مكانة النماذج اللغوية الكبيرة في تسهيل وتسريع أدوات الذكاء التجاري الثقيلة

< p> في الوقت الحالي ، غالبًا ما تستخدم المؤسسات الكبيرة أدوات 'ذكاء الأعمال' (BI) لمعرفة ما الذي يحدث في عملياتها. وقد أسفر ذلك عن العديد من الوحوش الضخمة في عالم البرمجيات. < / p> < p> الآن ، أغلقت الشركة الناشئة البريطانية فلوينت جولة استثمارية بقيمة 7.5 مليون دولار بقيادة Hoxton Ventures و Tiferes Ventures لتطبيق النماذج اللغوية الكبيرة القائمة على الذكاء الاصطناعي (LLMs) في قواعد البيانات التجارية ، مما يجعلها أكثر سهولة للاستجواب من قبل الشخص العادي. < / p> < p> أساسا ، ترتبط أدوات BI بقاعدة بيانات تجارية وتستخدم SQL لإنشاء تصورات وبناء لوحات تحكم BI. توجد شركات كبيرة متورطة في هذا المجال: Tableau (تابعة لشركة Salesforce) ، Power BI (تابعة لـ Microsoft) ، Looker (تابعة لشركة Google) و QuickSight (تابعة لـ Amazon) لذكر بضعة فقط. < / p> < p> السوق للحلول ضخمة. وفقًا لتقرير واحد ، كانت قيمة سوق الذكاء التجاري العالمية 27.11 مليار دولار في عام 2022 ، ومن المتوقع أن تنمو من 29.42 مليار دولار في عام 2023 إلى 54.27 مليار دولار بحلول عام 2030. تعتقد جارتنر أنه يمكن أن يكون أكبر بكثير إذا تم تطبيق الذكاء الاصطناعي والنماذج اللغوية الكبيرة بشكل أوسع. < / p> < p> ومع ذلك ، تقضي فرق البيانات الكثير من الوقت في بناء هذه اللوحات ، خاصة بالنسبة للمؤسسات الكبيرة. ودائمًا ما يكون التحدي هو الحصول على الأشخاص لاستخدامها فعليًا - وهي مهمة صعبة عندما تتأنى فرق البيانات على فكرة تلبية الطلبات التي قد تستغرق أيامًا للبناء. < / p> < p> بدلاً من ذلك ، ترغب فلوينت في أن تكون "طبقة حوارية" عبر LLMs ذات اللغة الطبيعية التي تجلس على رأس مستودع بيانات الشركة. إنها تترجم تلك الأسئلة إلى SQL وتولد تلك الإجابات بشكل أسرع بكثير. لذا يمكن لأي شخص ، بغض النظر عن المهارات التقنية أو السياق التجاري ، طرح الأسئلة باللغة الإنجليزية البسيطة على بياناتهم والحصول على رؤى، وفقًا للشركة. < / p> < p> بالطبع ، من المرجح أن يقصر هذا بشكل كبير أوقات الاستجابة. قال روبرت فان دن بيرجه ، الرئيس التنفيذي لشركة Fluent لي: "يمر الاستشاريون من انتظار تسعة عشر شهرًا للحصول على رؤية إلى 30 ثانية. وهذا يعني أنهم يطرحون المزيد من الأسئلة ، ويستخدمون البيانات بشكل كبير أكثر في عملهم. تصبح البيانات شيئًا يمكن الوصول إليه الآن." < / p> < div> < / div> < p> يشمل عملاء فلوينت بالفعل Bain و Company. < / p> < div> < div> < / div> < p> على الرغم من أنه يعترف بأن فلوينت 'تستخدم في المقام الأول نموذج GPT4 من Azure OpenAI'، أكد أن هذه ليست شركة ناشئة ذات "تغليف OpenAI". < / p> < p> زعم أن هذا النهج البسيط لا يعمل لإنشاء SQL دقيق وبالتالي إجابات صحيحة على أسئلة البيانات في سياق أدوات BI. ادعى: "من خلال 18 شهرًا من العمل ، تمكنا من بناء طريقة لتحقيق دقة الإجابات التي يمكن الاعتماد عليها من قبل منظمات مثل Bain و Company واستغلالها عبر منظماتهم." < / p> < p> قال إيان ويبر ، شريك في Bain و Company ، في بيان داعم: "ساعدت منصة فلوينت لنا على التوجيه وتقديم النصائح من مجموعات البيانات الكبيرة والمعقدة. تسمح فلوينت لاستشاريينا بالحصول بسرعة على الإجابات التي يحتاجونها بكفاءة وبدقة ، خاصة بالنسبة للأسئلة المعقدة أو الخاصة بشكل جزئي للوحات البيانات المبنية مسبقًا." < / p> < p> قال فان دن بيرجه : "كل مستخدمي الأعمال يرغبون فقط في الحصول على إجابات على الأسئلة. لا يريدون القيام بالنمذجة. يريدون معرفة كيف كان أداء هذا العميل مقارنة بهذا العميل. أو كيف يجري الأمر هنا. وكيف هو أداء حملة التسويق هذه." وقال إن اللاعبين الآخرين في السوق يستهدفون مستخدمي البيانات ، بينما تستهدف فلوينت السوق التجارية ، ليست للبيانات. < / p> < div> < div> < / div> < p> لم يصبح مجال الاستعلام باللغة الطبيعية ممكنًا إلا مؤخرًا ، لذا لم يكن السوق مزدحمًا حتى الآن. < / p> < p> على سبيل المثال ، Metabase هي تطبيق تحليلات وذكاء أعمال مفتوح المصدر يسمح للمستخدمين بإنشاء لوحات أكثر بساطة. لقد جمعت الشركة المقر في سان فرانسيسكو 51 مليون دولار حتى الآن. < / p> < p> Einblick ، شركة أمريكية تم الاستحواذ عليها مؤخرًا من قبل Databricks (التي تستعد للذهاب إلى الطرح العام) ، يبدو أنها اللاعب الأقرب إلى فلوينت في السوق. ومع ذلك ، تزعم فلوينت أن عرض Einblick يميل نحو مستخدمي التقنية أكثر داخل فرق البيانات. < / p> < p> ThoughtSpot ، التي ادعت قيمة 4 مليارات دولار ، لديها الآن أيضًا نظام استعلام باللغة الطبيعية. < / p>