مستقبل هندسة الذكاء الاصطناعي: RAG والوكلاء وLLMOps في الإنتاج
نهضة RAG
قبل اثني عشر شهراً، كانت معظم الشركات تبني "غلافات الذكاء الاصطناعي" — طبقة رفيعة من هندسة الأوامر فوق ChatGPT. اليوم، المؤسسات الرابحة مع الذكاء الاصطناعي تبني خطوط الجيل المعزز بالاسترداد (RAG) التي تربط مخرجات النماذج اللغوية ببياناتها الخاصة.
النموذج الذي "يعرف كل شيء" لكنه لا يستطيع التفكير في بياناتك أقل قيمة بكثير من النموذج ذي المعرفة المحدودة والمتخصص عميقاً في مجالك.
كيف يبدو RAG في الإنتاج الحقيقي
إليك ما تعلمناه من تسليم أنظمة RAG للعملاء في القانون والتكنولوجيا المالية واللوجستيات:
1. استراتيجية التقسيم أهم من النموذج
الخطأ الأكثر شيوعاً هو التقسيم البسيط بحجم ثابت (تقسيم كل 500 رمز بغض النظر عن المعنى). هذا يدمر التماسك الدلالي.
بدلاً من ذلك، نستخدم:
- التقسيم الدلالي — التقسيم عند حدود المعنى، ليس عدد الرموز
- المقاطع الهرمية — علاقات الوالد/الطفل تحفظ السياق الأوسع
- التقسيم الواعي بنوع المستند — الكود يُعامل معاملة مختلفة عن النثر
2. البحث الهجين يتفوق على البحث المتجه البحت
البحث الدلالي البحت يفشل في الاستعلامات الدقيقة كرموز المنتجات والأسماء والمعرفات التقنية. تحتاج أنظمة الإنتاج إلى البحث الهجين:
- الاسترداد الكثيف للتشابه الدلالي
- BM25 / البحث بالكلمات المفتاحية للمطابقة الدقيقة
- دمج الترتيب التبادلي (RRF) لدمج النتائج
الطبقة الوكيلة
الحدود التالية هي الانتقال من RAG الدورة الواحدة إلى الأنظمة الوكيلة — حيث يمكن للنموذج اللغوي أن يقرر أي الأدوات يستخدم وبأي ترتيب.
لقد سلمنا وكلاء يمكنهم:
- الاستعلام عن قواعد البيانات الداخلية عبر SQL
- استدعاء APIs الخارجية
- كتابة وتنفيذ كود Python
- إجراء بحث متعدد الخطوات عبر المستندات
الرؤية المعمارية الرئيسية: الوكلاء ليسوا سحراً. إنهم نماذج لغوية مع سجل أدوات محدد جيداً وأوامر دقيقة تعلمهم متى يتوقفون ومتى يفوضون.
إذا كنت تفكر في بناء أنظمة ذكاء اصطناعي للإنتاج، تواصل معنا.