### مقدمة
في عصر المعلومات الرقمية، أصبح الوصول السريع والدقيق إلى الملفات والبيانات أمرًا حيويًا لنجاح الشركات. تقدم مكتبة “أكشنز جي بي تي” (GPT Actions Library) حلاً مبتكرًا للمطورين، مما يمكّنهم من بناء أكشن مخصص يستفيد من قدرات الذكاء الاصطناعي للإجابة على استفسارات المستخدمين باستخدام البيانات المخزنة في منصات مثل SharePoint وOffice 365. يتناول هذا المقال كيفية بناء مثل هذه الأكشن، مع التركيز على كيفية الاستفادة من واجهة برمجة التطبيقات لـ Microsoft Graph، بالإضافة إلى معالجة البيانات من خلال Azure Functions. سنستعرض فائدة هذا الحل في تحسين تجربة المستخدمين وكيفية تنفيذ الخطوات الفنية اللازمة لتحقيق ذلك، مما يجعله أداة لا تقدر بثمن للمطورين في سعيهم لتحسين أداء التطبيقات وتسهيل الوصول إلى المعلومات.
مقدمة عن GPT Actions وSharePoint
تمثل تكنولوجيا GPT Actions خطوة كبيرة نحو تحقيق تفاعلات طبيعية وذكية بين المستخدمين والبرامج. يتمثل الهدف الأساسي في توفير إجابات دقيقة للطلبات الموجهة لجهاز الكمبيوتر باستخدام معالجة اللغة الطبيعية. في قلب هذه التكنولوجيا، تتم عمليات الدمج مع خدمات مثل SharePoint وOffice365، مما يسمح بالوصول إلى المعلومات المخزنة في شكل مستندات وملفات. من خلال استخدام واجهة برمجة التطبيقات لـ Microsoft Graph، يتمكن المستخدمون من البحث واسترجاع المحتوى ذي الصلة من المستندات، مما يسهل عليهم العثور على المعلومات دون الحاجة إلى التنقل بين الملفات يدوياً.
تساعد هذه التكنولوجيا على معالجة أسئلة المستخدمين بفعالية من خلال استغلال كفاءة Azure Functions والتي تعمل على تحويل النتائج المسترجعة من Graph API إلى نصوص قابلة للقراءة للبشر. ويركز النظام على القدرة على التعامل مع الوثائق الكبيرة وغير المنظمة، وهو ما يتطلب معالجة دقيقة لضمان عودة البيانات في صيغة مفيدة للمستخدمين. تتضح هنا أهمية التفاعل بين GPT Actions وSharePoint، حيث يمثل الاتصال بين البيانات والاستخدام الفعال لها محور التركيز الرئيسي في هذا النهج.
القيمة والاستخدامات العملية
مع ظهور الحلول المعتمدة على الذكاء الاصطناعي، تزداد قيمة هذه التقنيات بشكل هائل. يتيح هذا النظام للمستخدمين الاستفادة من قدرات اللغة الطبيعية لـ ChatGPT للوصول المباشر إلى الملفات في SharePoint. يمكن أن يتواجد هذا في سياقات عمل متنوعة من حيث مجالات الاستخدام، مثل البحث عن مستندات تتعلق بمشاريع معينة أو الحصول على إجابات لأسئلة جوهرية تتواجد في عمق المستندات.
أحد الاستخدامات الشائعة هو عندما يحتاج المستخدم إلى استرجاع ملفات تتعلق بمشروع معين. مثلاً، يمكن لموظف في قسم التسويق أن يبحث عن ملفات تتعلق بحملة إعلانية سابقة. عبر توجيه سؤال إلى النظام، مثل “ما هي الوثائق التي تتعلق بحملة 2022؟”، يمكن للنظام البحث في جميع الملفات المتاحة له في SharePoint وتجميع المعلومات ذات الصلة لتقديم إجابة شاملة.
تتضمن أيضاً الحالات الأخرى إمكانية الإجابة عن أسئلة معقدة عبر تحليل النصوص من عدة مستندات. على سبيل المثال، إذا كان لدى المستخدم سؤال حول التغيرات في سياسة الشركة خلال السنوات الأربع الماضية، يمكن للنظام استخراج النصوص ذات الصلة من مستندات متعددة وتحليلها وتقديم تقرير موجز للمستخدم. يتم تنفيذ كافة هذه العمليات بشكل آلي، مما يوفر الوقت والجهد للمستخدمين.
البنية المعمارية للحل
تتكون البنية المعمارية لهذا الحل من عدة مكونات رئيسية التي تعمل معًا لتوفير تجربة مستخدم سلسة وفعالة. الخطوة الأولى في العملية تشمل استخدام Azure Function والذي يقوم بالبحث عن الملفات ذات الصلة بحسب السؤال الوارد من المستخدم. تعتمد هذه الوظائف على بيانات تسجيل الدخول للمستخدم وتوفر بيئة آمنة لتحليل البيانات.
بعد تحديد الملفات، يقوم النظام بتحويل تلك الملفات إلى صيغة نصية موحدة باستخدام أدوات مثل pdf-parse. هذا التحويل ضروري لأن بسيط معالجة الملفات الأصلية قد يتضمن أنماط متعددة من التشفير التي تعقد عملية استخراج النصوص. بعد ذلك، تستخدم GPT 4o mini لتحليل النصوص المستخرجة واستخراج المعلومات ذات الصلة بالسؤال الأصلي الذي طرحه المستخدم.
يتم توزيع العمل بين المكونات المختلفة بطريقة فعالة لضمان سرعة الأداء وضمان استجابة سريعة للأسئلة التي تتعلق بالبيانات. مثلاً، يُعتبر استخدام GPT 4o mini جزءاً أساسياً من العملية بسبب سرعة المعالجة التي يوفرها. تساعد هذه البنية التحتية المعقدة في تحقيق تجربة تفاعلية متخصصة تواكب احتياجات المستخدمين بشكل دقيق.
إعداد تطبيق GPT Action
تتطلب عملية إعداد تطبيق GPT Action مجموعة من الخطوات المحددة لضمان تكامل النظام مع البيئة المعتمدة مثل SharePoint. الخطوة الأولى تشمل توفير الوصول إلى بيئة SharePoint حيث يتم تخزين الملفات. بعد ذلك، ينبغي على المطور تجهيز أدوات مثل Postman لفهم واجهات برمجة التطبيقات والـ OAuth الضرورية لتسهيل الوصول الآمن للبيانات.
يعد تنصيب الحزم البرمجية الأساسية من الخطوات الضرورية الأخرى، بما في ذلك مكتبات @microsoft/microsoft-graph-client للاتصال مع Microsoft Graph، وaxios للقيام بعمليات HTTP، وpdf-parse للتحويل بين صيغ الملفات. هذا الجانب من الإعداد يعد مهماً لتحقيق اتصال موثوق بين المكونات المختلفة. بعد الانتهاء من تنصيب الحزم، يمكن للمطورين البدء في اختبار الدالة الخاصة بهم عبر استخدام Postman لضمان أن كل شيء يعمل كما هو متوقع.
من المهم للمطورين أيضاً إنشاء مفاتيح بيئة لكل من TENANT_ID وCLIENT_ID وOPENAI_API_KEY. هذه المفاتيح تُستخدم للوصول إلى خدمات Microsoft و OpenAI بشكل آمن. بمجرد الانتهاء من إعداد كافة المعلمات البيئية، يمكن للمطورين تنفيذ الوظائف واختبار الأداء العام للتطبيق. هذه الخطوات تعد ضرورية لضمان أن كل شيء يتم تكوينه بالشكل الصحيح قبل الانتقال إلى مراحل التطوير التالية.
آلية التعامل مع الطلبات في Azure Functions
في البيئة الرقمية المعاصرة، تلعب Azure Functions دوراً حيوياً في تسهيل معالجة البيانات واستجابة الطلبات بشكل فعال. تتطلب أي عملية تتعلق بالتفاعل مع المواقع الإلكترونية أو التطبيقات ضرورة وجود آلية تُعنى بمعالجة الطلبات الواردة. تبدأ العملية بتحديد كيفية استخراج المعطيات اللازمة مثل الاستعلام وكلمات البحث من طلب HTTP الموجه إلى Azure Function. في هذا السياق، يتم فحص وجود رأس التفويض (Authorization Header) الذي يضمن أن العملية تمت بإذن مناسب. عدم وجود هذا الرأس ينجم عنه استجابة بـ 400، ما يعني أن المستخدم لم يقدم التفويض الضروري لإجراء الإجراء المرغوب به.
بمجرد التحقق من وجود التفويض، يتم استخراج الرموز اللازمة، بدءًا من الرموز المميزة والاستفادة من المنصة الهوكية من مايكروسوفت للحصول على رموز OBO (On Behalf Of). هذه الرموز ضرورية لأغراض التوثيق والتخويل عند استخدام خدمات Microsoft Graph، وهو ما يتيح القيام بعملية استعلام شاملة عن الوثائق ذات الصلة بالبحث. هنا يظهر دور العميل الخاص بـ Microsoft Graph، الذي يقوم بإنشائه باستخدام الرموز التي تم الحصول عليها، مما يسمح بالتفاعل السلس مع واجهة برمجة التطبيقات (API) الخاصة بالبحث.
بعد ذلك، يتم بناء استعلام عبر إعداد محتوى الطلب، الذي يستند إلى المصطلحات المطلوبة للبحث. تشمل هذه العملية طرح استعلام يتعلق بالمستندات أو العناصر المراد البحث عنها. من المهم أيضاً أن نستوعب النتائج العائدة، حيث أن الطلبات التي تُرسل إلى مورد Microsoft Graph تستقبل استجابات متشعبة يمكن أن تشمل آلاف الوثائق، ويجب تصميم الآلية لكي تتمكن من تحليل هذه الوثائق بشكل فعال. بحيث يقوم النظام بالبحث عن محتويات المستندات وتحليلها ومطابقتها مع المعايير المحددة من قبل المستخدم. في كل خطوة من هذه الخطوات، تلعب وظيفة Azure دورًا مزدوجًا فيما يتعلق بالتواصل مع واجهات API وتحليل البيانات التي يتم إرجاعها، مما يسهل عملية الوصول إلى المعلومات وتقديمها بشكل متسق.
عملية البحث ومعالجة الوثائق
تعتبر عملية البحث عن الوثائق عبر Microsoft Graph واحدة من العناصر الأساسية في التعامل مع تجارب المستخدمين في أي منصة قائمة على السحابة. بعد تشكيل الطلب، ترسل الآلية محاولة للبحث في البيانات المتاحة. يتطلب ذلك بناء استعلام محدد يتم إرساله عبر واجهة Microsoft Graph API، مما يساعد على تحديد المستندات التي تحتوي على المصطلحات المراد البحث عنها. وما يميز هذه العملية هو القدرة على استرجاع نتائج فعالة بأقل تدخل بشري.
عند استرجاع نتائج البحث، تبدأ آلية معالجة الوثائق. يتم استخراج محتويات كل مستند وإجراء تحليل شامل لها بغرض تحديد الأجزاء الأكثر صلة بالاستعلام الأصلي. تُعتبر وظائف تحليل المحتوى لاعتماد المعالجة الرقمية أمرًا محوريًا في هذه المرحلة. يتم استخدام الأنظمة الذكية لجمع النصوص المخرجة وتحديد الأجزاء التي بها المعلومات الأهم، بحيث يتم إرسال النصائح المتعلقة بالاستعلام إلى نموذج OpenAI للحصول على تحليلات عميقة.
على سبيل المثال، إذا تم إجراء استعلام عن وثيقة تتعلق بموضوع معين، فإن النظام لا يقتصر فقط على إرجاع نتائج تتعلق بالبحث، بل يقوم أيضًا بتحليل تلك النتائج لتقديم مخرجات تمثل الإجابات المباشرة على استفسارات المستخدم. تقنيات التحليل المتقدمة تتيح استرجاع الأجزاء الأكثر ملاءمة للمستخدم, مما يعني تعزيز التجربة وزيادة القدرة على الوصول إلى المعلومات الهامة بصورة أسرع.
تُعتبر هذه تكنولوجيا مفيدة بشكل خاص في البيئات التي تتطلب الوصول إلى كميات هائلة من البيانات والقدرة على تصفية المعلومات بسرعة. يمكن مثلاً تطبيق هذه الحلول في المؤسسات التي تعتمد على المستندات الرقمية بشكل كبير، حيث تساهم في تسريع الوصول إلى المعلومات وتقليل الوقت الضائع في البحث التقليدي. من خلال استخدام استجابات تفاعلية وسريعة، يتم تعزيز كفاءة العمل وتوفير وقت المستخدمين.
التخصيصات الممكنة والتحسينات
تدل فكرة التخصيص على مرونة النظام وقدرته على التكيف مع احتياجات المستخدمين المتغيرة. من خلال تخصيص خوارزميات البحث، يمكن للأنظمة أن تحقق دقة أعلى في العثور على الوثائق المناسبة. هناك العديد من الطرق لتحقيق تخصيصات محددة، مثل تحديد نطاق البحث ليضم فقط مواقع معينة في SharePoint أو محركات O365 Drives. هذه الإستراتيجيات تساعد على تقليل حجم البيانات التي يتم البحث فيها، مما يؤدي إلى تحسين سرعات الاستجابة وزيادة كفاءة النظام.
بالإضافة إلى ذلك، من الممكن أيضًا تنفيذ استراتيجيات للبحث المتكرر في حال عدم وجود نتائج. يمكن أن يشمل ذلك تعديل خوارزمية البحث لتجربة كلمات جديدة وتضييق مجال البحث، مما يزيد من الفرص للحصول على نتائج مفيدة. حتى أن تغيير النموذج المستخدم في التحليل، مثل استخدام GPT-4o بدلاً من GPT-4o-mini، قد يؤدي إلى نتائج تحليلية أكثر دقة، رغم الزيادة البسيطة في التكلفة والزمن المستغرق.
تعتبر هذه التحسينات ذات أهمية كبيرة، خاصة في الحالات التي تتعامل مع كميات كبيرة من البيانات المختلفة وأنواع الوثائق. أما بالنسبة للوثائق المدعومة، فإن عملية استخراج المعلومات من أنواع معينة مثل CSV وXLSX تتطلب خطوات إضافية، حيث يجب تشجيع المستخدمين على تنزيل الملفات وإعادة تحميلها للتحليل. هذه العمليات تعزز فاعلية النظام وتجعل منه أداة حيوية في بيئات البيانات عالية الكثافة.
في النهاية، يُمثل تضمين حلول مرنة ودقيقة جزء أساسي من أي استراتيجية تهدف للاستخدام الفعال للبيانات. تعد أدوات البحث المخصصة إحدى الطرق التي يمكن من خلالها تحقيق أقصى استفادة من البيانات، مما يمنح المستخدمين السيطرة الزمنية الدقيقة على الوصول إلى المعلومات الأكثر صلة باحتياجاتهم.
رابط المصدر: https://cookbook.openai.com/examples/chatgpt/gpt_actions_library/gpt_action_sharepoint_text
تم استخدام الذكاء الاصطناعي ezycontent
اترك تعليقاً