اجعل المحتوى الموثوق جزءًا فاعلًا في بيئات الذكاء الاصطناعي

يشير التوليد المعزَّز بالاسترجاع (Retrieval-Augmented Generation - RAG) إلى أسلوب يعمل فيه نظام الذكاء الاصطناعي على استرجاع المحتوى في الوقت الفعلي للإجابة عن استفسار المستخدم. وهذا يعني أن المحتوى يُسترجع عند الحاجة إليه فقط، دون تخزينه داخل النموذج أو استخدامه في تدريبه أو دمجه ضمن بياناته. أما تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، فهو يختلف اختلافًا جوهريًا، إذ يعتمد على معالجة كميات كبيرة من البيانات لتشكيل الطريقة التي يستجيب بها النموذج للاستفسارات. مع EBSCO Bridge، تُستخدم مجموعاتكم المرخَّصة حصريًا للاسترجاع في الوقت الفعلي، دون استخدامها في تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي أو تخزينها داخلها. أما ترخيص استخدام المحتوى لأغراض تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، فهو اتفاقية مستقلة واختيارية، تخضع لشروط وأحكام خاصة بها.

لكن مستخدميكم مستعدون بالفعل. يستخدم الطلاب وأعضاء هيئة التدريس أدوات الذكاء الاصطناعي بالفعل، بغضّ النظر عن مدى جاهزية المؤسسة لاعتمادها. والسؤال الأهم هو: هل تعتمد هذه الأدوات على مجموعاتكم المرخَّصة، أم تتجاوزها بالكامل؟ لا يتطلب EBSCOhost AI Exchange وجود استراتيجية مؤسسية للذكاء الاصطناعي على مستوى الجامعة للبدء في استخدامه. فهو يوسّع نطاق الاستفادة من اشتراكاتكم الحالية، لتصبح متاحة ضمن أدوات الذكاء الاصطناعي التي يعتمد عليها مستخدموكم بالفعل.

يعمل EBSCOhost AI Exchange وفق معايير حوكمة البيانات نفسها المعتمدة في منتجات EBSCO الأكاديمية الحالية. لا تُستخدم بيانات الاستعلامات في تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي. يتم التحقق من صلاحية الوصول من خلال المؤسسة، ولا تتم مشاركة استفسارات المستخدمين مع الناشرين أو أي أطرافٍ خارجية. تتوافر إعدادات متوافقة مع متطلبات كلٍّ من FERPA وGDPR، كما تدعم EBSCO متطلبات حوكمة البيانات المؤسسية، بما في ذلك اتفاقيات معالجة البيانات (DPA) واتفاقيات السرية.

على العكس تماماً. يضع EBSCOhost AI Exchange مجموعات مكتبتكم في صميم بيئات البحث المدعومة بالذكاء الاصطناعي. عندما تسترجع أدوات الذكاء الاصطناعي محتوى من مجموعاتكم المرخَّصة، يتم تتبّع هذا الاستخدام وإسناده إلى مصادره، مما يزوّدكم ببيانات جديدة وملموسة تُبرز القيمة التي تحققها اشتراكاتكم. تصبح مكتبتكم طبقة المحتوى الموثوقة التي تعتمد عليها أنظمة الذكاء الاصطناعي، بدلاً من أن تكون نظامًا يتجاوزه المستخدمون.

ولهذا تتولى EBSCO تنفيذ عمليات التكامل وتقديم الصيانة المستمرة. لستم بحاجة إلى فريق هندسة متخصص في الذكاء الاصطناعي للبدء. يرتبط EBSCO Bridge باشتراكاتكم وصلاحيات الوصول الحالية، بينما يتولى الفريق التقني في EBSCO إدارة البنية التحتية. أما المؤسسات التي لديها مبادرات قائمة في مجال الذكاء الاصطناعي، فإننا نتعاون مباشرةً مع فرق تقنية المعلومات وموردي الحلول لضمان تكامل المنصة بسلاسة مع بنيتكم التقنية.

يوفّر EBSCOhost AI Exchange تقارير استخدام تُتيح تتبّع مدى تكرار ظهور المحتوى المرخَّص لمؤسستكم ضمن الأبحاث المدعومة بالذكاء الاصطناعي، بما في ذلك عدد الاستشهادات المرجعية المُنشأة، والاستفسارات التي تمت معالجتها، والمحتوى الذي تم الوصول إليه بحسب المصدر. يوفّر ذلك لمديري المكتبات مؤشرات قابلة للقياس تُثبت أثر الاشتراكات ضمن سير عمل الأبحاث المعزَّزة بالذكاء الاصطناعي، وهو ما يكتسب أهمية متزايدة عند تبرير الموازنات واتخاذ قرارات تجديد الاشتراكات.

نعم صُمِّم EBSCOhost AI Exchange ليُكمّل البنية التحتية الحالية لأنظمة الاكتشاف لديكم، وليس لاستبدالها. يربط EBSCO Bridge أدوات الذكاء الاصطناعي بالمحتوى المرخَّص لمؤسستكم من خلال بروتوكول سياق النموذج (MCP)، بينما يُسهم توفير البيانات الوصفية (Metadata) في تعزيز طبقة الاكتشاف الحالية لديكم ببيانات منظَّمة وجاهزة للاستخدام في تطبيقات الذكاء الاصطناعي. يعمل كلٌّ من EBSCO Bridge وخدمة توفير البيانات الوصفية (Metadata Delivery) جنبًا إلى جنب مع بيئات الاكتشاف الحالية، بما في ذلك EBSCO Discovery Service (EDS)، وأنظمة OPAC، وحلول Link Resolver، دون الحاجة إلى استبدال البنية التحتية القائمة.

نعم، يمكن ذلك من خلال اتفاقية ترخيص منفصلة تتيح استخدام المحتوى للأغراض التدريبية، وفقًا للشروط والأحكام المتفق عليها. إذا كانت مؤسستكم تعمل على تطوير نماذج لغوية كبيرة (LLMs) خاصة بالحرم الجامعي أو على ضبط النماذج (Fine-tuning) لدعم الاستخدامات البحثية، فإن EBSCO توفّر تراخيص لاستخدام البيانات في التدريب، مع تحديد واضح لنطاق الاستخدام، ومدة الترخيص، وآلية تسليم البيانات، بما يتوافق مع الشروط المتفق عليها. يُعدّ هذا المسار منفصلًا تمامًا عن الاسترجاع الفوري للمحتوى (Real-Time Retrieval)، ويمكن للمؤسسة تشغيل الحلّين بالتوازي، أو البدء بأحدهما ثم التوسّع لاحقًا لإضافة الآخر وفقًا لاحتياجاتها واستراتيجيتها في تبنّي الذكاء الاصطناعي.