يشرح هذا الدليل كيفية تمكين وتكوين ميزة البحث بالذكاء الاصطناعي، وهي جزء من المكون الإضافي Discourse AI.
مستوى المستخدم المطلوب: مسؤول
على غرار المواضيع ذات الصلة، يساعدك البحث بالذكاء الاصطناعي في العثور على المواضيع الأكثر صلة باستخدام التشابه الدلالي للنصوص الذي يتجاوز مطابقة الكلمات الرئيسية الدقيقة التي يستخدمها البحث التقليدي. ينتج عن هذا اكتشاف مواضيع ليست مطابقة تمامًا ولكنها لا تزال ذات صلة بالبحث الأولي. إذا لم تتمكن من العثور على ما تبحث عنه، فإن البحث بالذكاء الاصطناعي هنا للمساعدة!
الميزات
- التشابه الدلالي للنصوص: تجاوز مجرد مطابقة الكلمات الرئيسية واستخدام التحليل الدلالي للعثور على التشابه النصي
- البحث السريع بالذكاء الاصطناعي
- تمكين/تعطيل البحث بالذكاء الاصطناعي في البحث بملء الصفحة
- النتائج المشار إليها برمز
- ينطبق على المستخدمين المجهولين والمستخدمين المسجلين على حد سواء
تمكين البحث بالذكاء الاصطناعي
المتطلبات الأساسية
لاستخدام البحث بالذكاء الاصطناعي، ستحتاج إلى تضمينات (Embeddings) ونموذج لغوي كبير (LLM).
التضمينات (Embeddings)
إذا كنت تستخدم الاستضافة الخاصة بنا، فسنوفر خيارًا افتراضيًا. بالنسبة للمستضيفين الذاتيين، اتبع الدليل في Discourse AI - Embeddings
نموذج لغوي كبير (LLM)
يجب على عملاء Discourse المستضافين والمستضيفين الذاتيين تكوين نموذج لغوي كبير واحد على الأقل (LLM) من مزود.
للبدء، يمكنك تكوينها من خلال صفحة إعدادات Discourse AI - Large Language Model (LLM).
- OpenAI
- Anthropic
- Azure OpenAI
- AWS Bedrock مع وصول Anthropic
- نقاط نهاية HuggingFace مع نموذج شبيه بـ Llama2
- استضافة نموذج لغوي مفتوح المصدر ذاتيًا لـ DiscourseAI
- Google Gemini
التكوين
- انتقل إلى إعدادات
Admin→Plugins→ ابحث عنdiscourse-aiأو اعثر عليه وتأكد من تمكينه- قم بتمكين
ai_embeddings_enabledللتضمينات- قم بتمكين
ai_embeddings_semantic_search_enabledلتفعيل البحث بالذكاء الاصطناعيالأسئلة الشائعة التقنية
توسيع للحصول على مخطط لمنطق البحث بالذكاء الاصطناعي
mermaid height=255,auto sequenceDiagram User->>+Discourse: البحث عن "gamification" Discourse->>+LLM: إنشاء مقال حول "gamification" في منتدى حول "Discourse، وهو نظام منتديات إنترنت مفتوح المصدر." LLM->>+Discourse: تتضمن Gamification تطبيق عناصر تصميم اللعبة مثل النقاط والشارات والمستويات ولوحات المتصدرين في سياقات غير متعلقة بالألعاب... Discourse->>+EmbeddingsAPI: إنشاء تضمينات لـ "تتضمن Gamification تطبيق تصميم اللعبة..." EmbeddingsAPI->>+Discourse: [0.123, -0.321...] Discourse->>+PostgreSQL: أعطني أقرب المواضيع لـ [0.123, -0.321...] PostgreSQL->>+Discourse: المواضيع: [1, 5, 10, 50] Discourse->>+User: المواضيع: [1, 5, 10, 50]كيف يعمل البحث بالذكاء الاصطناعي؟
- يتم تشغيل استعلام البحث الأولي من خلال نموذج لغوي كبير (LLM) الذي ينشئ موضوعًا/منشورًا افتراضيًا. بعد ذلك، يتم إجراء التضمينات على هذا المنشور ثم يبحث في موقعك عن مطابقات مشابهة لاستعلام البحث. أخيرًا، يستخدم تقنية Reciprocal Rank Fusion (RFF) لإعادة ترتيب أفضل النتائج بما يتماشى مع البحث العادي.
كيف تتم معالجة بيانات الموضوع/المنشور؟
- تتم معالجة بيانات النموذج اللغوي الكبير بواسطة مزود طرف ثالث، يرجى الرجوع إلى مزودك المحدد لمزيد من التفاصيل. افتراضيًا، يتم تشغيل خدمة التضمينات المصغرة (Embeddings microservice) جنبًا إلى جنب مع خوادم أخرى تستضيف منتدياتك الحالية. لا يوجد طرف ثالث متورط هنا، وهذه المعلومات المحددة لا تغادر شبكتك الداخلية أبدًا في مركز بياناتنا الخاص الافتراضي.
أين تذهب البيانات؟
- يتم تخزين موضوع/منشور افتراضي تم إنشاؤه بواسطة مزود النموذج اللغوي الكبير مؤقتًا جنبًا إلى جنب مع التضمينات لهذا المستند. يتم تخزين بيانات التضمينات في نفس قاعدة البيانات التي نخزن فيها مواضيعك ومنشوراتك ومستخدميك. إنها مجرد جدول بيانات آخر هناك.
ما هو شكل “النموذج الدلالي” للتضمينات؟ كيف تم “تدريبه”، وهل هناك طريقة لاختبار قدرته على التطبيق بدقة على مواضيع مجتمعاتنا “المتخصصة”؟
- افتراضيًا، نستخدم نماذج مفتوحة المصدر مدربة مسبقًا، مثل هذا النموذج. لقد قمنا بالنشر للعديد من العملاء، ووجدنا أنه يعمل بشكل جيد للمجتمعات المتخصصة والعامة على حد سواء. إذا لم يكن الأداء جيدًا بما يكفي لحالة الاستخدام الخاصة بك، فلدينا نماذج أكثر تعقيدًا جاهزة للاستخدام، ولكن في تجربتنا، الخيار الافتراضي هو خيار قوي.
لقد لاحظت خطأً بسيطًا في واجهة المستخدم لـ ai embeddings semantic search hyde model. خطوات التكرار
- تثبيت إضافة AI Discourse
- فتح الإعدادات → تكوين مفتاح Gemini
- تمكين
i embeddings semantic search enabled - يظهر
ai embeddings semantic search hyde modelكـ Google - gemini-pro (لم يتم التكوين)
لا يختفي لم يتم التكوين إلا بعد تمكين جميع التكوينات وتحديث الصفحة بعد ذلك.
أعتقد أن هذا قيد على صفحة إعدادات موقعنا لذا أعتذر عن ذلك ويسعدني أنك تمكنت من حل المشكلة.
سؤال حول الدلالات. في بعض وحدات الذكاء الاصطناعي، أرى إشارة إلى استخدام Gemini بينما في وحدات أخرى أرى إشارة إلى Gemini-Pro. هل تشير هذه إلى نماذج مختلفة (Gemini Nano، Pro، و Ultra) أم أنها تشير إلى نفس نموذج اللغة الكبير (LLM)؟ إذا كان الأمر كذلك، فإلى ماذا يشير Gemini نفسه، وهل يهم إذا كان لدى المرء اشتراك مدفوع أو مجاني في Gemini؟
هناك نماذج مختلفة من Gemini مثل تلك التي أشرت إليها. اعتمادًا على النموذج الذي لديك (على الأرجح Pro لأنه مجاني حاليًا)، ستقوم فقط بتوصيل مفتاح API في الإعداد ذي الصلة. الإعداد مخصص لأي نموذج Gemini لديك.
هذا يعتمد عليك وعلى كيفية رغبتك في استخدام Gemini، ولكن يجب أن يعمل أي منهما.
المزيد حول هذا هنا
هل هناك طريقة يمكنني من خلالها حقن شيء ما في الموجه الأولي إلى LLM أو معالجة التضمينات قبل تمريرها إلى البحث العادي؟
أحاول تعزيز (أو ربما فصل) استجابات الموظفين (أكثر سلطة) عن استجابات المجتمع.
حاليًا، لا ندعم أي حقن موجه مخصص لـ LLM ضمن بحث الذكاء الاصطناعي، على الرغم من أن هذا قد يكون شيئًا يمكن إضافته في المستقبل.
أوصي بتقديم طلب #ميزة!
بدأت للتو في تجربة البحث بالذكاء الاصطناعي، وأعجبني ذلك حتى الآن. لا أجد سببًا لعدم استخدامه دائمًا. هل هناك طريقة لعرض نتائج الذكاء الاصطناعي فقط (غير استخدام CSS لإخفاء .fps-result وليس .ai-result)؟
هل يمكنك أيضًا توضيح مكان العثور على البحث السريع؟
[quote=“Discourse، منشور:1، موضوع:282420”]
هل أرى خيار الذكاء الاصطناعي من البحث السريع؟
- يقوم خيار البحث السريع بالذكاء الاصطناعي بأداء البحث بسرعة أكبر عن طريق تخطي إنشاء المنشور الافتراضي. أحيانًا يكون هذا الخيار أسرع ويقدم نتائج أكثر صلة، وأحيانًا يكون أقل فاعلية.[/quote]
مرحباً، لقد كان ذلك متاحًا مؤقتًا حصريًا على Meta كتجربة. لقد أزلته من OP - شكرًا لك على الإشارة إلى هذا
هل يمكننا الاستمرار في استخدام البحث بالذكاء الاصطناعي من Discourse - AI Search، بينما نستخدم حاليًا Discourse Algolia Search للبحث التلقائي في الرأس؟
تم تقسيم منشور إلى موضوع جديد: عدم رؤية لوحة تفضيلات المستخدم لـ Discourse AI