هندسة السياق في الذكاء الصناعي: تقنيات وحالات استخدام رئيسية ومificance

ما هو هندسة السياق في الذكاء الاصطناعي؟ التقنيات، الحالات العملية، وأهميتها مقدمة: ما هي هندسة السياق؟ تشير هندسة السياق إلى تخصص تصميم وتنظيم وتلاعب السياق الذي يتم تغذية النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) به بهدف تحسين أدائها. بدلاً من تعديل أوزان النموذج أو هياكله، تركز هذه الهندسة على المدخلات، مثل العبارات التحفيزية، التعليمات النظامية، المعرفة المسترجعة، التنسيق وحتى ترتيب المعلومات. imagin فلنفترض أن مساعد ذكاء اصطناعي طُلب منه كتابة تقرير أداء: - سياق ضعيف: يرى المساعد فقط التعليمات. النتيجة تكون غامضة ومجردة ولا تحتوي على رؤى حقيقية. - سياق غني: يرى المساعد التعليمات بالإضافة إلى أهداف الموظف، التقارير السابقة، نتائج المشاريع، آراء الزملاء، وملاحظات المدير. النتيجة؟ تقرير أداء مفصّل ومعزز بالبيانات ويبدو مدروسًا ومخصصًا. مع الاعتماد المتزايد على النماذج القائمة على العبارات التحفيزية مثل GPT-4، Claude، وMistral، أصبحت جودة السياق التي تتلقاها هذه النماذج أهم من حجمها. في هذا السياق، تعتبر هندسة السياق مشابهة للبرمجة العبارات التحفيزية في عصر الوكلاء الذكيين والتقديم المدعم بالاسترجاع (RAG). لماذا نحتاج إلى هندسة السياق؟ كفاءة الرموز (Tokens): مع توسع نوافذ السياق ولكنها لا تزال محدودة (مثل 128K في GPT-4 Turbo)، تصبح إدارة السياق بكفاءة أمراً حاسماً. السياق الزائد أو المعقد يهدر الرموز الثمينة. الدقة والموضوعية: النماذج اللغوية الكبيرة حساسة للضوضاء. كلما كان السياق أكثر استهدافًا وترتيبًا منطقيًا، زادت فرص الحصول على خرج دقيق. التقديم المدعم بالاسترجاع (RAG): في أنظمة RAG، يتم استرجاع البيانات الخارجية في الوقت الفعلي. تساعد هندسة السياق في تحديد ما يجب استرجاعه وكيفية تقسيمه وتقديمه. عمليات العمل الوكيلية (Agentic Workflows): عند استخدام أدوات مثل LangChain أو OpenAgents، يعتمد الوكلاء المستقلون على السياق لحفظ الذاكرة، الأهداف واستخدام الأدوات. سياق سيء يؤدي إلى فشل في التخطيط أو تخيّل بيانات غير حقيقية. التكيف الخاص بالقطاع: تعديل النموذج مكلّف. بناء سياقات أفضل أو إنشاء خطوط استرجاع يسمح للنماذج بأداء مهام متخصصة بمعرفة صفرية أو قليلة. التقنيات الأساسية في هندسة السياق تحسين الدعامة النظامية (System Prompt Optimization): تحدد الدعامة النظامية سلوك وأسلوب النموذج اللغوي الكبير. تشمل التقنيات تحسين الدعامة لتكون أكثر تحديدًا ودقة. تركيب وتشبيك العبارات التحفيزية (Prompt Composition and Chaining): أصبح استخدام القوالب والخطوط لتركيب العبارات التحفيزية شائعًا بفضل LangChain. يسمح التشبيك بتفكيك المهام عبر العبارات التحفيزية المختلفة، مثل تفكيك السؤال، استرجاع الأدلة، ثم الإجابة. ضغط السياق (Context Compression): مع نوافذ سياق محدودة، يمكن استخدام تقنيات الضغط مثل تحويل النص إلى ملخصات أقصر أو استخدام البدائل الفعالة مثل الترميز الدقيق. الاسترجاع الديناميكي والتنصيب (Dynamic Retrieval and Routing): في أنظمة RAG، يتم استرجاع الوثائق من متاجر المتجهات بناءً على نوايا المستخدم. تشمل التنصيبات المتقدمة تقسيم الوثائق إلى أجزاء صغيرة وتحديد الأجزاء الأكثر صلة. هندسة الذاكرة (Memory Engineering): يجب أن تكون الذاكرة القصيرة الأمد (موجودة في العبارات التحفيزية) والذاكرة الطويلة الأمد (المسترجعة من التاريخ) متناسقة. تشمل التقنيات تحسين الذاكرة القصيرة الأمد واسترجاع البيانات من الذاكرة الطويلة. السياق المدعم بالأدوات (Tool-Augmented Context): في الأنظمة الوكيلية، يكون استخدام الأدوات متعلقًا بالسياق. يتضمن هذا استخدام أدوات لجمع البيانات وتقديمها بشكل مناسب. الفرق بين هندسة السياق والبرمجة العبارات التحفيزية رغم أنهما مرتبطان، فإن هندسة السياق أوسع وأكثر مستوى نظاميًا. البرمجة العبارات التحفيزية غالبًا ما تتعلق بالمدخلات الثابتة التي يتم صياغتها يدويًا، بينما تغطي هندسة السياق بناء السياق الديناميكي باستخدام الترميزات، الذاكرة، التشكيلات، والاسترجاع. كما لاحظ سيمون ويليسون، "هندسة السياق هي ما نفعله بدلاً من تعديل النموذج". التطبيقات العملية لهندسة السياق وكلاء دعم العملاء: تغذية ملخصات التذاكر السابقة، بيانات ملف العميل، ووثائق قاعدة المعرفة. مساعدو البرمجة: حقن وثائق محددة للمكتبة، الالتزامات السابقة، واستخدام الوظائف. بحث الوثائق القانونية: استعلام متعلق بالسياق مع تاريخ القضية وسابقاتها. التعليم: وكلاء التدريس الشخصية مع ذاكرة سلوك المتعلم وأهدافه. التحديات في هندسة السياق رغم إمكاناتها، لا تزال هناك نقاط مؤلمة تواجهها: - إدارة الذاكرة: تحسين الذاكرة القصيرة والطويلة الأمد. - كفاءة الاسترجاع: اختيار البيانات الأكثر صلة وتقديمها بشكل مناسب. - التكامل مع الأنظمة الأخرى: ضمان التوافق مع أدوات الاسترجاع والذاكرة الأخرى. أفضل الممارسات الناشئة استخدام أدوات متطورة: مثل LangChain وLlamaIndex لضغط السياق واسترجاع البيانات. الدمج بين التقنيات: الجمع بين ضغط السياق وهندسة الذاكرة لتعزيز الأداء. اختبار وتحسين السياق: تطبيق أساليب التجربة والتحسين المستمر للسياق. المستقبل لهندسة السياق تشير عدة توجهات إلى أن هندسة السياق ستكون أساسية في خطوط نموذج النموذج اللغوي الكبير: - التقدم في أدوات الاسترجاع: تطورات في استرجاع البيانات من متاجر المتجهات. - الدمج مع الذكاء المستقل: زيادة استخدام الوكلاء الذكيين الذين يعتمدون على السياق لتنفيذ مهامهم. - البرمجة عبر السياق: بدلاً من إعادة تدريب النماذج، يتم برمجتها عبر سياقها، مما يجعل هندسة السياق الواجهة البرمجية الرئيسية في عصر النموذج اللغوي الكبير. كما أشار أندريه كاربايثي في منشور حديث، "السياق هو التحديث الجديد للأوزان". بدلاً من إعادة تدريب النماذج، يتم برمجتها عبر سياقها، مما يجعل هندسة السياق الواجهة البرمجية الرئيسية في عصر النموذج اللغوي الكبير. الخلاصة لم يعد الأمر يتعلق بهندسة السياق خيارًا؛ بل هو جزء أساسي من استغلال القدرات الكاملة للنماذج اللغوية الحديثة. مع نضوج أدوات مثل LangChain وLlamaIndex وانتشار العمليات الوكيلية، أصبح تعلم كيفية تشكيل السياق بنفس الأهمية مثل اختيار النموذج المناسب. سواء كنت تبني نظام استرجاع، مساعد برمجي، أو مدرس شخصي، فإن طريقة تشكيل سياق النموذج ستعرّف بشكل متزايد ذكاءه. تقييم الحدث من قبل مختصين يؤكد المختصون في مجال الذكاء الاصطناعي أن هندسة السياق هي الخطوة التالية الطبيعية في تطوير النماذج اللغوية الكبيرة. مع تزايد التعقيد والتنوع في التطبيقات، أصبحت هذه الهندسة ضرورية لضمان دقة وفعالية النماذج في مهامها. تقدم الشركات الرائدة مثل Anthropic وCohere أدوات متطورة تسهل هذا التطور، مما يجعل هندسة السياق مجالًا واعدًا ومهمًا للمستقبل.