ما هو أبعد من هندسة المطالبات: هندسة السياق لوكلاء الذكاء الاصطناعي القويين
تُعد هندسة السياق الحد التالي في مجال الذكاء الاصطناعي، حيث تتجاوز هندسة المطالبات البسيطة. وهي تركز على تزويد نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) بمعلومات سياقية شاملة من أجل حل المشكلات بفعالية. وتجادل المقالة بأن نجاح وكلاء الذكاء الاصطناعي يعتمد على جودة السياق، وليس فقط على قدرات النموذج. وتشمل هندسة السياق التعليمات الأولية، ومطالبات المستخدم، والذاكرة قصيرة المدى، والذاكرة طويلة المدى، واسترجاع المعلومات الخارجية، والأدوات المتاحة، والإخراج المنظم. ويحتاج وكيل ذكاء اصطناعي ناجح، مثل الذي يخطط للاجتماعات بناءً على رسائل البريد الإلكتروني، إلى دمج بيانات التقويم، وسجل رسائل البريد الإلكتروني، ومعلومات جهة الاتصال لتوليد استجابات بشرية بدلاً من استجابات آلية. وتشدد المقالة على أن هندسة السياق نظام ديناميكي يوفر المعلومات والأدوات الصحيحة في الوقت المناسب، مما يضمن قدرة نماذج اللغات الكبيرة على إنجاز مهمتها - وهو المفتاح لبناء وكلاء ذكاء اصطناعي قويين وموثوقين.
اقرأ المزيد