الهندسة السياقية للنماذج اللغوية الكبيرة: من التحديات إلى الكفاءة في أداء الذكاء الاصطناعي

هندسة السياق: من العثرات إلى الكفاءة في أداء نماذج اللغات الكبيرة تعد هندسة السياق مهمة حساسة ومهمة في مجال نماذج اللغات الكبيرة (LLMs)، خاصة عند بناء وكيل ذكاء اصطناعي قوي وكفء. تتطلب هذه العملية توفير المعلومات المناسبة لنافذة المحتوى الخاصة بالنموذج لضمان أداء مثالي في الخطوات اللاحقة. التكلفة الخفية: تحديات إدارة السياق السيئة يمكن أن يكون إدارة السياق بشكل غير صحيح خفية تؤدي إلى تدهور أداء نماذج اللغات الكبيرة، خاصة في الحالات التي تشمل مهام طويلة أو وكيلًا يجمع ردود فعل واسعة من أدوات مختلفة. هناك عدة تأثيرات سلبية لهذه المشكلة: تسمم السياق: يحدث هذا عندما يتسلل خطأ ما، مثل الاستنتاج الخاطئ، إلى السياق ويُعاد الرجوع إليه باستمرار من قبل النموذج. يمكن أن يؤدي هذا النوع من المشكلات إلى تراكم الأخطاء، مما يجعل الاستراتيجيات غير منطقية ويؤدي إلى سلوكيات متكررة وينحرف الوكيل عن أهدافه المحددة أو يجعلها غير قابلة للتحقيق. تشتيت السياق: عندما يصبح السياق طويلاً بشكل مفرط، قد يصبح النموذج مشتتًا. بدلاً من التركيز على التعلم وتطوير استراتيجيات جديدة، يركز النموذج على كمية المعلومات الهائلة، مما يؤدي غالبًا إلى تكرار الأفعال السابقة من تاريخ السياق. تكون النماذج الأكبر حجمًا (مثل تلك ذات نوافذ بحجم 32 ألف كلمة) أكثر عرضة لهذا النوع من المشاكل. من الضروري استخدام استراتيجيات مثل التلخيص واسترجاع الحقائق للتغلب عليها. خلط السياق: يظهر هذا عندما تتواجد محتويات زائدة أو غير ذات صلة أو متعارضة. قد يجد النموذج صعوبة في تمييز المعلومات المفيدة من الضوضاء، مما يؤدي إلى ردود أفعال منخفضة الجودة. إدخال عدد كبير من الأدوات في معالجة السياقات المتعددة (MCPs) هو سبب شائع لهذه المشكلة. أظهرت دراسة حديثة أن النماذج تُظهِر أداءً أسوأ عندما يتم تزويدُها بعدد كبير جدًا من الأدوات، حتى لو بقي المحتوى داخل النافذة السياقية الكلية. يُستنزَف وقت النموذج في معالجة المعلومات غير الضرورية أو تعريفات الأدوات غير الضرورية. تضارب السياق: هذا نوع مشكلة ينشأ عندما يتعارض معلومات أو أدوات جديدة مُضافَة إلى السياق مع المعلومات الموجودة سابقًا. يؤدي هذا إلى تناقضات داخلية ويُضعف عملية الاستدلال. وثّقت فرق من شركات مثل Salesforce و Microsoft أن تزويد النموذج بسياق كامل ومن ثم تقديم معلومة مجزأة تؤدي إلى أداء أسوأ في المحاولات اللاحقة، حيث يحاول النموذج الرد على التحدي دون كامل المعلومات، مما يخلُق تضاربًا في المحتوى ويؤثر على جودة إجاباته. خاتمة تُصبح هندسة السياق حرفية أساسية يجب على جميع مُصممي الوكلاء إتقانها. القدرة على إدارة ذاكرة العمل الخاصة بالنموذج بشكل فعال هي ضرورية لبناء وكلاء ذكاء اصطناعي قوية وكفؤة وذكية. في هذا المقال، تناولنا الأنماط الشائعة التي تُلاحظ في العديد من الوكلاء الشهيرة اليوم: - أدوات مثل LangGraph تجعل تنفيذ أنماط هندسة السياق هذه أمرًا سهلاً بشكل ملحوظ. - يوفر LangSmith طريقة بديهية لاختبار أداء وكيلك وتتبع استخدام السياق بدقة. معًا، تمكن هذه الأدوات من حلقة رد فعل فضلى، تُساعدك على تحديد أفضل الفرص لتطبيق هندسة السياق، تنفيذها بشكل سلس، اختبار فعاليتها، وتحسين وكيلك بشكل مستمر لتحقيق أعلى مستوى من الأداء. في المقال القادِم، سنتحدث عن كيفية تنفيذ كل واحدة من هذه الاستراتيجيات بشكل عملي. هذا المقال مستوحى من الفيديو "هندسة السياق للوكلاء" بواسطة LangChain، والذي يمكنك مشاهدته هنا: هندسة السياق للوكلاء. يمكنك التواصل معنا على LinkedIn ومتابعة Zeniteq للبقاء على اطلاع بأحدث قصص الذكاء الاصطناعي. اشترك في نشرتنا الإخبارية وقناة YouTube للحصول على آخر الأخبار والتحديثات حول الذكاء الاصطناعي المُولِّد. لنشكل المستقبل معًا!