توقف عن بناء وكلاء الذكاء الاصطناعي!

2025-07-03
توقف عن بناء وكلاء الذكاء الاصطناعي!

يقول هوغو، الخبير الذي يُقدم المشورة لفِرق في نتفليكس وميتا وسلاح الجو الأمريكي بشأن بناء أنظمة تعتمد على نماذج اللغات الكبيرة (LLM)، إن العديد من الفرق تعتمد مبكرًا جدًا على وكلاء الذكاء الاصطناعي، مما يؤدي إلى أنظمة معقدة يصعب تصحيح أخطائها. وهو يجادل بأن سير العمل الأبسط، مثل الربط المتسلسل، والمعالجة المتوازية، والتوجيه، وأنماط المُنسّق-العامل، غالبًا ما تكون أكثر فعالية من الوكلاء المعقدين. والوكلاء هم الأداة الصحيحة فقط عند التعامل مع سير العمل الديناميكي الذي يتطلب الذاكرة، والتفويض، والتخطيط. يشارك المؤلف خمسة أنماط لسير عمل LLM ويُشدد على أهمية بناء أنظمة قابلة للملاحظة وقابلة للتحكم. تجنّب استخدام الوكلاء للأنظمة المؤسسية المُستقرة؛ فهي أفضل ملاءمة لسياقات العمل التي تتضمن تدخلًا بشريًا.

اقرأ المزيد
التطوير سير عمل LLM

خطوط أنابيب التعلم الآلي دون اتصال مقابل خطوط الأنابيب عبر الإنترنت: مفتاح توسيع نطاق الذكاء الاصطناعي

2025-05-13
خطوط أنابيب التعلم الآلي دون اتصال مقابل خطوط الأنابيب عبر الإنترنت: مفتاح توسيع نطاق الذكاء الاصطناعي

تسلط هذه المقالة الضوء على الفرق الحاسم بين خطوط أنابيب تعلم الآلة دون اتصال وخطوط الأنابيب عبر الإنترنت في بناء أنظمة الذكاء الاصطناعي القابلة للتوسيع. تتعامل خطوط الأنابيب دون اتصال مع معالجة الدُفعات، مثل جمع البيانات وETL وتدريب النماذج، بينما توفر خطوط الأنابيب عبر الإنترنت تنبؤات في الوقت الفعلي أو شبه الفعلي للمستخدمين. تُشدد المقالة على أهمية فصل هذين النوعين من خطوط الأنابيب، وتستخدم خط أنابيب الميزات لضبط نموذج SLM للتلخيص مثالًا على ذلك. تشرح كيفية بناء عملية توليد مجموعات البيانات قابلة للتكرار، وقابلة للتتبع، وقابلة للتوسيع باستخدام أطر عمل MLOps مثل ZenML. تستخرج هذه العملية البيانات من MongoDB، وتُعالجها عبر مراحل متعددة، وتنشرها أخيرًا على Hugging Face. إن فهم هذا الفصل أمر بالغ الأهمية لبناء أنظمة ذكاء اصطناعي قوية على مستوى الإنتاج.

اقرأ المزيد
التطوير