محرك استدلال يُلزم الذكاء الاصطناعي بقواعد أعمالك
تُنتج النماذج اللغوية الإجابة الأكثر احتمالاً. وفي المشتريات والامتثال والسلامة والعمل السريري، الإجابة المحتملة التي تخالف قاعدة ما هي مسؤولية قانونية. تُرمّج منصة أركيسوس قواعدك في أنطولوجيا رسمية، وتتحقق من كل مخرج للذكاء الاصطناعي مقابلها قبل أن يغادر النظام، مع سجل يبيّن أي قاعدة حسمت كل قرار.
البنية
ثلاث طبقات، آلة استدلال واحدة
تحوّل المنصة قواعد مؤسستك وعلاقاتها وبياناتها إلى شيء يجب على نظام الذكاء الاصطناعي احترامه، لا مجرد قراءته.
الدستور
طبقة الأنطولوجيا
رسم معرفي بتقنية OWL يصوغ كياناتك وقواعدك وعلاقاتك وقيودك منطقاً رسمياً: أمر الشراء يتطلب مورداً معتمداً، والمورد المعتمد يتطلب شهادة سارية، والشهادة سارية فقط قبل تاريخ انتهائها. ليست فهرس مستندات ولا مخزن متجهات، بل نموذج لكيفية عمل مجالك.
المحرك
محرك الاستدلال على مخزن الرسوم البيانية لديك
يُجري محرك أركيسوس استدلال OWL 2 وفحوص الاتساق، والتحقق وفق قيود وقواعد SHACL، والقواعد المبنية على الاستعلامات بلغة SPARQL، أو Cypher عبر neosemantics على Neo4j. المخرجات التي تخالف قاعدة تُحجب، وتُسجَّل مع القاعدة التي لم تتحقق، وتُصعَّد.
الامتداد
طبقة البيانات الموزعة
تربط محوّلات دلالية SAP ومؤرخي SCADA وأنظمة ERP وأنظمة الصيانة ومخازن المستندات، وتستعلم كلاً منها في مكانه. لا تُنسخ البيانات إلى منصة جديدة: لا تنتقل إلا نتائج الاستعلام، داخل نطاقك الآمن.
مخازن الرسوم البيانية
يعمل على مخزن الرسوم البيانية الذي تستخدمه بالفعل
يُحفظ الرسم المعرفي في مخزنك الحالي. ويجري الاستدلال في محرك أركيسوس لا في قاعدة البيانات، لذا تنطبق القواعد نفسها والتحقق نفسه أياً كان المخزن الذي يحتفظ بالرسم.
AWS Neptune
يبقى رسمك المعرفي في حسابك على AWS. يستعلمه المحرك بلغة SPARQL ويطبّق فوقه استدلال OWL 2 والتحقق وفق SHACL.
Ontotext GraphDB
للمؤسسات التي اعتمدت GraphDB، تعمل الأنطولوجيا وأشكال التحقق على مستودعاتك الحالية.
Neo4j
على Neo4j، تُربط الأنطولوجيا عبر إضافة neosemantics (n10s)، وتعمل القواعد المبنية على الاستعلامات بلغة Cypher.
الخبراء الرقميون
كيف يعمل الخبير الرقمي
الخبير الرقمي وكيل ذكاء اصطناعي لعملية أعمال واحدة، مثل امتثال المشتريات أو إعداد التقارير التنظيمية. يعمل باستمرار ضمن مجموعة محدودة من الإجراءات المسموح بها، في أربع خطوات:
الإدراك
يستقبل البيانات الحية من الأنظمة المتصلة: معاملات ERP، وقراءات الحساسات، والمستندات، وتغيرات سير العمل، وأحداث واجهات البرمجة.
الاستدلال
يستعلم الرسم المعرفي لمعرفة القواعد التي تنطبق على تلك البيانات وما تتطلبه.
التنفيذ
ينفّذ الإجراء المسموح به في أنظمتك: ينشئ سجلاً، أو يبدأ مسار اعتماد، أو يُعدّ مسودة تقرير، أو يصدر أمر عمل.
التحقق
يُتحقق من كل مخرج مقترح وفق قيود SHACL قبل إصداره. وكل ما يخالف قاعدة يُحجب ويُسجَّل مع القاعدة ويُصعَّد إلى شخص مسؤول.
كيف يبدو ذلك
إجابة يمكنك تدقيقها
الخبير الرقمي للمشتريات
«القاعدة 47.3: حُجب المورد ACME-12. انتهت صلاحية شهادة ISO 9001 قبل 3 أيام. أُوقف أمر الشراء PO-2024-887 بانتظار إعادة الاعتماد. البديل المتوافق: المورد ACME-07 (الشهادة سارية حتى 2027-03).»
مقارنة
الاستدلال الأنطولوجي وRAG والنموذج اللغوي وحده
تجيد أنظمة الاسترجاع (RAG) والنماذج اللغوية إيجاد النصوص وكتابتها. أما القرارات الخاضعة للحوكمة فتحتاج إلى ما لا تقدمه هذه الأنظمة وحدها.
| نموذج لغوي وحده | RAG | أركيسوس | |
|---|---|---|---|
| أين تعيش القواعد | في الأمر النصي، كاقتراحات | في المستندات المسترجعة، كسياق | في أنطولوجيا خاضعة لإدارة الإصدارات، كمنطق رسمي |
| هل يمكن أن يخالف المخرج قاعدة؟ | نعم، في الحالات الحدية | نعم: النموذج يقرأ القواعد لكنه غير ملزم بها | يُتحقق منه قبل الإصدار؛ والمخالفات تُحجب وتُصعَّد |
| العلاقات بين الحقائق | غير ممثلة | نصوص متشابهة لا علاقات | ممثلة ويُستدل عليها (مثل بند حلّ محله تعديل) |
| مسار التدقيق | لا يوجد | إحالات إلى المصادر | القاعدة والبيانات والقرار مسجلة لحظة اتخاذ القرار |
| عند تغيّر سياسة | إعادة كتابة الأوامر النصية | إعادة فهرسة المستندات | تحديث الأنطولوجيا مرة واحدة؛ ويتبعها كل خبير رقمي |
يمكن الجمع بين هذه الأساليب: يستطيع أركيسوس استخدام استرجاع المستندات ضمن مسار تحكمه الأنطولوجيا، ويعمل مع النموذج اللغوي الذي تستخدمه بالفعل.
أسئلة
الأسئلة الشائعة
هل يحل أركيسوس محل نموذجنا اللغوي؟
لا. طبقة الأنطولوجيا مستقلة عن النموذج. فهي تحكم أي نموذج تستخدمه، بما في ذلك نموذج تشغّله بالفعل، وتبقى عمليات التحقق سارية عند تغيير ذلك النموذج أو ترقيته.
هل نحتاج إلى نقل بياناتنا؟
لا. تستعلم الطبقة الموزعة أنظمتك في مكانها. لا تُنسخ أي بيانات تشغيلية إلى أركيسوس، وتعمل النماذج داخل مقرك أو في سحابتك الخاصة.
ما قواعد بيانات الرسوم البيانية المدعومة؟
AWS Neptune وOntotext GraphDB وNeo4j. يُحفظ الرسم في المخزن الذي تستخدمه بالفعل، ويجري الاستدلال في محرك أركيسوس.
ما نوع الاستدلال الذي يجريه المحرك؟
استدلال OWL 2 بما في ذلك فحوص الاتساق، والتحقق وفق قيود وقواعد SHACL، والقواعد المبنية على الاستعلامات بلغة SPARQL، أو Cypher عبر neosemantics على Neo4j.
ماذا يحدث عندما تتغير قاعدة؟
تُحدَّث الأنطولوجيا ويسري التغيير على كل خبير رقمي يستخدمها، دون إعادة تدريب ودون إعادة كتابة الأوامر النصية.
هل نحتاج إلى بيانات نظيفة أولاً؟
لا. البيانات «نظيفة» فقط بالنسبة إلى القواعد التي يجب أن تستوفيها. يحدد تدقيق الحمض النووي تلك القواعد ويبيّن أي مشكلات في البيانات تهم فعلاً العملية التي تريد البدء بها.
تدقيق الحمض النووي هو خطوتك الأولى. والأقل مخاطرة.
في أسبوعين نرسم خريطة كل تبعية استدلال حرجة، ورابط بيانات مكسور، وثغرة حوكمة في سير عمل الذكاء الاصطناعي أو البيانات الحالي لديك. ستغادر بنموذج أنطولوجيا أولي، وخارطة طريق لحالات الاستخدام مرتبة حسب الأولوية، وقرار واضح بشأن كيفية المضي قدماً. لا التزام يتجاوز التدقيق.
خريطة البنية المعرفية
كل تبعية منطقية وعلاقة بيانات وقيد يحتاج ذكاؤك الاصطناعي إلى الاستدلال عليها بشكل صحيح - مُرئية وموثقة.
تقرير الثغرات والمخاطر
روابط البيانات المكسورة، والقواعد المتناقضة، وثغرات الحوكمة غير المرئية اليوم - مكشوفة ومرتبة حسب الأثر التجاري.
أنطولوجيا أولية وخارطة طريق للتجربة
نموذج أنطولوجيا عملي لأولوية نطاقك الأعلى، بالإضافة إلى قائمة مختصرة مرتبة بحالات الاستخدام التجريبية مع تقديرات عائد الاستثمار والجدول الزمني للتسليم.
احجز تدقيق الحمض النووي
مشاركة لأسبوعين · نطاق محدد · لا التزام مستمر مطلوب
تم الإرسال!
سنتواصل معك قريباً.
