مساعد قائم على النماذج
المساعد القائم على النماذج (Model-Based Assistant) هو نظام ذكاء اصطناعي متقدم يستخدم نماذج تعلم آلي مُدربة مسبقًا أو مُعدَّلة بدقة - مثل نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) أو النماذج التنبؤية المتخصصة - لفهم المدخلات المعقدة، والتفكير في المشكلات، وتوليد مخرجات متطورة وواعية بالسياق. على عكس روبوتات الدردشة البسيطة، تم تصميم هذه المساعدات لتعمل بناءً على نموذج شامل ومُتكامل للمجال أو المهمة التي تؤديها.
تمثل هذه المساعدات قفزة نوعية تتجاوز الأتمتة الأساسية. فهي تنتقل من تنفيذ نصوص برمجية محددة مسبقًا إلى أداء مهام معرفية. بالنسبة للشركات، يعني هذا أتمتة سير العمل المعقد، واستخلاص الرؤى من البيانات غير المهيكلة، وتوفير تجارب مستخدم شديدة التخصيص دون إشراف بشري مستمر.
تعتمد الوظيفة الأساسية على بنية النموذج. يقوم المساعد باستيعاب البيانات (نصوص، أكواد، صور)، ومعالجتها عبر طبقات الشبكة العصبية، واستخدام المعلمات التي تعلمها للتنبؤ بالخطوة أو المخرج التالي الأكثر صلة وتماسكًا. غالبًا ما تتضمن هذه العملية ربط استدعاءات متعددة للنماذج أو دمج نموذج اللغة الكبير (LLM) مع أدوات خارجية (مثل قواعد البيانات أو واجهات برمجة التطبيقات) لتأريض استجاباته في بيانات آنية.
تتداخل هذه التكنولوجيا مع الوكلاء الأذكياء (Intelligent Agents)، وهي أنظمة مصممة لإدراك بيئتها واتخاذ إجراءات لتحقيق الأهداف، ومع التوليد المعزز بالاسترجاع (Retrieval-Augmented Generation - RAG)، الذي يؤسس نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) على مصادر معرفية خارجية ومحددة.
