توسيع نطاق بحث AI باستخدام الوكلاء وتوفير الوقت

البحث اليدوي يُبقي الشركات ضعيفة الربحية ويستنزف مواردها.

إليك الأسباب:

1. مهمة مملة ومتكررة لا يحبها أحد
2. يستهلك البحث وقتًا طويلًا، وكما نعلم جميعًا، الوقت مال
3. تختلف جودة المعلومات المجمّعة وكميتها عندما يتولى البشر المهمة

وهذا ينطبق علينا جميعًا. فقد أمضينا وقتًا أطول مما ينبغي في التنقيب عن المعلومات عبر Google، رغم أن هذا ليس ما تعاقدنا من أجله. (تشير McKinsey إلى أننا نمضي 19% من وقتنا في البحث عن المعلومات^[4])

وهنا يأتي دور AI Research Agents؛ إذ تساعدك على توسيع نطاق بحث AI داخل جدول بيانات. يشرح هذا الدليل كل ما تحتاج إلى معرفته، بدءًا من المفاهيم الأساسية ووصولًا إلى حالات استخدام عملية يمكنك تطبيقها اليوم.

📌 ملخص لمن لا يملكون الوقت

يؤدي توسيع نطاق بحث AI إلى التخلص من البحث المتكرر ونسخ البيانات ولصقها في جداول البيانات. يشغّل AI Research Agent من Datablist طلب البحث على كل صف تحدده، ثم يبحث في الويب ويكتب الإجابات في أعمدة المخرجات.

ابدأ بأسماء الشركات ومواقعها، وحدد الحقائق وروابط المصادر التي تحتاج إليها، ثم راجع دفعة صغيرة قبل التوسع. استخدم Auto-Run المجدول عندما تحتاج إلى تحديثات دورية. وتحقق من الأدلة، فقد تكون مخرجات AI ناقصة أو غير صحيحة.

الموضوعات التي يتناولها هذا الدليل

• فهم AI Research Agent ومفاهيمه الأساسية
• استخدامات AI Research Agent في توليد العملاء المحتملين
• نظرة عامة على ميزات AI Research Agent وحدوده

شرح AI Research Agents

لفهم الفائدة التي تحصل عليها من توسيع نطاق بحث AI، علينا أولًا فهم AI Research Agents. ولتوضيحها، سنقارن سريعًا بين بحث AI والبحث التقليدي.

البحث التقليدي

هذا ما كانت تفعله Google وBing ومحركات البحث الأخرى طوال سنوات، وما زال مفيدًا للغاية. المشكلة الوحيدة أن محركات البحث لا تفهم ما تريده لأنها تعتمد على:

1. الكلمات المفتاحية
2. نية البحث
3. تركيبات الكلمات المفتاحية

فهي لا تحلل هدفك أو تفكر فيه، بل تحاول العثور على نتائج مطابقة^[1].

بحث AI

هذا ما تفعله جميع محركات البحث الآن. تخيل بحث AI كمحادثة مع شخص يحاول العثور على إجابات لا يعرفها مسبقًا.

في الماضي، كان AI يختلق الإجابة فحسب؛ أما الآن، فهو يبحث ويؤدي ذلك بكفاءة عالية لأنه يستطيع:

1. تحليل مقصدك ونبرة سؤالك
2. فهم هدفك
3. تجربة زوايا مختلفة

لكن أفضل ما في بحث AI هو أنك لست مضطرًا إلى العثور على المعلومات وتحليلها ونسخها ولصقها بنفسك، لأن AI يزور آلاف المقالات والأبحاث وصفحات المنتجات، ثم يستخرج لك المعلومات التي تحتاج إليها.

أمثلة على محركات بحث AI

• Claude
• Perplexity
• Google AI Mode
• ChatGPT search

باختصار، يعفيك بحث AI من:

• إجراء استعلامات متعددة
• البحث عن الصفحات ذات الصلة
• فتح علامات تبويب متعددة
• استخراج المعلومات
• زيارة صفحات الويب بنفسك

لكن رغم مزاياه، تظل مقيدًا بمحادثة واحدة وعملية بحث واحدة في كل مرة.

فائدة AI Research Agents في Datablist

تخيل أنك تريد معرفة:

• متى تأسست Anthropic AI
• من أسسها
• ما أحدث منتجاتها
• كيف تفاعل مستخدمو Reddit مع إطلاقه

باستخدام محرك بحث تقليدي، ستحتاج إلى:

1. إجراء عمليات بحث متعددة
2. فتح عدة علامات تبويب
3. قراءة المقالات
4. نسخ كل هذه المعلومات ولصقها يدويًا في جدول بيانات

ستستغرق هذه العملية خمس دقائق على الأقل لشركة واحدة. وإذا أردت المعلومات نفسها لقائمة تضم 100 شركة، فستقضي 500 دقيقة تقريبًا، أي 8.3 ساعات، في البحث.

وباستخدام بحث AI داخل chatbot، ستحتاج إلى:

1. كتابة استعلامك
2. انتظار الإجابة
3. نسخ المعلومات ولصقها في جدول بيانات

تستغرق العملية نحو 3 دقائق، بافتراض أن لديك prompt جيدًا. لكن عند توسيعها إلى 100 عملية بحث، ستقضي 300 دقيقة، أي 5 ساعات، في البحث.

أما مع AI Research Agent من Datablist، فيُشغَّل prompt نفسه على الصفوف المحددة وتُكتب المخرجات المضبوطة في المجموعة. اختبر عينة قبل توسيع الدفعة.

وهذا ممكن لأن AI Research Agents من Datablist:

1. تشغّل بحث AI داخل جدول بيانات
2. تلغي نسخ البيانات ولصقها
3. لا تجبرك على البدء من الصفر في كل مرة مثل chatbot

والسبب هو أن AI Research Agents من Datablist مصممة لتوسيع نطاق بحث AI.

وهذا يحدث فارقًا كبيرًا للأسباب التالية:

1. يتعامل الوكيل مع كل صف في جدول البيانات باعتباره استعلامًا جديدًا، ما يحافظ على ذاكرة السياق
2. يُدخل خصائص كل صف في الـprompt المضبوط
3. يمتلك AI Agent أدوات متعددة إلى جانب LLM يستخدمها لإنجاز مهامه

📘 بحث AI في Chatbots مقارنةً بـDatablist

ليس الفرق كبيرًا بين بحث AI في chatbots مثل Claude وChatGPT وبين Datablist، فجميعها تمتلك قدرات تتجاوز LLM التقليدي.

الفارق الأساسي هو أن AI Research Agents من Datablist تستطيع تنفيذ مهمة البحث نفسها على قوائم كاملة من السجلات، بينما تقتصر chatbots على عملية بحث واحدة في كل مرة.

AI Research Agent من Datablist: سكين سويسرية

في Datablist، لا يُعد AI Research Agent مجرد أداة بحث؛ بل منظومة متعددة الوظائف لتوسيع نطاق بحث AI. يمكنك تخيله كأن Claude أو Perplexity أو ChatGPT يعمل مباشرةً داخل جدول بياناتك ويقوم بما يلي:

1. البحث في Google وGoogle News
2. زيارة صفحات الويب
3. التنقل بين الصفحات المتعددة
4. تنفيذ مهام متعددة الخطوات
5. إجراء استدعاءات API
6. استخراج المعلومات
7. …

لكن قدرته على تحديد الأدوات المناسبة لكل خطوة وفقًا للـprompt هي ما يجعل AI Research Agent من Datablist أفضل أداة لإجراء بحث AI على قائمة كاملة.

إنه أشبه بباحث بشري، لكنه أسرع وأكثر دقة واتساقًا.

مقارنة AI Processors وAI Research Agent

لتوضيح AI Research Agents أكثر، من المفيد مقارنتها بالخيار المقابل: AI processor.

AI Processors

استخدمنا جميعًا في وقت ما إضافة AI على Excel أو Google Sheets. وهي تطبيقات أساسية تستخدم API لنموذج LLM للعمل داخل بيئة محددة، مثل ملف Excel.

وكما يوحي الاسم، تعالج هذه الأنظمة البيانات. وهي محسّنة للعمل على البيانات الموجودة لديك بالفعل من دون مغادرة البيئة، ويستخدمها معظم الأشخاص من أجل:

1. تحويل البيانات
2. تنظيف البيانات
3. تعديل البيانات

AI Research Agents

بخلاف AI processors، تُعد AI Research Agents مثل الموجودة في Datablist أنظمة مستقلة تعمل ضمن قيود، وقد صُممت للتفاعل مع العالم الخارجي^[3]. وهي تستخدم نماذج LLM أيضًا، لكنها تجمعها مع أدوات إضافية تتيح لها:

• تصفح الإنترنت
• تنفيذ مهام متعددة الخطوات
• جمع المعلومات من مصادر متنوعة
• … وغير ذلك

💡 بكل بساطة

فكّر في AI Research Agents باعتبارها النظام الذي يجري البحث على نطاق واسع للعثور على بيانات خارجية وجلبها، وفي AI processors باعتبارها النظام الذي يساعدك على العمل بالبيانات الموجودة لديك بالفعل.

لماذا تحتاج إلى AI Research Agent؟

لا يدرك كثيرون أهمية AI Research Agent حتى يستخدموه للمرة الأولى. لذلك سأوضح أهمية توسيع نطاق بحث AI من خلال حالة الاستخدام الأكثر شيوعًا التي نراها حاليًا: إنشاء قوائم من أجل توليد العملاء المحتملين.

المشكلة

يواجه معظم العاملين في توليد العملاء المحتملين مشكلتين:

1. قلة الردود
2. شدة المنافسة

والسبب أن الجميع يريد Leads، والجميع يرسل رسائل تواصل باردة، بينما لا يدرك معظمهم أن الملاءمة هي الأساس، لا التخصيص المتكلف والمحرج. ولأن البيانات العامة لا تحقق هذه الملاءمة، فهذا يعني:

↳ عندما تعتمد فقط على قواعد بيانات B2B وأدوات scraping الأساسية

↳↳ فأنت تستخدم البيانات نفسها التي يستخدمها الجميع

↳↳↳ وتتنافس على المجموعة نفسها من العملاء المحتملين

↳↳↳↳ بالبيانات نفسها التي يستخدمها الجميع

وبذلك تصبح رسالتك غير ملائمة من الأساس.

الحل

يبدأ حل المشكلات عادةً بفهم أسبابها. وبعد توضيح السبب، إليك كيفية جعل رسالتك أكثر ملاءمة كي:

1. تحصل على ردود أكثر
2. تخرج من دائرة المنافسة المباشرة

الحل بسيط: عالج مشكلة عدم الملاءمة. كيف؟

↳ وسّع نطاق بحث AI

↳↳ احصل على البيانات المهمة فعلًا

↳↳↳ تميّز داخل صندوق الوارد

يدرك كثيرون ذلك بالفعل، لذا يبحثون عن العملاء المحتملين ويكتبون رسائل فائقة التخصيص يدويًا، لكن يمكن تنفيذ ذلك بسهولة وسرعة أكبر.

توسيع نطاق البحث عن العملاء المحتملين

فكر في الأمر للحظة: عملاؤك المحتملون ليسوا متفردين تمامًا، ولا تختلف خصائصهم كثيرًا، والأمر نفسه ينطبق على عملائي. والسبب أننا نبحث دائمًا عن نقاط البيانات والسمات نفسها لتأهيل العميل المحتمل، وهو ما يُعرف أيضًا باسم تعريف ICP.

غالبًا ما تكون نقاط البيانات التي تساعدنا على تحديد ICP هي نفسها التي تمكّننا من صياغة رسالة ملائمة. لذلك، إذا استندت هذه النقاط إلى بحث مخصص بدلًا من قواعد البيانات، فستتفوق.

إذا كانت لديك قائمة تضم آلاف الشركات التي تريد التواصل معها، فأفضل ما يمكنك فعله هو إجراء بحث AI على نطاق واسع للعثور على معلومات دقيقة وملائمة بكميات كبيرة.

بالطبع، لا يقتصر توسيع نطاق بحث AI على إنشاء قوائم Leads؛ فالقسم التالي يقدم أفكارًا أخرى يمكنك تطبيقها.

استخدامات AI Research Agent

تكاد إمكانات استخدام AI Research Agent تكون بلا حدود؛ إذ يمكنك استخدامه في كل مهمة تصلح لبحث AI، ولكن على نطاق واسع. لنبدأ ببعض حالات الاستخدام الأكثر شيوعًا وفعالية.

ملاحظة: يوفر Datablist أيضًا قوالب جاهزة لتسهيل البدء قدر الإمكان.

• البحث السياقي عن النطاق: لا يكفي اسم الشركة أحيانًا للعثور على موقعها الصحيح. فقد تشير أسماء مثل "Apollo LLC" أو "Pioneer GmbH" إلى آلاف الشركات. عند تقديم سياق مثل القطاع أو الموقع الجغرافي، يستطيع AI Research Agent إجراء بحث موجه لتحديد النطاق الصحيح، تمامًا كما يفعل الباحث البشري.
• استخراج دراسات الحالة: يستطيع AI Research Agent زيارة قائمة من مواقع الشركات والعثور على دراسات الحالة أو صفحات الأعمال السابقة، ثم استخراج معلومات أساسية مثل اسم العميل وتفاصيل المشروع وغيرها.
• استخراج تفاصيل منتجات Amazon: إذا كانت لديك قائمة بمنتجات Amazon، فيمكنك استخدام AI Research Agent من Datablist لاستخراج تفاصيلها.

كانت كل هذه المهام ستستغرق ساعات لولا القدرة على إجراء بحث AI على نطاق واسع. وإذا أردت استخدام AI Research Agent لتنفيذ أي منها، فإليك الأدلة ذات الصلة:

1. كيفية العثور على نطاقات المواقع انطلاقًا من اسم الشركة
2. كيفية استخراج دراسات الحالة
3. كيفية استخراج المنتجات من Amazon

حالات استخدام مخصصة من عملائنا

إلى جانب القوالب، يستخدم عملاؤنا AI Research Agent في شتى مهام البحث المخصصة. الحد الحقيقي الوحيد هو الإبداع. ومن حالات الاستخدام التي أعجبتني:

• اكتشاف أحدث الأبحاث العلمية: العثور على روابط أحدث الأوراق البحثية أو المنشورات الصادرة عن شركة أو مؤسسة بحثية محددة.
• العثور على موظفين غير مدرجين في LinkedIn: اكتشاف أعضاء الفريق عبر مواقع الشركات والبيانات الصحفية وقوائم المتحدثين في المؤتمرات وغيرها.
• تحديد من يشغل منصب CEO للمرة الأولى: بحث المسار المهني لأحد القادة لمعرفة ما إذا كانت هذه تجربته الأولى في منصب CEO.
• تحديد هيكل ملكية المستشفى: معرفة ما إذا كانت المنشأة الصحية مملوكة لجهة خاصة أم عامة.
• متابعة أحدث الإشارات الإعلامية: تحديد ما إذا ظهرت شركة مؤخرًا في أخبار أو بيانات صحفية أو منشورات متخصصة.

بعد استعراض بعض التطبيقات العملية، لننتقل إلى ميزات AI Research Agent وحدوده بالتحديد.

💡 الإبداع هو الحد الوحيد

الأمثلة الواردة في هذا المقال ليست سوى جزء بسيط مما يستطيع AI Research Agent فعله. إذا كانت لديك فكرة، فيمكننا مساعدتك على صياغة الـprompt اللازم لتنفيذها.

ميزات AI Research Agent وحدوده

فهم ما تستطيع الأداة فعله وما تعجز عنه ضروري لاستخدامها بفعالية. إليك نظرة مباشرة على إمكانات AI Research Agent من Datablist وحدوده.

ولمقارنة المنصات، يفصل دليل بدائل Claygent بين مسارات العمل الموثقة ونتائج العينات المقاسة، ويوضح كيفية مقارنة تكلفة الإجابات المقبولة.

ما الذي يستطيع فعله؟

صُمم AI Research Agent من Datablist لمحاكاة مهام الباحث البشري وأتمتتها. ويمكنه مثلًا:

1. تشغيل بحث AI على نطاق واسع: تنفيذ استعلامات بحث مخصصة عبر جداول بيانات كاملة.
2. تقييم جودة المعلومات: يقيّم الوكيل مدى ملاءمة المعلومات التي يعثر عليها ويصنفها، فيستبعد النتائج غير المفيدة ويركز على المهم.
3. تقديم درجات ثقة: يمنح AI Research Agent من Datablist كل نتيجة درجة ثقة من 0 إلى 100، لتتمكن من تحديد النتائج الأكثر موثوقية بسرعة، وهي ميزة مهمة خصوصًا في مهام البحث المعقدة.
4. تنفيذ مهام متعددة الخطوات: يمكنك تكليف الوكيل بهدف معقد يتطلب عدة خطوات، مثل: "اعثر على صفحة الوظائف، وابحث عن وظائف التسويق، واستخرج المسميات الوظيفية، ثم لخّص الأوصاف."
5. فهم السياق: لا يطابق الوكيل الكلمات المفتاحية فحسب، بل يفهم السياق الذي تقدمه، ما يتيح له التمييز بين الشركات ذات الأسماء المتشابهة أو العثور على معلومات غير مذكورة صراحةً.
6. استخراج بيانات محددة: يمكنك توجيه الوكيل لاستخراج معلومات دقيقة جدًا من صفحة ويب، مثل رسالة الشركة من صفحة "من نحن" أو تفاصيل منتج على Amazon.
7. تقديم إجابات مخصصة: بدلًا من إعادة بيانات خام فقط، يستطيع الوكيل تجميع المعلومات للإجابة عن سؤال مباشر، مثل: "هل تمتلك هذه الشركة مصنعًا في ألمانيا؟"

مثل أي أداة، لدى AI Research Agent بعض القيود. ويساعدك إدراكها على وضع توقعات مناسبة وبناء مسارات عمل فعالة.

1. استخراج البيانات خلف صفحات تسجيل الدخول: لا يستطيع الوكيل الوصول إلى معلومات محمية باسم مستخدم وكلمة مرور، ويشمل ذلك حسابات التواصل الاجتماعي الخاصة والمنتديات المخصصة للأعضاء ولوحات التحكم الداخلية للشركات.
2. الوصول إلى مواقع معينة: تستخدم بعض المواقع إجراءات قوية لحظر الأدوات الآلية وأدوات scraping. ورغم قدرة الوكيل على الوصول إلى الغالبية العظمى من الويب العام، فقد تحظره مجموعة محدودة من المواقع شديدة الحماية.
3. ضمان دقة بنسبة 100%: رغم دقة AI Research Agent العالية وتقديمه درجات ثقة، فإنه يظل نظام AI قد يسيء أحيانًا تفسير المعلومات أو يفوّت تفاصيل دقيقة، خصوصًا إذا كلفته بمهام تتطلب أكثر من 5 أو 6 خطوات.
4. التفاعل مع النماذج أو CAPTCHA: لا يستطيع الوكيل ملء نماذج الويب أو إرسال البيانات أو حل اختبارات CAPTCHA. فهو مصمم لقراءة المعلومات واستخراجها، لا لتنفيذ مهام ويب تفاعلية.

أصبح توسيع نطاق بحث AI داخل جدول بيانات ممكنًا الآن، فلماذا تواصل البحث يدويًا؟

البحث اليدوي عنق زجاجة يبدد الإنتاجية ويؤدي إلى نتائج غير متسقة.

تعالج AI Research Agents هذه المشكلة عبر تشغيل جمع البيانات تلقائيًا. فإذا كانت المعلومات التي تحتاج إليها لا تتطلب فهمًا بالغ الدقة أو تحققًا بشريًا في كل مرة، فمن الأفضل غالبًا استخدام AI Agent وإجراء البحث على نطاق واسع.

وباستخدام AI Research Agents القادرة على تنفيذ مهام معقدة ومتعددة الخطوات، يمكنك:

• الحصول على البيانات المهمة: توسيع نطاق بحث AI ليشمل آلاف الصفوف
• توفير مئات الساعات: أتمتة أعمال كانت تتطلب أسابيع من العمل اليدوي
• تحقيق التخصيص: جمع نقاط بيانات فريدة تجعل تجاهل رسائل التواصل أمرًا صعبًا
• إنشاء قوائم Leads أفضل: تأهيل العملاء المحتملين وفق معايير لا توفرها أي قاعدة بيانات
• استخراج البيانات من أي مكان: استخراج البيانات من قائمة مواقع باستخدام اللغة الطبيعية بدلًا من البرمجة

منافسوك لا ينامون، ومنافسونا لا ينامون، ونحن أيضًا لا ننام.

الأدوات متاحة؛ والسؤال الآن هو: من سيستخدمها بأفضل طريقة؟

الأسئلة الشائعة حول توسيع نطاق بحث AI

هل استخدام AI Research Agent صعب؟

إطلاقًا. مع منصات مثل Datablist، لا تحتاج إلى مهارات خاصة سوى وصف ما تريده. نوفر أيضًا قوالب جاهزة لحالات الاستخدام الشائعة، مثل العثور على دراسات الحالة أو إجراء بحث سياقي عن النطاقات. أما المهام المخصصة، فلا تتطلب سوى كتابة prompt بسيط بلغة واضحة يصف احتياجاتك.

هل يستطيع AI Research Agent العثور على معلومات الاتصال؟

لا، فقد صُمم AI Research Agent للبحث في الويب واستخراج البيانات من المواقع. وللعثور على معلومات الاتصال مثل عناوين البريد الإلكتروني وأرقام الهاتف، يقدم Datablist أدوات إثراء متخصصة، مثل Waterfall Email Finder الذي يربط عدة مزودي بيانات لزيادة معدل التغطية.

ما الفرق بين AI Research Agent وChatGPT؟

رغم أن كليهما يستخدم نماذج لغوية كبيرة، تختلف وظيفتاهما. ChatGPT هو AI حواري مصمم للإجابة عن الأسئلة بالاستناد إلى بيانات تدريبه. أما AI Research Agent فهو أداة عملية يمكنها تصفح الإنترنت مباشرةً، وزيارة مواقع محددة، واستخراج معلومات جديدة في الوقت الفعلي لإتمام مهمة.

ما هو AI Research Agent؟

AI Research Agent هو نظام مستقل يستطيع فهم هدف وتصفح الإنترنت وإجراء بحث متعدد الخطوات للعثور على المعلومات واستخراجها وتجميعها. وعلى خلاف أداة web scraping البسيطة، يمكنه فهم السياق وتكييف نهجه لتحقيق هدف معقد.

كيف تكتب prompt جيدًا لـAI Research Agent؟

أفضل prompts واضحة ومحددة وتوفر سياقًا كافيًا. إليك إطارًا بسيطًا:

1. حدد الهدف: عرّف بوضوح ما تريد من الوكيل العثور عليه.
2. قدم السياق: أعطه نقطة بداية، مثل موقع الشركة.
3. ضع القيود: أخبر الوكيل بما يجب فعله وما يجب ألا يفعله (مثلًا: "أعطني اسم المشروع فقط، من دون مقدمات أو شروحات").
4. حدد المخرجات: عيّن التنسيق الدقيق الذي تريده للبيانات.

كيف تجري بحث AI على قائمة؟

لإجراء بحث AI على قائمة، استخدم AI Research Agent مثل Datablist لتشغيل بحث شبيه بـChatGPT عبر جداول البيانات. ارفع بياناتك واكتب prompt يحدد المعلومات المطلوبة، وسينفذ الوكيل استعلام البحث نفسه تلقائيًا على كل صف. وبذلك تتخلص من النسخ واللصق اليدوي وتوسّع بحثًا شبيهًا بـPerplexity ليشمل آلاف السجلات في الوقت نفسه.

هل يمكن توسيع نطاق بحث AI؟

نعم، يمكن توسيع نطاق بحث AI باستخدام AI Research Agents من Datablist، التي تعمل داخل جدول بيانات. وهذا يلغي الحاجة إلى إجراء كل عملية بحث على حدة في chatbots، لأن هذه الوكلاء تنفذ استعلام البحث السياقي نفسه عبر قوائم كاملة تصل إلى 100 ألف سجل. وبذلك يتحول ما كان يتطلب ساعات من البحث اليدوي عبر ChatGPT إلى دقائق من البحث الآلي والمتسق.

كيف تشغّل بحثًا شبيهًا بـPerplexity داخل جدول بيانات؟

يمكنك تشغيل بحث شبيه بـPerplexity داخل جداول البيانات باستخدام AI Research Agent من Datablist، الذي يتصفح الإنترنت ويزور المواقع ويستخرج المعلومات تلقائيًا لكل صف. ما عليك سوى تقديم بياناتك وprompt واضح يصف المطلوب. ويتعامل الوكيل مع كل صف باعتباره بحثًا سياقيًا مستقلًا، ليقدم نتائج متسقة من دون تدخل يدوي.

المصادر

• [1] تحليل مقارن يوضح اعتماد محركات البحث التقليدية بدرجة كبيرة على مطابقة الكلمات المفتاحية وصعوبة فهمها للمقاصد البشرية الدقيقة، بينما يستفيد بحث AI من تعلم الآلة لتقديم نتائج أذكى تراعي السياق

• [2] ورقة عمل NBER بعنوان "Shifting Work Patterns with Generative AI" توضح التحسن الكبير في الإنتاجية وتوفير الوقت عند اعتماد موظفي المعرفة أدوات Generative AI، استنادًا إلى تجربة ميدانية استمرت ستة أشهر وشملت أكثر من 7,000 موظف

• [3] ورقة ArXiv البحثية "Agent Q: Advanced Reasoning and Learning for Autonomous AI Agents" توضح كيف تنفذ AI Agents عمليات استدلال متعددة الخطوات وتتخذ قرارات مستقلة ضمن بيئات تفاعلية، متجاوزةً أنظمة AI الثابتة التقليدية

• [4] يقدّر McKinsey Global Institute أن موظفي المعرفة يمضون نحو 19% من وقتهم في البحث عن المعلومات وجمعها

تشغيل بحث مجدول داخل جدول بيانات

يتطلب Auto-Run مجموعة متزامنة مع السحابة وإمكانية الوصول إلى الأتمتة ضمن خطتك. ولإجراء بحث دوري عن الشركات، ابدأ بصف واحد لكل شركة وخصائص مثل Company وWebsite وCountry. استخدم الموقع والبلد كسياق لتقليل احتمال الخلط بين الشركات ذات الأسماء المتشابهة.

1. اضبط AI Research Agent على المجموعة بسؤال بحث محدد، مثل العثور على أحدث منتج أعلنت عنه الشركة علنًا.
2. حدد مخرجات للنتيجة وتاريخ النشر ورابط المصدر. واطلب ترك الحقول فارغة عند غياب الدليل بدلًا من استنتاج المعلومات.
3. شغّل البحث على مجموعة صغيرة وافتح روابط المصادر للتحقق من النتائج قبل توسيع الدفعة.
4. اضبط Auto-Run مجدولًا وحدد معدل التكرار والمنطقة الزمنية والفلاتر وقاعدة صريحة للتعامل مع قيم المخرجات الحالية. يجب أن يسمح التحديث باستبدال المخرجات القديمة ذات الصلة؛ فملء القيم الفارغة فقط لن يؤدي إلى تحديثها.
5. راجع الأخطاء والمصادر المفقودة والنتائج القديمة بعد كل تشغيل. لا تغني درجة الثقة التي يقدمها النموذج عن التحقق من الأدلة.

لمهمة البحث عن إعلانات المنتجات، استخدم هذا الـprompt مع خصائص Company وWebsite وCountry:

ضمن Expected Outputs، أضف Finding وPublication Date من النوع Text، وSource URL من النوع Url. اربط كل مخرج بخاصية مستقلة في المجموعة. يحافظ Text على صيغة التاريخ كما وردت لتتمكن من فحص الصيغ الملتبسة قبل تحويلها.

في الدفعة الاختبارية، افتح كل إعلان مُعاد وقارن اسم المنتج وتاريخه بالحقول المرتبطة. ينبغي أن تظل خانة تاريخ النشر فارغة إذا كانت الصفحة الرئيسية غير مؤرخة. والعثور على إعلان واحد لا يثبت عدم وجود صفحة أحدث يتعذر الوصول إليها.

اقرأ مرجع Auto-Run للاطلاع على قواعد التشغيل والمخرجات. يؤدي جدولة البحث إلى تحديث الخصائص المرتبطة؛ فلا تفترض أنها تحفظ سجلًا تراكميًا لجميع الإجابات السابقة. احتفظ بعمليات تصدير مؤرخة أو أنشئ مسار عمل منفصلًا للسجل عندما تحتاج إلى أثر تدقيق.

لا يوجد وقت موحد لإكمال أي دفعة. فإمكانية الوصول إلى المواقع وخطوات البحث واختيار النموذج والرصيد كلها عوامل تؤثر في سير العمل. اختبر عينة ممثلة قبل التخطيط لتشغيل دوري واسع النطاق.