نماذج خدمة نشر AI
توفّر بنية الذكاء الاصطناعي لدى Zoom للمؤسسات ثلاثة نماذج نشر متميزة، صُمّم كلٌّ منها لموازنة متطلبات قدرات الذكاء الاصطناعي مع تفضيلات المؤسسة المحددة المتعلقة بالأمان والامتثال والتشغيل. إن فهم نماذج النشر هذه يمكّن المسؤولين وصنّاع القرار من يحدد التنفيذ الأمثل للذكاء الاصطناعي الذي يتماشى مع أهداف أعمالهم.
يوفّر المخطط التالي نظرة عامة على نماذج خدمة نشر الذكاء الاصطناعي لدى Zoom، وهي مفصّلة في الأقسام أدناه. تكون المخططات عبر الدليل الأزرق للذكاء الاصطناعي عادةً افتراضيًا على النهج الاتحادي، ولكن يمكنك ذهنيًا استبدال تدفقات البيانات ذات الصلة بنموذج النشر المفضل لديك. على سبيل المثال، يمكن لعملاء ZMO (نماذج مستضافة لدى Zoom فقط) تجاهل اتصالات النموذج الخارجي صادرة من طرف ثالث.
النهج الاتحادي لدى Zoom: أقصى قدر من المرونة من خلال شراكات استراتيجية متعددة مع مورّدي الذكاء الاصطناعي
يمثل النهج الاتحادي أكثر نماذج نشر الذكاء الاصطناعي مرونة لدى Zoom، وقد صُمّم لتقديم أقصى قدر من الوظائف من خلال شراكات استراتيجية مع أبرز مزودي خدمات الذكاء الاصطناعي. يستخدم نموذج النشر هذا مسارات اتصال بين منصة Zoom وعدة مزودي ذكاء اصطناعي من الطراز الأول، مما يخلق نظام توجيه ذكيًا يحدد ديناميكيًا خدمة الذكاء الاصطناعي المثلى لكل متطلب مهمة محدد.
شركاء خدمة الذكاء الاصطناعي لدى Zoom
في إطار النهج الاتحادي، تتواصل Zoom مع عدة مزودي ذكاء اصطناعي باستخدام واجهات برمجة التطبيقات، بما في ذلك:
Anthropic: يُستخدم لإنشاء المحتوى والملخصات.
OpenAI: يُستخدم لتوليد المحتوى والملخصات.
بالإضافة إلى تلك الخدمات، تتواصل Zoom أيضًا مع مزوّدين إضافيين من الجهات الخارجية لميزات محددة، بما في ذلك:
Perplexity AI Services: يتم نشرها للبحث المستند إلى الويب في الوقت الفعلي، واسترجاع المعلومات الحالية، وقدرات التحقق الديناميكي من الحقائق التي تتطلب اتصالًا بالإنترنت.
ElevenLabs: يُستخدم لتوليد الصوت.
يوفّر نموذج النشر هذا للمؤسسات ما يلي:
الوصول الكامل إلى جميع الميزات: التوفر الكامل لجميع الميزات المدعومة بواسطة Zoom AI Companion دون قيود وظيفية.
توزيع أعباء العمل الذكي: التوجيه التلقائي لطلبات الذكاء الاصطناعي إلى المزود الأنسب بناءً على خصائص المهمة وتحسين الأداء.
أقصى درجات المرونة: القدرة على الاستفادة من إمكانات الذكاء الاصطناعي المتخصصة من عدة مزوّدين ضمن واجهة Zoom موحّدة
تحسين قابلية التوسع: موازنة تحميل ديناميكية عبر خدمات ذكاء اصطناعي متعددة مصممة لتوفير أداء متسق خلال فترات الذروة
اعتبارات التنفيذ لعمليات النشر خطة Enterprise
ينبغي للمنظمات التي تختار النهج الفيدرالي تقييم آثار توجيه البيانات، إذ قد تتم معالجة الذكاء الاصطناعي عبر بيئات متعددة تابعة لأطراف ثالثة. هذا النموذج هو الأنسب للمؤسسات التي تعطي الأولوية لأقصى قدر من وظائف الذكاء الاصطناعي وتوافر الميزة مع الحفاظ على بروتوكولات الأمان المؤسسية المعيارية.
النماذج المستضافة على زووم بلس (ZM+): خصوصية محسّنة من خلال بنية مثيل مخصص من Amazon Bedrock
تمثل نماذج زوم المستضافة Plus (ZM+) نهج نشر متوازن يجمع بين قدرات الذكاء الاصطناعي الواسعة وإجراءات إضافية للتحكم في خصوصية البيانات. من خلال البنية التحتية لخدمة الذكاء الاصطناعي المُدارة من Amazon Bedrock، توفر Zoom الوصول إلى مثيلات مخصصة من نماذج اللغة التابعة لجهات خارجية. يعزز هذا النهج التحكم في البيانات للمؤسسات مع الحفاظ على الوصول إلى قدرات ذكاء اصطناعي متنوعة.
يستخدم هذا النموذج بنية خدمة الذكاء الاصطناعي المُدارة من Amazon Bedrock كمضيف لمثيلات مخصصة لـ Zoom من نماذج لغوية تابعة لجهات خارجية، ويوفر للمؤسسات تحكمًا أفضل في البيانات مع الحفاظ على الوصول إلى قدرات ذكاء اصطناعي متنوعة.
البنية التقنية ونموذج تقديم الخدمة
من خلال التكامل مع Amazon Bedrock، تحتفظ Zoom بمثيلات مخصصة ومعزولة من يحدد نماذج الذكاء الاصطناعي، مما يخلق نهجًا هجينًا يقدّم:
مثيلات النماذج المُدارة من Zoom: تتم معالجة البيانات على مثيلات مُدارة من Zoom حيث لا يتم إرسال المعلومات إلى موفري النماذج من الجهات الخارجية.
دعم النماذج المتعددة: الوصول إلى عدة مزودي ذكاء اصطناعي من خلال طبقة الخدمة المُدارة من Amazon Bedrock، وإن كان ذلك قد يكون مع إصدارات أو تكوينات نماذج مختلفة مقارنةً بالوصول الاتحادي المباشر.
التحكم في البيانات: تتم المعالجة داخل البنية التحتية المؤسسية الخاصة بـ Amazon، وتخضع لسيطرة Zoom.
بينما توفر ZM+ قدرات ذكاء اصطناعي كبيرة، ينبغي على المؤسسات أن تتوقع أن بعض الميزات المتاحة في النهج الموزع قد تكون متاحة بشكل محدود أو بوظائف معدلة مع ZM+.
فوائد التنفيذ الاستراتيجي للمؤسسات المهتمة بالخصوصية
يخدم نموذج النشر هذا المؤسسات التي تتطلب ضوابط معززة لخصوصية البيانات مع الحفاظ على الوصول إلى قدرات الذكاء الاصطناعي المتقدمة. تستفيد المؤسسات من تحسين التحكم في البيانات دون التضحية بتوجيه المهام الذكي وتحسين النماذج المتعددة الذي يميز نهج Zoom في الذكاء الاصطناعي.
النماذج المستضافة لدى Zoom فقط: أقصى تحكم في البيانات من خلال بنية تحتية مملوكة للذكاء الاصطناعي
يمثل نشر النماذج المستضافة لدى Zoom فقط خيار تنفيذ الذكاء الاصطناعي الأكثر تقييدًا، إذ يستخدم حصريًا نموذج لغة مستضافًا بشكل خاص ضمن البنية التحتية المخصصة لـ Zoom.
القيود التقنية في البنية التحتية والخدمة
يعمل نموذج النشر هذا من خلال:
استخدام النماذج المستضافة لدى Zoom: تتم جميع عمليات معالجة الذكاء الاصطناعي عبر النماذج المستضافة لدى Zoom.
بنية تحتية مخصصة: تتم المعالجة بالكامل داخل البيئة المتحكم بها من Zoom دون الاعتماد على خدمات ذكاء اصطناعي من جهات خارجية.
تدفق بيانات مبسط: يزيل توجيه بيانات مزود الذكاء الاصطناعي الخارجي، مما يخلق نموذج حوكمة بيانات أكثر مباشرة.
يجب على المؤسسات التي تختار نموذج النشر هذا أن تتوقع:
مجموعة ميزات محدودة: قد يؤدي هذا النموذج إلى تقليل الميزات المتاحة للذكاء الاصطناعي مقارنةً بأسلوبي Federated و ZM+.
نطاق قدرات أقل: تقتصر وظائف الذكاء الاصطناعي على القدرات التي يدعمها نموذج Zoom المستضاف.
تباينات في الأداء: قد تختلف جودة الاستجابة والتعامل مع المهام بشكل ملحوظ عن أساليب النماذج المتعددة، خاصةً لحالات الاستخدام المتخصصة.
حالات استخدام استراتيجية لمتطلبات أقصى درجات الأمان
يخدم نموذج النشر Zoom-Hosted Models Only (ZMO) المؤسسات ذات متطلبات صارمة للتحكم في البيانات، أو التزامات الامتثال التنظيمي، أو سياسات الأمان التي تحظر استخدام خدمات الذكاء الاصطناعي من جهات خارجية. وبينما يوفر أقل تجربة ذكاء اصطناعي مرونةً مقارنةً بنماذج النشر الأخرى، فإن هذا النهج يقدم توثيق امتثال مبسطًا مع الحفاظ على فوائد الذكاء الاصطناعي الحديث.
ملخص نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي
تلخص الجداول التالية الفروق بين نماذج خدمة الذكاء الاصطناعي التوليدي الثلاثة من Zoom.
نموذج النشر
البنية والوصول إلى الذكاء الاصطناعي
نطاق الميزات
حالات الاستخدام المثالية
النهج الاتحادي
اتصالات مباشرة مع عدة مزودين (Anthropic Claude وOpenAI وPerplexity AI) ومع النماذج ذاتية الاستضافة من Zoom
وصول كامل إلى الميزات دون أي قيود وظيفية
المؤسسات التي تعطي الأولوية لأقصى وظائف للذكاء الاصطناعي وتوافر الميزات
Zoom-Hosted Models+ (ZM+)
حالات Amazon Bedrock المخصصة والنماذج ذاتية الاستضافة من Zoom
قيود محتملة على الميزات
المؤسسات التي تراعي الخصوصية وتحتاج إلى ذكاء اصطناعي متقدم مع خضوع البيانات للقوانين إضافية
Zoom-Hosted Models Only (ZMO)
نماذج Zoom ذاتية الاستضافة، دون أي معالجات فرعية لنماذج من جهات خارجية
قيود محتملة على الميزات
المؤسسات ذات متطلبات صارمة لـخضوع البيانات للقوانين، أو الامتثال التنظيمي، أو الأمن
اعتبار
Federated
ZM+
ZMO
اكتمال الميزة
الحد الأقصى
قد يكون محدودًا
قد يكون محدودًا
مرونة الأداء
توزيع ذكي لأعباء العمل عبر نماذج متعددة
نموذج متعدد مع بنية تحتية مُدارة
قيود النموذج الواحد
تعقيد الامتثال
تقييم آثار تعدد الموردين
مبسطة عبر Amazon Bedrock
نموذج مبسط بمورد واحد
الخوارزميات
إلى جانب قدرات الذكاء الاصطناعي التوليدي، تتضمن منصة Zoom أيضًا نماذج ذكاء اصطناعي متقدمة خاصة بمهام محددة (أي: الخوارزميات). صُممت هذه الخوارزميات لتعزيز وظائف الاتصال الأساسية من خلال المعالجة الآلية والتحسين الذكي، مما يدعم ميزات مثل النسخ المباشر أو كتم صوت شخصي. تعمل هذه الأنظمة المتخصصة للذكاء الاصطناعي بشكل مستقل عن نماذج نشر الذكاء الاصطناعي التوليدي، مما يوفر وظائف متسقة عبر جميع تطبيقات Zoom بغض النظر عن نهج نشر LLM المختار.
آخر تحديث
هل كان هذا مفيدا؟