بحث مدعوم بالذكاء الاصطناعي متعدد المصادر باستخدام Activepieces

01 / الغاية

البحث يحتاج إلى مسار أدلة، لا إلى ملخص فحسب

قد ينتج سؤال واسع مثل «ماذا يفعل المنافسون؟» إجابة مقنعة دون أن تكون موثوقة. غالبًا ما تغيب حدود النطاق وجودة المصادر والتواريخ والرابط الواضح بين الاستنتاج والمادة التي تدعمه.

يعامل هذا التصميم وكيل البحث بوصفه تسلسلًا منضبطًا: تحديد السؤال، وجمع المواد ذات الصلة، وتنظيفها إلى سجلات قابلة للمقارنة، واستخراج الأدلة، وبناء الاستنتاجات من تلك الأدلة فقط، ثم عرض النتيجة للمراجعة.

الجمع يوضح ما وُجد. والبحث يوضح ما تدعمه الأدلة المتاحة.

02 / موجز البحث

حدّد السؤال بدقة قبل بدء الأتمتة

ابدأ بنموذج أو إشعار ويب في Activepieces يسجّل الموضوع والجمهور المستهدف والمنطقة والفترة الزمنية وأنواع المصادر والقرار الذي ينبغي أن يدعمه البحث. يمكن للمسار تحويل هذا الطلب إلى مجموعة صغيرة من الأسئلة القابلة للإجابة وخطة جمع صريحة.

{
  "topic": "AI workflow automation for finance teams",
  "questions": ["What pain points recur?", "Which vendors appear most often?"],
  "markets": ["South Africa", "United Kingdom"],
  "recency_days": 180,
  "decision": "Prioritise product-page messaging"
}

يضع الموجز حدودًا مفيدة: يوضح لأدوات الجمع ما تبحث عنه، ويسمح بإيقاف المسار عندما تتوافر أدلة كافية، ويمنح المراجع سياقًا يكفي للحكم على فائدة الإجابة النهائية.

03 / جمع الأدلة

اجمع المصادر حسب نوعها، ثم وحّد بنيتها

استخدم أدوات Actors أو مهامًا مخصصة في Apify لمواقع الشركات والوثائق الرسمية والتغطية المستقلة ومنصات المراجعات والنقاشات العامة المسموح بها. يسهل فصل فئات المصادر تطبيق حقول الاستخراج والحدود وقواعد الجودة المناسبة لكل فئة.

قبل عرض المواد على أي نموذج، حوّل كل سجل إلى بنية مشتركة: source_url, canonical_url, source_type, publisher, published_at, retrieved_at, title, excerpt, raw_text، و research_run_id. احذف التكرارات والنسخ المعاد نشرها والصفحات الفارغة والمواد القديمة الخارجة عن نطاق الموجز.

تفيد مجموعات بيانات Apify بوصفها سجلًا للجمع، لأنها تحفظ عناصر منظّمة لكل تشغيل وتسمح بالإضافة دون تعديل العناصر السابقة. وثائق مجموعات البيانات في Apify تشرح نموذج التخزين وخيارات التصدير.

04 / تحليل الذكاء الاصطناعي

استخرج أولًا. ثم كوّن الاستنتاجات.

لا تعطِ النموذج كتلة كبيرة من النص المستخرج وتطلب منه استنتاجًا. في المرور الأول، عالج سجلًا واحدًا في كل مرة واطلب أدلة منظّمة: الادعاء، ومقتطفًا قصيرًا يدعمه، ورابط المصدر، والكيان، ونوع المصدر، ودرجة الثقة، ومواطن عدم اليقين.

Use only the supplied source record.
Return: claim, supporting_excerpt, source_url, entity,
source_type, confidence, and uncertainty.
If the source does not support a claim, return no claim.

في المرور الثاني، أعطِ النموذج سجلات الأدلة فقط. اطلب منه تجميع الموضوعات وتحديد مواضع الاختلاف والتمييز بين الحقيقة والاستدلال والتصريح بعدم كفاية الأدلة. تصبح النتيجة أكثر موثوقية لأن النموذج مقيّد بسجل مرئي لما جُمع بالفعل.

قاعدة لا تقبل التنازل: يجب ربط أي استنتاج جوهري بصفوف الأدلة التي تدعمه. إن تعذّر تتبعه، فصنّفه استدلالًا أو احذفه.

05 / المراجعة البشرية

استخدم Google Sheets مساحة للمراجعة

تمنح Google Sheets المتعاونين غير التقنيين مكانًا لفرز الأبحاث والتعليق عليها وتوزيعها ومناقشتها دون دخول بيئة الأتمتة. احتفظ بأربع أوراق: الطلبات, المصادر, الأدلة، و الموجزات. استخدم معرّف تشغيل البحث نفسه في جميعها.

اكتب الملخصات وصفوف الأدلة على دفعات، لا خليةً خلية. تدعم واجهة Google Sheets القراءة والكتابة المجمّعتين وإلحاق الصفوف بجدول. دليل القيم من Google يشرح هذه الخيارات.

لا تضع علامة «جاهز» على موجز إلا إذا تنوعت مصادره بما يكفي، واحتوى على روابط لنتائجه المهمة، وبيّن نتيجة واضحة لكل تعارض جوهري. يجب أن يوافق مراجع محدد على أي موجز سيُستخدم في قرار خارجي أو مالي أو قانوني أو متعلق بالموظفين.

06 / ضوابط التشغيل

اجعل الكلفة والخصوصية والفشل واضحة

قِس تغطية المصادر ونسبة التكرار وكلفة كل موجز معتمد وتعديلات المراجعين والادعاءات غير المدعومة. تكشف هذه المقاييس إن كان النظام ينتج بحثًا مفيدًا، لا مجرد كمية كبيرة من المخرجات.

07 / النتيجة

ابنِ لقرارات قابلة للفحص

تجعل Activepieces وApify وGoogle Sheets الجوانب التقنية سهلة المنال. وتأتي القيمة المستدامة من المنهج الذي يحيط بها: موجز محدد وسجل أدلة وتحليل مقيّد ونقطة قرار بشري مقصودة.

هذا ما يحوّل المعلومات العامة المتفرقة إلى أصل بحثي يستطيع الفريق مراجعته والثقة به وتحسينه مع الوقت.