كيف ندمج النماذج اللغوية الكبيرة في تطبيقكم؟

كيف يُدمج نموذج LLM في التطبيق؟

يبدأ ربط النموذج بتوضيح المهمّة التشغيلية المطلوبة منه. وهذا التوضيح هو الذي يحسم ما إذا كانت أحمال العمل لديكم تتطلّب نموذجاً مغلقاً من مزوّد تجاري، أو بديلاً مفتوحاً مستضافاً.

وبدلاً من إرسال طلبات غير منظّمة إلى النموذج، تُحيط البرمجيات المعدّة لبيئة الإنتاج أدوات اللغة بمنطق تطبيقي محكم. فهي تستخرج السياق من قواعد بياناتكم، وتتحقّق من هوية المستخدم، وتصوغ الأوامر النصية (prompts) في بنية محدّدة، وتفحص الإجابات الصادرة قبل أن يظهر أي شيء على الشاشة.

ونقيس أداء النماذج اللغوية الكبيرة المرشّحة مباشرةً على مجموعة اختبار مسجّلة من مستنداتكم التشغيلية قبل اختيار النموذج الذي نبني عليه. فإن أثبت نموذج جاهز موثوقيته، تركّز العمل الهندسي بالكامل على منطق الاسترجاع والتكامل دون أي تعديلات إضافية على النموذج.

نقيس أولاً أداء نموذج عامّ على مجموعة اختبار مسجّلة من موادّكم، ولا نلجأ إلى الضبط الدقيق (fine-tuning) إلا إن قصّر عن المطلوب، ثم نعيد القياس على المجموعة نفسها. وتطّلعون على نسبتي الدقّة، قبل الضبط الدقيق وبعده، قبل أن تقبلوا العمل.

100 إلى 300 مستند: نجمع من 100 إلى 300 من مستنداتكم الحقيقية في مجموعة الاختبار قبل اختيار النموذج.

كيف يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي في التطبيقات؟

تستخدم التطبيقات الحديثة النماذج اللغوية لأداء مهامّ محدّدة ومتكرّرة، لا لمحادثات مفتوحة. ونبني في innopalm وكلاء ذكاء اصطناعي يتولّون إجراءات الأعمال، من التواصل مع العملاء المحتملين والبحث إلى معالجة المستندات والمهامّ الإدارية المساندة. ويتصرّف النظام حيث تكون التعليمات واضحة، ويترك الاستثناءات لفرق العمليات.

وفي العمليات التي تكثر فيها المستندات الورقية، نبني أنظمة لاستخراج بيانات المستندات والفواتير، تقرأ الملف الوارد وتكتب حقوله في النظام الذي يحتاج إليها. وهذا يوفّر ساعات من إدخال البيانات يدوياً، ويقلّل أخطاء النسخ في سجلّات المحاسبة وتنفيذ الطلبات.

كما نبني أنظمة استرجاع تعمل على المعرفة الداخلية للشركة، فتجيب من مستنداتها وتعرض المصدر مع الإجابة. ونبني إلى جانب ذلك أنظمة للتنبّؤ ودعم القرار تعمل على سجلّاتكم التاريخية، فتساعد المديرين على رصد الاتجاهات انطلاقاً من سجلّات أدائهم السابق.

وحين تُبطئ الأعمال المكتبية المتكرّرة موظفيكم، نبني ذكاءً اصطناعياً مخصّصاً يحلّ محلّ الإجراء اليدوي بدل أن يكتفي بالمساعدة فيه. فإن كان موظفوكم يقضون ساعات في إعادة كتابة الملفات بين الأدوات، فاطّلعوا على خدماتنا في تطوير الذكاء الاصطناعي وتعلّم الآلة، أو احجزوا مكالمة تمهيدية مجانية لنراجع أنظمتكم الحالية.

كيف يُدمج الذكاء الاصطناعي في موقع إلكتروني؟

يتبع دمج القدرات اللغوية في موقع إلكتروني الأنماط الهندسية نفسها المتّبعة في تطبيقات الجوال وسطح المكتب. فواجهة المتصفّح تتواصل مع خادم الواجهة الخلفية، وهو الذي يدير المصادقة، ويفرض حدوداً لمعدّل الطلبات، ويرسل طلبات آمنة إلى بيئة النموذج اللغوي.

وخلال مرحلة تحديد المتطلبات نتبيّن ما يمكن تحقيقه واقعياً بالبيانات المتوفّرة لديكم فعلاً، فكثير من ميزات الذكاء الاصطناعي المفيدة يستخدم مستنداتكم وسجلّاتكم الحالية، أو نموذجاً أساسياً يسترجع المعلومات من مصادركم. كما تفصل هذه المرحلة بين المشكلات التي يقدّم فيها الذكاء الاصطناعي قيمة حقيقية وتلك التي تُحلّ على نحو أفضل ببرمجيات تقليدية.

نراجع البيانات، ونبني النموذج، ونختبره وفق أهداف قابلة للقياس. وبعد التأكّد من تحقيق أهدافكم على مدخلات اختبار حقيقية، نربط واجهة الموقع الأمامية بخدمة الواجهة الخلفية التي ثبتت صلاحيتها.

ونشغّل تعلّم الآلة في بيئة الإنتاج بإصدارات مؤتمتة ومراقبة وإعادة تدريب. وتُبقي هذه المتابعة المستمرّة أداء الاستعلامات موثوقاً مع تغيّر سلوك المستخدمين بمرور الوقت.

كيف نمنع النماذج من اختلاق المعلومات؟

تتنبّأ النماذج اللغوية بتسلسل الكلمات، ولا تتحقّق من صحّة المعلومة بمطابقتها مع قواعد البيانات الداخلية. ومن دون قيود في البنية، تولّد النماذج معلومات خاطئة تبدو مقنعة. لذلك تستند الإجابات إلى مستنداتكم مع عرض المصدر، وتُحال الأسئلة الخارجة عن النطاق أو منخفضة الثقة إلى موظف.

وترفض أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدي التي نبنيها أي قيمة لا مصدر لها، أو تحيلها إلى موظف. ولأن النظام يعرض عنوان المستند ورقم الصفحة بدقّة مع كل إجابة، يستطيع الموظفون التحقّق من الأرقام في ثوانٍ.

ويرفض النظام الحالة ويحيلها إلى موظف حين يقع المدخل خارج نطاقه، أو تقلّ درجة الثقة عن الحدّ المتّفق عليه مع العميل. ويوقف هذا التصميم القائم على الإغلاق الآمن عند الخطأ (fail-closed) المخرجات المشكوك فيها قبل أن تصل إلى قواعد البيانات في المراحل اللاحقة من سير العمل.

أما القرارات التي يجب أن يعتمدها موظف قبل أن يتصرّف النظام، فيُتّفق عليها كتابةً، ويسجّل النظام من اعتمد ماذا ومتى. ويُبقي هذا السجلّ كل إجراء مؤتمت قابلاً للتدقيق لدى فرق الامتثال.

كيف نختبر دقّة النموذج ونقيّمها قبل الإطلاق؟

النظام الذي يؤدّي جيداً في عرض توضيحي غير رسمي قد يتعثّر بسهولة تحت أحمال العمل في بيئة الإنتاج. لذلك تُقيَّم ميزات الذكاء الاصطناعي على مجموعة من الحالات المسجّلة المأخوذة من موادّ العميل نفسه، مع نسبة دقّة مقيسة يطّلع عليها العميل قبل أن يقبل العمل.

نبني على نماذج Claude الرائدة والنماذج المفتوحة، ونختار منها ما يناسب المشكلة. ونحدّد أيّ النماذج اللغوية أفضل أداءً بإجراء فحوص دقّة تجريبية على مستنداتكم تحديداً قبل إطلاق أي ميزة.

ونعيد الاختبار على مجموعة الحالات المسجّلة كلما تغيّر الأمر النصي أو النموذج أو بيانات نظام الذكاء الاصطناعي التوليدي. وتمنع حزمة الاختبارات المؤتمتة هذه أي تراجع غير متوقّع في الأداء حين يحدّث المزوّدون نماذجهم الأساسية.

ونلجأ إلى الضبط الدقيق على موادّكم حيث لا يبلغ النموذج العامّ الدقّة الكافية. وتطّلعون على نسبتي الدقّة قبل الضبط وبعده، لتتأكّدوا من تحسّن الأداء تحسّناً قابلاً للقياس قبل النشر.

كيف نتعامل مع الأمن وحماية البيانات؟

يتطلّب التكامل على مستوى المؤسّسات إجراءات صارمة لحماية البيانات. ونطوّر وفق OWASP Top 10 بوصفه خطّ أساس أمنياً، فنحمي الأنظمة من ثغرات الحقن الشائعة في تطبيقات الويب ومن سوء إدارة الجلسات. ونكتب المتطلبات الأمنية في المواصفات قبل بدء التطوير.

ونشفّر البيانات في الأنظمة التي نبنيها أثناء التخزين والنقل. وتُمنح صلاحيات الوصول وفق الأدوار، فلا يرى كل شخص إلا ما يحتاجه دوره، ولا تستطيع الحسابات غير المخوّلة الاستعلام عن الموادّ المقيّدة في المؤسّسة.

وتحتفظ الأنظمة التي نبنيها بسجلّ تدقيق كامل يبيّن من فعل ماذا ومتى. ونُجري اختبار اختراق قبل الإطلاق بعمق يتناسب مع مستوى المخاطر في النظام، للتحقّق من حدود الشبكة ومن شيفرة التطبيق.

ونعالج البيانات الشخصية استناداً إلى قانون حماية البيانات الشخصية الإماراتي (PDPL) منذ مرحلة تصميم البنية. وحين لا يجوز أن تغادر البيانات الدولة أو شبكة العميل، نستضيف النظام داخل الإمارات أو على خوادم العميل نفسه.

ونتّفق مسبقاً على المدة التي يجب أن يعود خلالها النظام إلى العمل بعد أي عطل، وعلى حجم البيانات الحديثة التي يمكن للعميل تحمّل فقدانها. ونحفظ النسخ الاحتياطية في موقع منفصل، ونختبر استعادة كاملة للنظام قبل التشغيل الفعلي. وإذا تعطّلت خدمة ذكاء اصطناعي يحتاج إليها النظام، تُحفظ المهامّ في قائمة انتظار آمنة، ويستطيع الفريق مواصلة العمل يدوياً.

يندرج هذا المقال ضمن عملنا في تطوير الذكاء الاصطناعي وتعلّم الآلة، ويعكس منهجية التخطيط التي تقوم عليها طريقة عملنا.

أبرز النقاط

• يتوقّف نجاح دمج النماذج على قياس أداء البنى المرشّحة على ملفات أعمالكم الحقيقية، لا على الادّعاءات التسويقية.
• يجب أن تبقى الإجابات مستندة إلى ملفات الشركة الخاصّة، مع مصادر يمكن التحقّق منها تُعرض مع كل استعلام.
• يجب أن تتوقّف التطبيقات بأمان عند الخطأ، وأن تحيل الطلبات الملتبسة إلى مراجعين محدّدين من الموظفين كلما قلّت درجة الثقة عن المستويات المتّفق عليها.
• تتطلّب ضوابط الحماية المؤسّسية صلاحيات وصول قائمة على الأدوار، وتشفيراً كاملاً، واستضافة محلية كلما قيّدت قواعد الامتثال نقل البيانات.
• يحمي امتلاككم الكامل لحقوق الملكية الفكرية وحزم الاختبارات أعمالكم من الارتهان للمورّد (Vendor Lock-in).

المصادر

1. مؤسّسات في الإمارات تطلق نماذج لغوية كبيرة (u.ae)