهج الهجينة نقاط قوة أنظمة إدارة التعلم (LLM) وأنظمة إدارة التعلم (RAGs) والأنظمة القائمة على القواعد، وذلك للتغلب على قيود كل منها. على سبيل المثال، قد يستخدم روبوت المحادثة أنظمة إدارة التعلم لمعالجة وفهم مدخلات اللغة الطبيعية، واستخدام أنظمة إدارة التعلم (RAGs) لاسترجاع المعلومات ذات الصلة من مصدر خارجي، واستخدام المنطق القائم على القواعد لمهام محددة أو لتنفيذ سير عمل منظم. يتيح هذا النهج لروبوت المحادثة التعامل مع كل من الاستعلامات الديناميكية الحساسة للسياق، والمهام التي تتطلب استجابات محددة مسبقًا وصارمة. ومع ذلك، تُدخل الأنظمة الهجينة تعقيدات في التصميم والصيانة، إذ تتطلب التكامل بين مكونات متعددة، وتضمن تفاعلًا سلسًا بين مختلف الأساليب.
الحلول القائمة على واجهة برمجة التطبيقات
تُمكّن الحلول القائمة على واجهات برمجة التطبيقات (API) روبوت المحادثة من التفاعل مع الأنظمة الخارجية لاسترجاع البيانات، أو تفعيل الإجراءات، أو أداء وظائف محددة. يُعد هذا النهج مفيدًا بشكل خاص لروبوتات المحادثة التي تحتاج إلى الوصول إلى بيانات مباشرة، أو إجراء معاملات، أو التكامل مع أنظمة برمجية أخرى. على سبيل المثال، يمكن لروبوت المحادثة استدعاء واجهة برمجة تطبيقات لاسترجاع بيانات العميل أو معالجة طلب دفع. في حين أن الحلول القائمة على واجهات برمجة التطبيقات تُوسّع قدرات روبوت المحادثة لتتجاوز مهام المحادثة البسيطة، إلا أنها تُنشئ أيضًا تبعيات على الخدمات الخارجية. قد تُؤدي هذه التبعيات إلى نقاط فشل محتملة في حال تعطل واجهات برمجة التطبيقات الخارجية، أو محدودية الوصول إليها، أو خضوعها لتغييرات تُضعف التوافق مع روبوت المحادثة. بالإضافة إلى ذلك، يُثير استخدام واجهات برمجة التطبيقات الخارجية مخاوف تتعلق بالأمان وخصوصية البيانات، خاصةً عند التعامل مع معلومات حساسة أو شخصية.
مخاطر أمن روبوتات الدردشة وأفضل الممارسات
عند بناء روبوت محادثة قائم على برنامج ماجستير في القانون، من الضروري مراعاة المخاطر الأمنية المحتملة التي قد تُهدد سلامة روبوت المحادثة وخصوصية البيانات الحساسة. أحد المخاطر الرئيسية هو التضليل، حيث يُنتج برنامج ماجستير في القانون معلومات خاطئة أو مضللة. قد يكون هذا الأمر خطيرًا، لا سيما في المجالات ذات الأهمية البالغة، مثل دعم العملاء أو التوثيق الداخلي، حيث قد تؤدي النصائح الخاطئة إلى ارتباك أو حتى خسارة مالية.
تلعب الأذونات دورًا حاسمًا في تأمين روبوت المحادثة، خاصةً فيما يتعلق بتقييد الوصول إلى المعلومات الحساسة. فبدون ضوابط وصول مناسبة، هناك خطر كبير من وصول المستخدمين غير المصرح لهم إلى معلومات لا ينبغي لهم الوصول إليها.
على سبيل المثال، إذا لم تُطبّق قيود الوصول المناسبة، فقد يكشف روبوت المحادثة عن غير قصد تفاصيل الأداء الشخصي للموظف. وبالمثل، إذا افتقر روبوت المحادثة إلى ضمانات تمنع الاستفسارات غير المصرح بها، فقد تُكشف معلومات سرية، مثل التاريخ العائلي لأحد الزملاء.
قد تتضمن قصص الرعب المحتملة الأخرى ما يلي:
- موظف يبحث عن معلومات الدخل من الموظفين الآخرين للمقارنة مع دخله الخاص.
- موظف يبحث عن معلومات حول التأمين الصحي ولكنه يلاحظ عن طريق الخطأ حالة طبية لزميله في العمل، مثل سرطان الثدي، ويسأل عنها.
- يتمكن فريق يبحث عن مستند خارج قسمه عن طريق الخطأ من الوصول إلى بيانات مالية حساسة للشركة.
- موظف من مستوى أدنى يحاول استرجاع تفاصيل سرية للمشروع من الفريق الإداري والحصول على إمكانية الوصول إلى الخطط الاستراتيجية أو المفاوضات السرية التي لا يحق له الاطلاع عليها.
- مستخدم يبحث عن معلومات حول سياسة شركة معينة ولكنه يتلقى عن طريق الخطأ إصدارات قديمة أو حساسة من السياسة والتي أصبحت قديمة أو مصنفة على أنها سرية.
- المقاول الذي يحصل على إمكانية الوصول إلى المستندات الداخلية التي تحتوي على الملكية الفكرية أو الأسرار التجارية التي لا تتعلق بدوره المؤقت.
خاتمة
نتيجةً لذلك، يتطلب بناء روبوتات دردشة آمنة من نوع LLM توازنًا دقيقًا بين تقنيات الذكاء الاصطناعي المتقدمة وآليات المصادقة القوية. من خلال دمج الاسترجاع المعزز، والاستفادة من النماذج المُدرَّبة مسبقًا، وتطبيق ضوابط وصول قوية قائمة على الأدوار، يمكن للشركات ضمان كفاءة روبوتات الدردشة الخاصة بها، بل وأمانها أيضًا، وتوفير تفاعلات مُخصصة ودقيقة السياق.
لمعرفة المزيد حول كيفية بناء chatbot LLM الخاص بك وتأمينه باستخدام المصادقة، انضم إلى ندوة O'Reilly SuperStream: Retrieval-Augmented Generation في الإنتاج.
