2025-11-27

بناء Copilot يحترم DLP من خلال هندسة السياق

لماذا تفشل كثير من مشاريع Microsoft 365 Copilot حتى عندما تبدو المطالبات (prompts) سليمة؟ في هذه الحلقة نشرح أن المشكلة الحقيقية ليست في هندسة المطالبات، بل في هندسة السياق. معظم إخفاقات الذكاء الاصطناعي ليست إخفاقات في النموذج، بل إخفاقات في السياق. عندما يفتقر Copilot إلى معلومات منظمة وخاضعة للحوكمة وذات صلة، فإنه ينتج نتائج غير متسقة أو ضعيفة الجودة أو مضللة. تتجاوز هندسة السياق كتابة مطالبات أفضل، فهي التصميم المنهجي لإدارة كل المعلومات التي يمكن أن يصل إليها Copilot وحوكمتها، بما يضمن نتائج دقيقة ومستقرة وجديرة بالثقة. نستعرض ما تعنيه هندسة السياق فعلياً في بيئات Microsoft 365، ولماذا تهم لتبني الذكاء الاصطناعي في المؤسسات، وكيفية تصميم حلول Copilot قابلة للتوسع بشكل موثوق. إذا كنت تريد نتائج Copilot متسقة بدلاً من عشوائية الذكاء الاصطناعي، فهذه الحلقة ضرورية.

Apple Podcasts · Spotify · YouTube · YouTube Music

Build a Copilot That Respects DLP with Context Engineering (English)