في عالم المصانع الذكية، يعتبر تشخيص الأعطال واستعادة الأنظمة أمرًا معقدًا، حيث تتوزع المعلومات الحيوية عبر كتيبات متعددة لآلات مرتبطة ببعضها البعض. هنا يأتي دور نماذج اللغات الضخمة (Large Language Models) التي تقدم حلولًا واعدة لمواجهة هذه التحديات.

نقدم لكم FactoryLLM، وهي ساحة ذكاء اصطناعي آمنة ومفتوحة تهدف إلى تقييم نماذج استرجاع المعلومات المعززة بالتوليد (Retrieval-Augmented Generation - RAG) من خلال تحليل الوثائق الخاصة بآلات متعددة في سياق عملية التصنيع. تُتيح هذه المنصة للمستخدمين إعداد نماذج اللغة وتقييم أدائها عند معالجة وثائق متعددة، وذلك من خلال إعداد تقييم مزدوج باستخدام مقاييس RAGAS وLLM-as-a-Judge من NVIDIA.

تتميز FactoryLLM بأمانها الفائق، حيث تسمح للمستخدمين بتشغيل نماذج لغة محلية أو مفتوحة المصدر دون الحاجة لمشاركة بيانات صناعية حساسة، مما يوفر بيئة مُحكمة للتجارب.

كما نعرض في دراسة حالة فعالية FactoryLLM من خلال تقييم سيارة ذكية مستقلة وبرامج التخطيط المتنقلة الخاصة بها، حيث تم تقييم ثلاث نماذج لغوية عبر 30 استفسار صيانة مستمدة من حوالي 600 صفحة من الوثائق المتنوعة. وتظهر النتائج أن FactoryLLM فعّالة في استنتاج المعلومات عبر الوثائق المختلفة؛ حيث حصلت النماذج جميعها على درجات فوق 0.88 في قياس الارتباط.

لذا، إذا كنت تهتم بتطبيقات الذكاء الاصطناعي في مجالات التصنيع، فإن FactoryLLM تعتبر الأداة المثلى لك! الكود الكامل والوثائق متاحة للجمهور لتجربة FactoryLLM وفقًا لاحتياجاتهم الخاصة في عالم التصنيع.