تخيل معي هذا السيناريو الواقعي: موظف في شركتك يحتاج ملف محدد من بين عشرات المستندات والتقارير. بدل ما يضيع وقت في البحث، يفتح Microsoft Teams ويتحدث مع البوت الذكي الخاص بالشركة. في ثوانٍ، يحصل على الملف المطلوب، مستخلصًا بدقة من قاعدة المعرفة (Knowledge Base) المخزنة على SharePoint Document Library.

 

كيف حدث هذا؟ ببساطة:

  1. تكوين Knowledge Base: جميع ملفات الشركة المهمة تُحفظ على SharePoint في مكتبة منظمة، بحيث يكون كل ملف مرتبط بالموضوع المناسب.
  2. أتمتة تحديث الملفات: باستخدام Power Automate، يتم إنشاء ملفات جديدة تلقائيًا ووضعها مباشرة على SharePoint DL، بحيث تبقى قاعدة المعرفة حديثة دائمًا.
  3. تجربة المستخدم النهائية: الموظف يستخدم Teams Chatbot للاستفسار عن أي ملف أو تقرير، والبوت يقوم بـ RAG:
    • يبحث أولًا في قاعدة المعرفة عن المعلومات الأكثر صلة.
    • ثم يستخدم Azure AI + Copilot Studio لتوليد ملف أو مستند مفصل ومفهوم، بناءً على سياق استفسار المستخدم.

✨ النتيجة

  • الموظف يحصل على ما يحتاجه في ثوانٍ، بدل ساعات البحث بين الملفات.
  • كل إجابة موثوقة لأنها مستندة على المعرفة الحقيقية في SharePoint، وليس مجرد تخمين من نموذج الذكاء الاصطناعي.
  • العملية مؤتمتة بالكامل، مع إمكانية تحديث الملفات باستمرار دون تدخل بشري.
  •  

🔍 ما هو الـ RAG؟

RAG – Retrieval-Augmented Generation هو أسلوب مبتكر يجمع بين البحث الذكي والتوليد الذكي:

  1. البحث الذكي (Retrieval): عند طرح سؤال، يقوم النظام أولاً بالبحث داخل قاعدة المعرفة أو المستندات لاستخراج المعلومات الأكثر صلة.
  2. التوليد الذكي (Generation): بعد استرجاع المعلومات، يستخدم نموذج الذكاء الاصطناعي هذه البيانات لتوليد إجابة مفصلة وواضحة، وكأنك تتحدث مع خبير بشري.

💡 باختصار: الـ RAG يجعل الذكاء الاصطناعي يتحقق من الحقائق قبل أن يتكلم، ويعطي إجابات دقيقة وموثوقة، حتى لو كانت المعلومات موزعة على مصادر متعددة أو موجودة في ملفات ضخمة