تُعدُّ الملفات الإدارية للأصول (AAS) من العناصر الأساسية في تكنولوجيا الصناعة 4.0 وجواز السفر الرقمي للمنتجات، حيث توفر تمثيلات رقمية موحدة للأصول الصناعية. رغم أن الشركات المصنعة تحتفظ بموارد واسعة من الوثائق التقنية الخاصة بالمنتجات، إلا أن تحويل هذه الوثائق إلى أصول إدارية تبقى مهمة تستهلك الكثير من الوقت، لكون المعلومات التقنية مستخرجة من هياكل وثائق متنوعة تحتوي غالبًا على مصطلحات واصطلاحات خاصة بالشركات.

في هذا السياق، نقدم تقنية **AAS-RAIL**، وهي نهج مبتكر لاسترجاع المعلومات المعززة (Retrieval-Augmented Information Extraction) يتيح توليد ملفات AAS تلقائيًا من الوثائق التقنية بصيغة PDF عبر استخدام نماذج لغوية ضخمة (Large Language Models). بدلاً من الاعتماد على مجموعة ثابتة من الأمثلة، يقوم نهج التعلم من السياق المعزز بمساعدة نماذج لغوية لاسترجاع عبارات مساعدة تعتمد على أمثلة سابقة من الملفات الإدارية المماثلة.

هذا يمكن النموذج من تعديل سلوك الاستخراج ليعكس الاصطلاحات الخاصة بكل شركة وأنماط التنسيق، دون الحاجة لتدريب خاص. لنكن أكثر صراحة، الابتكار الأساسي هنا هو الاختيار الديناميكي لأمثلة AAS الخاصة بالشركة لكل ورقة بيانات، مما يحل مكان النظام الثابت للإدخال، ويجمع بين استرجاع معنى المعلومات والاستخراج المنظم.

تم تقييم النهج المقترح على مجموعة من ورقات البيانات الخاصة بالمنتجات الصناعية باستخدام مجموعة مختارة من نماذج LLM المغلقة والمفتوحة. أظهرت النتائج التجريبية أن AAS-RAIL يعزز من جودة الاستخراج بصورة ملحوظة بالمقارنة مع طرق الإدخال القليلة، محققًا تحسينات نسبية تتراوح بين 30.4% إلى 52.4%. تعد هذه النتائج دليلاً على أن نهجنا يوفر تحسينات فعالة في توليد AAS الخاصة بالشركات، مما يسهم في دفع تقدم الصناعة 4.0 نحو الأفق المثالي.