الفهرس القابل للتفسير
الفهرس القابل للتفسير (XAI Index) هو آلية فهرسة متقدمة مصممة ليس فقط لتخزين البيانات واسترجاعها بكفاءة، ولكن أيضًا لتوفير بيانات وصفية قابلة للتتبع حول كيفية فهرسة أو ترتيب أو استرجاع قطع معلومات محددة بواسطة نظام ذكاء اصطناعي أو تعلم آلي. على عكس الفهارس التقليدية التي تقدم مؤشرًا إلى البيانات، يقدم الفهرس القابل للتفسير مسارًا إلى المنطق وراء هذا المؤشر.
في أنظمة البحث والتوصية المعقدة المدفوعة بالذكاء الاصطناعي، تمثل مشكلة "الصندوق الأسود" حاجزًا كبيرًا أمام التبني. يحتاج المستخدمون والمراجعون إلى معرفة لماذا تم تقديم نتيجة معينة. يعالج الفهرس القابل للتفسير هذا الأمر مباشرة من خلال تضمين السياق ومصدر البيانات (Provenance) ودرجات الصلة في بنية الفهرس نفسه، مما يعزز الثقة ويُمكّن من تصحيح الأخطاء.
تتضمن الوظيفة الأساسية تعزيز الفهارس العكسية أو المتجهة القياسية ببيانات وصفية غنية ومنظمة. عند فهرسة عنصر ما، لا يقوم النظام بتخزين الرمز (token) أو التضمين (embedding) فحسب؛ بل يقوم بتخزين علامات المصدر المرتبطة به (مثل معرف المستند المصدر، وأوزان الميزات المستخدمة في التسجيل، ومستوى الثقة). عند وصول استعلام، لا يقوم مسار الاسترجاع بجلب أفضل N من العناصر فحسب، بل يجلب أيضًا بيانات التعريف التفسيرية المرتبطة، والتي يمكن بعد ذلك تقديمها للمستخدم النهائي أو المطور.
يضيف تطبيق الفهارس القابلة للتفسير عبئًا حاسوبيًا أثناء مرحلة الفهرسة، حيث يجب إنشاء وتخزين المزيد من البيانات الوصفية. علاوة على ذلك، فإن تصميم المستوى المناسب من التفسير - الذي يكون مفصلاً بما يكفي ليكون مفيدًا ولكنه بسيط بما يكفي ليفهمه الشخص العادي - هو تحدٍ تصميمي معقد.
يتقاطع هذا المفهوم بشكل كبير مع قابلية تفسير النموذج (شرح النموذج نفسه) وسلالة البيانات (تتبع أصل البيانات)، لكن الفهرس القابل للتفسير يركز تحديدًا على جعل عملية الاسترجاع والترتيب شفافة.
