الذكاء الاصطناعي

أمازون كويك توحّد البيانات المهيكلة وغير المهيكلة في تجربة واحدة

تقدم أمازون حلاً تقنياً جديداً يجمع بين البيانات الرقمية المنظمة والمستندات النصية في مساحة عمل واحدة، مما يسهل التحليلات المعقدة عبر الذكاء الاصطناعي.

رضوان عبدالهاديمحرر وكاتب تقني

نُشر: 3 نوفمبر 2026 · آخر تحديث: 3 نوفمبر 2026 · 4 دقائق قراءة

أمازون كويك توحّد البيانات المهيكلة وغير المهيكلة في تجربة واحدة — الصورة: AWS Machine Learning Blog

تحدّي تعدد مصادر البيانات في المؤسسات

تواجه المؤسسات الحديثة تحدياً كبيراً في التعامل مع البيانات التي تأتي بأشكال متباينة؛ فبينما تُخزَّن البيانات المهيكلة في قواعد البيانات والجداول، تتوزع البيانات غير المهيكلة في المستندات والتقارير والملفات المبعثرة عبر أنظمة الملفات. يتطلب تحليل هذه المصادر معاً عادةً التنقل بين عدة أدوات، وتنفيذ استعلامات منفصلة، وربط النتائج يدوياً، مما يستهلك الوقت ويقلل من كفاءة اتخاذ القرار. ويمكن الرجوع إلى AWS Machine Learning Blog للاطلاع على التفاصيل الأصلية للمصدر.

لتجاوز هذه العقبات، قدمت أمازون حلاً موحداً من خلال منصة Amazon Quick، التي تتيح للمستخدمين دمج البيانات المهيكلة عبر مجموعات البيانات المحسّنة، والبيانات غير المهيكلة عبر قواعد المعرفة المدعومة بـ S3. يتيح هذا الدمج الاستعلام عن كلا النوعين من البيانات عبر وكيل ذكاء اصطناعي محادثة واحد، مما يوفر تجربة سلسة ومترابطة.

معمارية الحل: من طبقة البيانات إلى الوكيل

تعتمد المعمارية المقترحة على ثلاث طبقات رئيسية. في طبقة البيانات، تُخزَّن المحتويات غير المهيكلة مثل ملفات PDF والتقارير في Amazon S3 وتُفهرس عبر قاعدة معرفة، بينما تُحمَّل البيانات المهيكلة كمجموعات بيانات محسّنة تتضمن أوصافاً دلالية تساعد الوكيل على ترجمة الأسئلة إلى استعلامات SQL. في طبقة مساحة العمل (Space)، يجتمع كلا النوعين من البيانات في مساحة موحدة يمكنها أيضاً تضمين لوحات المعلومات ومرفقات الملفات.

أما طبقة الوكيل، فتتكون من وكيل محادثة مخصص مرتبط بمساحة العمل. عند طرح سؤال، يحدد الوكيل تلقائياً ما إذا كان يجب الاستعلام عن قاعدة المعرفة، أو مجموعة البيانات، أو كليهما، ثم يعيد إجابة مدمجة مع الاستشهادات اللازمة. كما تطبق المنصة حواجز أمان ذكية مدمجة، مثل فحص سلامة المحتوى، على تفاعلات المحادثة لضمان الأمان.

متطلبات الإعداد والبدء

لتنفيذ هذا الحل، يحتاج المستخدم إلى حساب Amazon Quick باشتراك Enterprise، حيث إن إنشاء مجموعات البيانات يتطلب هذا المستوى من الاشتراك. كما يتطلب الأمر وجود مستودع Amazon S3 يحتوي على المستندات التجارية الخاصة بالشركة، ومنح صلاحيات قراءة لهذا المستودع عبر وحدة تحكم الإدارة. يجب أن يكون المستودع في نفس المنطقة (Region) التي يعمل فيها Amazon Quick لضمان الاتصال السلس.

تشمل المتطلبات أيضاً صلاحيات إنشاء التكاملات وقواعد المعرفة ومجموعات البيانات والوكلاء. بالنسبة للبيانات التجريبية، يمكن رفع مستندات غير مهيكلة إلى المستودع، وتحميل ملفات البيانات المهيكلة مباشرة إلى المنصة في الخطوات اللاحقة.

ربط مستودعات S3 كمصدر معرفة

تبدأ العملية بربط Amazon Quick بمستودع S3. من وحدة التحكم، يتم اختيار قسم المعرفة (Knowledge) ثم إضافة تكامل جديد من نوع Amazon S3. يتطلب الأمر تحديد اسم التكامل، وموقع المستودع (سواء كان في نفس حساب AWS أو حساب آخر)، وعنوان المستودع (URI). بعد إنشاء التكامل، تطلب المنصة إنشاء قاعدة معرفة لفهرسة محتويات S3 للبحث المدعوم بالذكاء الاصطناعي.

يمكن للمستخدم اختيار فهرسة جميع المحتويات أو تحديد مجلدات وملفات معينة عبر مرشحات بادئة (Prefixes). كما تتوفر خيارات متقدمة مثل قوائم التحكم في الوصول (ACLs) على مستوى المستند، والتي يجب تحديدها قبل إنشاء قاعدة المعرفة لأنها غير قابلة للتعديل لاحقاً. يبدأ الفهرسة في الخلفية بمجرد التأكيد على الإنشاء.

إنشاء وتحسين مجموعات البيانات المهيكلة

تُحمَّل البيانات المهيكلة، مثل ملف CSV الذي يحتوي على مبيعات المنتجات، عبر قسم البيانات (Data) في المنصة. بعد رفع الملف، تقوم المنصة باستيعابه في محرك الحسابات في الذاكرة (SPICE). هنا يأتي دور التحسين الدلالي؛ حيث يقوم المستخدم بتعديل أنواع البيانات تلقائياً المكتشفة، مثل تغيير التاريخ من نص إلى تاريخ، والمبالغ المالية من نص إلى أرقام عشرية، لضمان دقة التحليل.

يضيف المستخدم أيضاً أوصافاً دلالية على مستوى مجموعة البيانات توضح سياق البيانات التجارية، مثل نطاق المناطق الجغرافية والفترات الزمنية. تساعد هذه الأوصاف الوكيل على فهم البيانات في سياقها الصحيح وتحويل أسئلة اللغة الطبيعية إلى استعلامات SQL أكثر دقة وكفاءة.

بناء مساحة العمل والوكيل المخصص

بعد إعداد مصادر البيانات، يتم إنشاء مساحة عمل (Space) تجمع بين قاعدة المعرفة غير المهيكلة ومجموعة البيانات المهيكلة. تعمل هذه المساحة كسياق موحد حيث يمكن للوكيل الوصول إلى جميع المصادر. يمكن تضمين لوحات المعلومات ومكونات إضافية أخرى في هذه المساحة لتوفير رؤية شاملة.

أخيراً، يُنشأ وكيل محادثة مخصص مرتبط بهذه المساحة. عند طرح سؤال يجمع بين بيانات المبيعات (المهيكلة) ومحتوى التقارير (غير المهيكلة)، يقوم الوكيل بتحليل السؤال، واستدعاء المصادر المناسبة، وتقديم إجابة مدمجة مع استشهادات واضحة. تتيح هذه البنية التوسعة المستقبلية، حيث يمكن إضافة مصادر بيانات جديدة للمساحة، وسيتكيف الوكيل تلقائياً لاستخدامها مع احترام صلاحيات المستخدم.