من خلال بناء ذكاء اصطناعي مسنود على المصادر على Amazon Bedrock، يعالج Qlik Answers مشكلة مؤسسية شائعة: الموظفون لا يعانون من نقص في البيانات، بل من نقص في وسيلة سريعة لطرح سؤال حقيقي عليها والحصول على إجابة يمكن الوثوق بها. يقضي المحللون ساعات في البحث عبر المستندات ولوحات المعلومات والذاكرة المؤسسية للإجابة عن أسئلة يمكن لزميل أن يطرحها في جملة واحدة. وعندما تحاول المؤسسات سد هذه الفجوة بالذكاء الاصطناعي التوليدي، يصطادن الكثير منها بالجدار نفسه: إجابات بلا مصادر، ولا سبيل للتحقق من النتائج، ولا طريق لنشر الأداة في بيئة منظَّمة.
Qlik، الشركة الرائدة عالمياً في تكامل البيانات وجودتها والتحليلات والذكاء الاصطناعي، بنيت Qlik Answers لحل تلك المشكلة لأكثر من 40,000 عميل لها حول العالم. ومنذ التوافر العام في فبراير 2026، انتقل Qlik Answers من قدرة مبكرة إلى استخدام يومي: وكيل الاكتشاف من Qlik، وهو وكيل مدعوم بالذكاء الاصطناعي لكشف الشذوذ والقيم الشاذة، وحده كشف أكثر من 100,000 اكتشاف للعملاء منذ الإطلاق، وتستخدم أغلبية حسابات Qlik Cloud التي تكون فيها الأدوات الوكيلة مفعّلة تلك الأدوات فعلياً.
يشرح هذا المقال كيف بنيت Qlik الأداة التي تقف وراء هذا التبني، وكيف تدعمها Amazon Bedrock على نطاق عالمي.
التحدي
حددت Qlik ثلاث مشكلات كان عليها حلها في الوقت نفسه لإطلاق Qlik Answers في بيئة الإنتاج عبر قاعدة عملائها:
- تنسيق الاستدلال المتخصص دون إبطاء أي شخص. تتنوع الأسئلة المؤسسية تنوعاً واسعاً: بعضها يحتاج إلى بحث سريع، وبعضها يتطلب الاستناد إلى تحليلات مهيكلة أو مستندات غير مهيكلة أو تعريفات مسرد أو أتمتة. يميل المساعد العام وحيد الغرض إلى أن يصبح أبطأ وأقل دقة كلما أُضيفت إليه قدرات جديدة.
- تلبية متطلبات سيادة البيانات عبر المناطق. تخدم Qlik عملاء في أوروبا وآسيا والمحيط الهادئ والأمريكتين، ولكل منهم توقعاته الخاصة بإقامة البيانات. لن يلبي نموذج نشر عالمي واحد تلك المتطلبات، لكن 11 بناءً إقليمياً منفصلاً سيكون صعب الصيانة والتحسين المتسق.
- التنبؤ بقدرة النموذج قبل أشهر من الطلب. كان لا بد من التخطيط لاستهلاك الرموز (tokens) وتوافر النماذج قبل 3–6 أشهر من الإطلاقات الكبرى. ثم تحققت Qlik من هذه التوقعات مقابل الاستخدام الفعلي بمجرد بدء العملاء باستخدام المنتج، حتى لا يتحول نمو التبني إلى مشكلة في القدرات.
نظرة عامة على الحل
يمنح Qlik Answers الموظفين، لا المحللين فقط، مكاناً واحداً لطرح سؤال بلغة طبيعية والحصول على إجابة مسنودة على مصادر. وبحسب السؤال، يمكن أن تأتي تلك الإجابة من قاعدة معرفة أو تطبيق تحليلات مباشر أو تعريف في مسرد أو مستند. والنظام الأساسي يقرر أي المسار يجب اتباعه.
ثلاثة نشرات توضح كيف يبدو ذلك للعملاء:
- Bystronic، المتخصص العالمي في معالجة الصفائح المعدنية، نشر روبوت محادثة بالذكاء الاصطناعي في 15 دقيقة، ما منح الموظفين وسيلة للاستعلام عن بيانات العمليات في الوقت الفعلي والحصول على إجابات مسنودة على المصادر عبر الأقسام.
- Lintech International فهرست أكثر من 17,000 مستند تقني في Qlik Answers، ما قلّص وقت البحث اليدوي وسرّع أزمنة الاستجابة بنسبة 75 في المئة، وأعاد لمديري الأعمال ما يصل إلى 7 ساعات أسبوعياً.
- TouchPoint Support Services، التي تخدم 650 موقعاً للرعاية الصحية وتسعى لمضاعفة حجمها، تستخدم Qlik Answers لتقديم إرشادات سريعة ومتوافقة مع الامتثال لـ 15,000 موظف يعملون في بيئات منظَّمة وسريعة الإيقاع.
لدعم ذلك على نطاق واسع، بنيت Qlik النظام حول حدود معمارية واضحة بدلاً من مساعد واحد ضخم. والطبقات الرئيسية هي كما يلي:
- طبقة الدخول. نقطة دخول محادثة مستقرة داخل Qlik Cloud، بحيث يمكن إضافة قدرات خلفية جديدة دون تغيير طريقة تفاعل العملاء مع المساعد.
- طبقة التوجيه. طبقة خفيفة تقرأ رسالة المستخدم وسياق المحادثة وتقرر إلى أين يجب توجيه الطلب. مهمتها الوحيدة اتخاذ قرار توجيه سريع ودقيق، لا حل المهمة نفسها.
- طبقة الإجابة. ينسّق توليد الاستجابة بمجرد توجيه الطلب، مع الاختيار بين مسار سريع للطلبات البسيطة ومسار أكثر تعمقاً يقسّم السؤال إلى أسئلة فرعية ويستمد المعلومات من مصادر متعددة.
- طبقة الوكلاء المتخصصين. يعمل وقت تشغيل جماعي مشترك على تحديد كيفية عمل الوكلاء المتخصصين والأدوات والحالة وخطوات الإنسان في الحلقة، بحيث يمكن إضافة متخصصين جدد دون أن يخترع كل منهم نموذج التنسيق الخاص به.
- طبقة التحليلات المحادثية. تعالج أسئلة البيانات المهيكلة بتوجيهها إلى مسار استدلال مدرك للتطبيق مصمم للتحليلات بدلاً من توليد النصوص العامة.
- طبقة الاسترجاع. تعمل الفهرسة والاسترجاع للمستندات غير المهيكلة على Amazon OpenSearch Service، الذي يخزّن ويبحث في المحتوى الذي يدعم استجابات Qlik Answers لأسئلة قاعدة المعرفة والمستندات.
- طبقة الوصول إلى النماذج. يتم الوصول إلى هذه الطبقة من خلال بوابة نماذج اللغة الكبيرة (LLM) الخاصة بشركة Qlik نفسها، وتتصل هذه الطبقة بـ Amazon Bedrock للمحادثة والبث والتضمينات وإعادة الترتيب. كما تطبق Amazon Bedrock Guardrails على كل طلب واستجابة: فلترة المحتوى للحقن السريعي، والمعلومات الشخصية القابلة للتعريف (PII)، والأسرار، والمواضيع المحظورة، إضافة إلى فحص للتحقق من التأسيس على الإجابات المولّدة. عندما لا يتوفر بعد نموذج يعتمد عليه العميل داخل المنطقة من خلال Bedrock، تستضيفه Qlik على Amazon SageMaker AI بدلاً من ذلك، ثم تنقل عبء العمل هذا مرة أخرى إلى Bedrock بعد أن تلحق التوفر الإقليمي بالركب. للحصول على توفر النماذج حسب منطقة AWS، راجع Supported models by AWS Region في Amazon Bedrock.
الشكل 1: تتدفق أسئلة الموظفين عبر طبقات الدخول والتوجيه والإجابة، ثم تتفرع إلى الوكلاء المتخصصين، ووكيل التحليلات، ووكيل الاسترجاع (المدعوم بـ Amazon OpenSearch Service)، قبل أن تتقارب على طبقة الوصول إلى النماذج، التي تصل إلى النماذج الأساسية المتوفرة على Amazon Bedrock، مع Amazon SageMaker AI كبديل داخل المنطقة
تأسيس الإجابات على مصادر حقيقية
كان التأسيس أحد أهم قرارات التصميم في الإطار. تسحب طبقة الإجابة من عدة أنواع من السياق اعتماداً على السؤال: بيانات وصفية منظمة للتطبيق، ومحتوى قاعدة المعرفة المسترجع، وتعريفات المسرد، وسياق الأتمتة، ومحتوى المستندات للتلخيص. بعد إرجاع عناصر الإجابة الكاملة، يتم تجميع الاستجابة الكاملة وعرضها على المستخدم.
الاسترجاع وحده لا يضمن الدقة. تُجري Qlik أيضاً فحصاً للتحقق من التأسيس على الإجابات المولّدة، ومقارنة كل إجابة بالمحتوى المصدر الذي سحبته منه، باستخدام قدرة التأسيس السياقي في Amazon Bedrock Guardrails. وهذا يحوّل التأسيس من خطوة استرجاع إلى ضبط إنتاجي مُتحقق منه. للأسئلة غير المهيكلة، تسترجع الأداة محتوى خاصاً بالسؤال من Amazon OpenSearch Service وتنقل هذا السياق إلى الأمام بحيث تتضمن الإجابة النهائية اقتباسات. للأسئلة المهيكلة، تُسلّم العمل إلى مسار التحليلات المحادثوية. وتُطرح قدرات إضافية، بما في ذلك البحث في المسرد والأتمتات وتلخيص المستندات، مع ضوابط للقدرات، بحيث يمكن لـ Qlik توسيع ما تستطيع الأداة القيام به دون زعزعة استقرار التجربة الافتراضية لكل عميل دفعة واحدة. وتعني خيارات القدرات الخاصة بكل مستأجر أن Qlik يمكنها إعادة بناء مسار التنسيق المتاح لكل طلب، بحيث يمكن تشغيل القدرات بشكل انتقائي بينما تظل البنية العامة متسقة عبر العملاء.
الشكل 2: سرب الوكلاء المتخصصين، حيث تتيح الحالة المشتركة والأدوات وخطوات التدخل البشري للوكلاء المتخصصين الجدد الاندماج في بيئة تشغيل مشتركة
لماذا Amazon Bedrock
قيّمت Qlik استراتيجية نماذجها في ضوء المشاكل الثلاث الموصوفة سابقاً، وعالجت Amazon Bedrock كل واحدة منها بشكل مباشر.
المرونة متعددة النماذج. مع Bedrock، تستطيع Qlik تعيين النموذج الأنسب لمهمة كل وكيل بدلاً من قصر النظام بأكمله على مقايضات نموذج واحد.
سيادة البيانات على نطاق واسع. مع الاستدلال عبر المناطق في Amazon Bedrock (CRIS)، تستطيع Qlik خدمة جميع المناطق الـ 11 مع إبقاء البيانات مقيمة حيث تتطلب ذلك معايير الامتثال. وهذا يجمع بين الوصول العالمي وضوابط السيادة في قدرة واحدة مُدارة.
مساحة لتبني الخدمات المُدارة بشكل انتقائي. يمنح نموذج النشر الإقليمي لـ AWS وخيارات حجز السعة شركة Qlik مساحة لمواصلة التوسع اليوم. وعندما يحين الوقت، تمنح خدمات مثل Amazon Bedrock AgentCore شركة Qlik خيار تفريغ المزيد من العبء التشغيلي لأعباء عمل محددة، دون اشتراط ترحيل كامل للوصول إلى ذلك.
تستخدم Qlik خدمة Bedrock من خلال بوابة LLM الخاصة بها بدلاً من ربط منطق التطبيق مباشرة بنموذج واحد. يمكن لفرق المنتج تغيير اختيار النموذج حسب المهمة دون إعادة كتابة التطبيق المحيط. وهذا الفصل مهم لنظام يتوقع استمرار تطور استراتيجية النماذج.
تخطيط السعة قبل الطلب
نظراً لأن Qlik تتنبأ بسلعة النماذج قبل 3–6 أشهر من الإطلاقات الكبرى، بنت الفريق نموذجاً عملياً لإسقاط استهلاك الرموز (tokens) حسب الميزة والمنطقة، ثم تحققت من الاستخدام الفعلي مقابل تلك الإسقاطات بعد كل طرح. وهذا الانضباط هو جزء من سبب توسّع التوفر العام في فبراير دون أن يعاني تحت وطأة تبنّيه.
النتائج التجارية وتأثير العملاء
منذ التوفر العام لتجربة Qlik الوكيلة في فبراير 2026، كشف Discovery Agent عن أكثر من 100,000 اكتشاف للعملاء، وأغلبية حسابات Qlik Cloud التي تم تفعيل الأدوات الوكيلة فيها تستخدم وكلاءها بفاعلية بدلاً من تجربتها مرة واحدة والتوقف.
تشمل النتائج المُبلَّغ عنها على مستوى العملاء بشكل منفصل أوقات استجابة Lintech International أسرع بنسبة 75% وما يصل إلى 7 ساعات أسبوعياً تُعاد إلى مديري الأعمال، و نشر Bystronic لروبوت الدردشة في 15 دقيقة.
الدروس المستفادة
كشف بناء وتوسيع Qlik Answers عبر أكثر من 40,000 عميل عن بعض الدروس التي قد تساعد فرقاً أخرى تبني أدوات وكيلة على Bedrock:
- افصل التوجيه السريع عن الاستدلال العميق مبكراً. دمجهما معاً يعني أن كل طلب يدفع ثمن معالجة أكبر مما يحتاج.
- وحّد إطار تنسيق واحداً لتنفيذ الوكلاء المتعددين بدلاً من السماح لكل وكيل متخصص جديد باختراع بيئة تشغيل خاصة به. تشغيل تطبيق واحد أسهل من تشغيل مجموعة من أنظمة الوكلاء غير المتصلة.
- تعامل مع فحوصات السلامة والتأريض كبوابة على مستوى النظام، لا كإضافة لاحقة لكل ميزة. تشغيلها مرة واحدة، في طبقة الوصول إلى النموذج، يعني أن كل وكيل متخصص جديد يرث الحمايات نفسها تلقائيًا.
- استخدم أعلام الميزات على مستوى المستأجر لتوسيع القدرة تدريجياً. هذا يمنع القدرات الجديدة الأقل إثباتاً من التأثير على موثوقية التجربة الأساسية.
- ابنِ عادةً في التنبؤ بالطاقة قبل أن تحتاج إليها. التحقق من صحة الاستخدام المتوقع مقابل الاستخدام الفعلي بعد كل إطلاق هو ما يحوّل تخطيط الطاقة من تخمين إلى عملية قابلة للتكرار.
ما التالي
تحافظ خارطة طريق Qlik على بنية مفتوحة وقابلة للتكيف بشكل مقصود. يقيّم الفريق خدمة Amazon Bedrock AgentCore لأعباء عمل مختارة حيث يقلل وقت التشغيل الوكيل المُدار من العبء التشغيلي، مع مواصلة البناء على المعايير المفتوحة وطبقة التنسيق الخاصة بها حيثما يمنح ذلك Qlik مزيدًا من التحكم في التكلفة أو زمن الاستجابة أو قابلية النقل. الهدف هو الإبقاء على خيار تبنّي الخدمات المُدارة حيث تفيد، دون تصميم الإطار حول أيٍّ منها. كما تعمل Qlik على بناء إطار منهجي لتقييم أداء النماذج. هذا يعني أن Qlik يمكنها الانتقال إلى نماذج أنسب ملاءمة كلما أصبحت متاحة، دون تعطيل التجربة التي يعتمد عليها العملاء بالفعل.
الخاتمة
يعكس التبني الذي حققته Qlik Answers منذ إطلاقها في فبراير 2026 بنية معمارية صُممت لتظل في غير المكان: سريعة حيث تهم السرعة، ومتأنية حيث تهم الدقة، ومستندة إلى مصادر حقيقية طوال الوقت، وآمنة بما يكفي لتعتمد عليها الصناعات الخاضعة للتنظيم. وقد منحت مرونة النماذج، وضوابط السيادة الإقليمية، والتصفية القائمة على Guardrails للمحتوى والتحقق من التأسيس في Amazon Bedrock شركة Qlik أساسًا لبناء تلك التجربة على نطاق عالمي. وتشمل النتائج حتى الآن أكثر من 100,000 اكتشاف تم الكشف عنها، وساعات عادت إلى موظفي شركات مثل Lintech وTouchPoint، وأغلبية الحسابات التي فعّلت الأدوات الوكيلة والتي واصلت استخدام وكلائها بعد تجربتها.
لمعرفة ما يمكن أن يقدمه Qlik Answers لبياناتك، ابدأ تجربة مجانية لـ Qlik Cloud Analyticsاطلب عرض توضيحي لـ Qlik Answers أو عرض توضيحي من Qlik و AWS، أو قم بزيارة صفحة منتج Qlik Answers لمعرفة المزيد.