أعلنت شركة إنفيديا (Nvidia) يوم الأربعاء خلال مؤتمر GTC في برلين عن إطلاق حزمة جديدة تُسمى "Agent Knowledge Foundation" كجزء من مجموعة أدوات الوكلاء (Agent Toolkit)، بهدف تزويد وكلاء الذكاء الاصطناعي في قطاع الشركات بالسياق المفقود للبيانات وتحسين قدرتها على اتخاذ القرارات.
مكونات الحزمة الجديدة وتقنيات الاسترجاع
تضم الحزمة الجديدة مجموعة من المكونات مفتوحة المصدر التي تشمل نماذج "Nemotron Retriever" الخاصة بالاسترجاع، ومكتبة "Auto-Ontology" الجديدة، وعائلة نماذج "Kumo" المخصصة للبيانات الهيكلية، إلى جانب مكتبات معالجة البيانات "CUDA-X". وأوضحت الشركة أن هذا النظام يتيح للبيانات البقاء في أماكن تخزينها الحالية وخضوعها لقواعد الوصول والصلاحيات المطبقة مسبقاً في الشركات.
وأشار أديل الحلاق، نائب رئيس منتجات الذكاء الاصطناعي الوكيل في إنفيديا، إلى أن النماذج اللغوية الكبيرة تواجه صعوبة بالغة في التنقيب داخل الجداول والملفات المعقدة دون سياق هيكلي واضح. ووفقاً لاختبارات الشركة، ساهم نموذج الترتيب وإعادة الاسترجاع Nemotron Retriever في رفع صلة نتائج البحث بنسبة 65% عند اختباره على بيئة OpenSearch مفتوحة المصدر، مما يقلل من عدد خطوات البحث المطلوبة ويحافظ على الحد الأدنى من زمن الانتقال (Latency).
التحول من الاسترجاع التقليدي RAG إلى الأنطولوجيا ومعالجة الجداول
تعتمد الحزمة على مكتبة Auto-Ontology لبناء رسوم بيانية للمعرفة من جداول الشركات وربط البيانات الخام بمفاهيم الأعمال مثل العملاء والمنتجات والطلبات، مع توفير واجهة برمجة تطبيقات REST وخادم بروتوكول سياق النماذج (MCP) لاستعلامات الوكلاء. ويأتي هذا التطوير استثماراً لخبرات شركة Illumex الناشئة التي استحوذت عليها إنفيديا في فبراير مقابل نحو 75 مليون دولار.
كما تدمج الحزمة نماذج Kumo للبيانات العلائقية التي استحوذت عليها إنفيديا في يونيو، وهي نماذج تهدف إلى الاستغناء عن خطوط الأنابيب التقليدية المخصصة لكل مهمة تنبؤية مثل التصنيف وتحليل المشاعر، مما يتيح التنبؤ الآلي عبر الجداول المنسقة.
الشراكات الاستراتيجية مع منصات البيانات
تؤكد إنفيديا عدم سعيها لمنافسة منصات البيانات الكبرى مثل سنوفليك (Snowflake) أو داتابريكس (Databricks) أو بالانتير (Palantir)، بل تعتمد على تكامل بنيتها التحتية مع منصاتهم لإدارة طبقات التحكم في الوصول (ACLs) والأمن. وتستخدم فرق الإمداد في إنفيديا هذه التقنيات عبر منصة Palantir Foundry، بينما تربط Databricks نموذج Kumo للكشف عن الشذوذ مع طبقة السياق Genie Ontology، وتتيح Snowflake تشغيل نماذج Kumo داخل دفاتر الملاحظات الخاصة بها.
لماذا يهم هذا الخبر؟
يمثل هذا الإطلاق خطوة عملية لتجاوز القيود الحالية لوكلاء الذكاء الاصطناعي المؤسسي، والتي تعاني غالباً من العجز عن فهم السياق المترابط لبيانات الشركات الموزعة. من خلال دمج النماذج مفتوحة المصدر مع طبقات الأنطولوجيا، تمنح إنفيديا المطورين أدوات مرنة لتحسين دقة الوكلاء دون إجبار المؤسسات على نقل بياناتها الحساسة أو إعادة هيكلتها بالكامل.
كيف أعددنا هذا الخبر؟
اعتمد الخبر على المصدر الأصلي الموضح أعلاه. قد نستخدم أدوات آلية للمساعدة في الاستخراج والتصنيف والصياغة،
لكن النشر يخضع لقواعد تمنع المحتوى المكرر والقصير أو الروتيني منخفض القيمة.
اقرأ سياستنا التحريرية.