جاء أهم اختراق للذكاء الاصطناعي في Notion من مصدر مفاجئ: التبسيط. في البداية، جرب مهندسو البرمجيات في Notion AI توليد التعليمات البرمجية المتقدمة، والمخططات المعقدة، ومجموعات التعليمات المكثفة عند استكشاف نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) والذكاء الاصطناعي الوكيلي. ومع ذلك، من خلال التجربة والخطأ، اكتشف الفريق أن التخلص من نمذجة البيانات المعقدة أدى إلى تحسين أداء النموذج بشكل كبير.
انتقل ريان نيستروم، رئيس قسم الهندسة في Notion AI، وفريقه إلى مطالبات بسيطة، وتمثيلات قابلة للقراءة البشرية، والحد الأدنى من التجريد، وتنسيقات markdown المألوفة. أدت هذه المقاربة المعاد توجيهها إلى إصدار V3 من برنامج الإنتاجية الخاص بـ Notion في سبتمبر، والذي يضم وكلاء الذكاء الاصطناعي القابلين للتخصيص. سرعان ما أصبحت هذه الوكلاء أنجح أداة للذكاء الاصطناعي في Notion حتى الآن.
وصف نيستروم التحسن بأنه "دالة خطوة"، بناءً على أنماط الاستخدام مقارنة بالإصدارات السابقة. أوضح نيستروم في بودكاست VB Beyond the Pilot: "إنه ذلك الشعور عندما يتم سحب المنتج منك بدلاً من محاولة دفعه". "علمنا منذ تلك اللحظة، في وقت مبكر جدًا، أن لدينا شيئًا ما. الآن السؤال هو، "كيف يمكنني استخدام Notion بدون هذه الميزة؟""
تضمن النهج الأولي تقنيات الذكاء الاصطناعي المعقدة، مما يعكس الافتراض الشائع بأن المشكلات المعقدة تتطلب حلولًا معقدة. ومع ذلك، وجد الفريق أن نماذج اللغة الكبيرة تستجيب بشكل أفضل للتعليمات الأبسط والأكثر مباشرة. يسلط هذا التحول الضوء على جانب حاسم من العمل مع الذكاء الاصطناعي: أهمية فهم كيفية معالجة هذه النماذج للمعلومات وتكييف الإدخال وفقًا لذلك.
إن نجاح وكلاء الذكاء الاصطناعي في Notion له آثار كبيرة على مستقبل برامج الإنتاجية. من خلال تبسيط التفاعل بين المستخدمين والذكاء الاصطناعي، جعلت Notion أدوات الذكاء الاصطناعي القوية أكثر سهولة في الوصول إليها وسهلة الاستخدام. يمكن أن يمهد هذا النهج الطريق لاعتماد أوسع للذكاء الاصطناعي في مختلف المجالات، حيث يتعلم المطورون إعطاء الأولوية للبساطة والوضوح في عمليات تكامل الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم.
يؤكد التطوير أيضًا على التطور المستمر للذكاء الاصطناعي. في حين أن الخوارزميات المعقدة ومجموعات البيانات الضخمة لا تزال ضرورية، فإن القدرة على التواصل بفعالية مع الذكاء الاصطناعي من خلال مطالبات بسيطة وتعليمات واضحة أصبحت ذات أهمية متزايدة. يتطلب هذا التحول مجموعة جديدة من المهارات، مع التركيز على هندسة المطالبات والتفاعل بين الإنسان والذكاء الاصطناعي.
تركز Notion حاليًا على زيادة تحسين وكلاء الذكاء الاصطناعي واستكشاف طرق جديدة لدمج الذكاء الاصطناعي في نظامها الأساسي. توضح تجربة الشركة أنه في بعض الأحيان، تأتي أهم الاختراقات من تبسيط المعقد.
Discussion
Join the conversation
Be the first to comment