أصبحت النماذج اللغوية الكبيرة تتعامل مع العربية أفضل بكثير مما كانت عليه قبل عامين. عرض سريع بالعربية الفصحى سيبدو مبهراً في الغالب. لكن المشكلة تبدأ عندما يصل العملاء الحقيقيون.
المستخدمون لا يكتبون عربية الكتب
يكتب العملاء باللهجة العراقية أو الخليجية أو الشامية أو المصرية، وينتقلون إلى الإنجليزية في منتصف الجملة، ويكتبون العربية بحروف لاتينية، ويرسلون رسائل صوتية. النظام المضبوط على الفصحى فقط سيسيء فهم نسبة كبيرة من الرسائل الحقيقية.
ما نفعله: نقيّم كل نموذج على عينة من محادثات العميل نفسه بعد إخفاء الهوية قبل اختياره، ونقيس الدقة لكل لهجة على حدة.
الاسترجاع أهم من النموذج
معظم أسئلة العملاء تتعلق بمنتجاتك وأسعارك وسياساتك أنت، والنموذج لا يعرفها. طبقة استرجاع جيدة تبحث في وثائقك وتمرر المقاطع الصحيحة للنموذج تحسّن جودة الإجابة أكثر من الانتقال إلى نموذج أكبر.
ما نفعله: نفهرس السياسات والأسئلة الشائعة وبيانات المنتجات بالعربية والإنجليزية، ونوحّد اختلافات الكتابة العربية (الهمزة، التاء المربوطة، أشكال الألف) قبل البحث، ونحدّث الفهرس تلقائياً.
معرفة متى يجب التحويل
المساعد الذي يجيب عن كل شيء بثقة يمثل خطراً. الأنظمة الجيدة تعرف حدودها.
ما نفعله: نضع قواعد واضحة للتحويل إلى موظف بشري في الشكاوى والمدفوعات والإجابات منخفضة الثقة، وننقل المحادثة كاملة حتى لا يكرر العميل كلامه.
الاتجاه من اليمين إلى اليسار قرار تصميمي
التخطيط من اليمين إلى اليسار، والنصوص المختلطة بالعربية والإنجليزية، والأرقام وصيغ التاريخ، كلها تحتاج تصميماً مدروساً. الواجهات المعكوسة فقط تبدو غريبة على المستخدم العربي.
القياس بعد الإطلاق
اللغة تتغير، والمنتجات تتبدل، وأسئلة جديدة تظهر كل أسبوع. نتابع معدل الحل ومعدل التحويل وآراء العملاء منذ اليوم الأول، ونراجع المحادثات التي أسيء فهمها لنواصل التحسين.
الذكاء الاصطناعي العربي جاهز للإنتاج، بشرط أن يُبنى للعربية التي يستخدمها الناس فعلاً. إذا كنت تخطط لمساعد بالعربية، يسعدنا مساعدتك في تحديد نطاقه.
