هل تذكر عندما كانت الهندسة السريعة تعني هجمات ChatGPT الذكية وتفكير مستنير؟ هذه الأيام قد انتهت منذ فترة طويلة.بعد أن أصبحت النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) متماثلة في تدفقات العمل في الشركات، فإن الأدوات التي نستخدمها لإنشاءها بحاجة إلى أن تنمو أيضا.
اليوم، يتم تغيير الهندسة السريعة من الإبداع والتجربة إلى شيء ما يشبه تطوير البرمجيات. إنها عن بناء أنظمة يمكن اختبارها، والمراقبة، والتحسين. سواء كنت تخطط أدوات للإنتاج أو تجارب مع خطوط متعددة الخطوات، تحتاج إلى أدوات تمكنك من تحسين الإبلاغات بشكل مستمر.
هذه المقالة تكتشف ثمانية مشاريع تُعزز الهندسة الطارئة، من تدفقات العمل المرئي إلى تدفقات الطارئة الذاتية، تساعد هذه الأدوات على توسيع مشاريع LLM الخاصة بك دون فقدان السيطرة أو الشفافية.
1ـAdalFlow- بناء وتحسين التطبيقات LLM الذكية
AdalFlow هو إطار مهيمن على PyTorch الذي يسمح للمطورين بإنشاء وتحسين تدفقات العمل LLM بشكل واضح.
Key Concepts:
- FlowModule: كما هو الحال مع PyTorch nn.Module، يمكنك تحديد بطاقات البناء المستخدمة مرة أخرى الخاصة بك لعمليات العمل LLM، بما في ذلك منطق القيادة، مكونات RAG، أو المكونات.
- AutoDiff + Static Graph Compilation: في الخلفية ، تقوم AdalFlow بتجميع FlowModule الخاص بك إلى DAG فعالة ، مما يقلل من المكالمات LLM غير الضرورية.
- إجراء إزالة: يمكنك تحديد المنطق مرة واحدة ثم إجراءها على المستوى المحلي أو عن بعد، أو في وضع إرسال باستخدام المستندات المدمجة.
Example Use Case:يمكنك بناءAgentFlowModuleالتي تتوافق مع العثور على (من خلال RAG)، وتصميم الدعوات المختلطة، والتحقق من النتائج بطريقة الدعوة - كل ذلك في خط واحد متوافق.
تم تصميم AdalFlow لتطبيقات LLM على مستوى الإنتاج مع ميزانية التوقيت الصارمة ومتطلبات موثوقية واضحة.
2ـالكلب- أول مهندس AI Prompt الخاص بك
Ape ، الذي تم إنشاؤه من قبل Weavel ، هو شركة متخصصة في الهندسة السريعة التي تساعدك على اختبار وتشغيله وتحسين تطبيقات LLM الخاصة بك. تم تصميمه لتجنب الحاجة إلى تقييم السريع القائم على الأمعاء من خلال توفير المطورين ردود الفعل المختصرة والمراقبة حول كيفية سلوك العمالة الخاصة بهم.
What It Does:
- تخزين وتشغيل العلامات: يتم تسجيل Ape كل إرسال، إرسال الأدوات، الإجابة، وإعادة التشغيل في جلسة. يمكنك إعادة تشغيل الخطوات المحددة أو إعادة تشغيل سلسلة مع الإرسال المعدل لمعرفة كيفية تغير السلوك.
- مقارنة المفاجآت المفاجآت المفاجآت المفاجآت المفاجآت المفاجآت المفاجآت المفاجآت المفاجآت المفاجآت المفاجآت المفاجآت المفاجآت المفاجآت المفاجآت المفاجآت المفاجآت المفاجآت المفاجآت المفاجآت المفاجآت المفاجآت المفاجآت المفاجآت المفاجآت المفاجآت المفاجآت المفاجآت المفاجآت المفاجآت المفاجآت المفاجآت المفاجآت المفاجآت المفاجآت المفاجآت المفاجآت المفاجآت المفاجآت
Why It’s Powerful:يعمل Ape كما هو الحال في استخدام مهندسك المباشر الأول - تلقائياً لعملية الاختبار والخطأ مع التتبع والتفكير. بدلاً من الأسئلة "ماذا حدث خطأ؟" يمكنك أن ترى بالضبط كيف عملت الوكالة وما الذي أدى إليه.
3ـسيارة – Evaluate and Optimize RAG Pipelines Automatically
AutoRAG هو إطار مصدر مفتوح يساعدك على بناء وتقييم وتحسين خطوط إنتاج RAG باستخدام بياناتك الخاصة.هذا هو مثالي للمطورين والباحثين الذين يرغبون في اختبار إعدادات RAG المختلفة - مثل استراتيجيات التخزين والترخيص والتصنيف - دون إعادة بناء خطوط التخزين بأكمله يدويًا.
Core Features:
- المكونات Plug-and-Play: يحتوي على تطبيقات متنوعة من المكونات RAG المشتركة: النماذج المملوكة (مثل OpenAI، Cohere)، المزودين، المزودين (مثل FAISS)، المزودين، والمزودين الاستجابة.
- RAG Benchmarking: تحدد مجموعة من التقييمات (الواقع + الاستفسار + الإجابة المتوقعة) ، وسيتم تقييم AutoRAG بشكل تلقائي لوسائل النقل المختلفة باستخدام معيارين مثل EM (المتوافق الصحيح)، F1، ROUGE، وBLEU.
- البحث عن الطائرات: تقييم تلقائيا مجموعة من الوحدات والبرمجيات للعثور على تحديث أداء أفضل على البيانات الخاصة بك.
- لوحة المراقبة: يوفر UI مفتوح على شبكة الإنترنت لإظهار أداء القوارب، والإنتاج، والتقارير المقارنة.
Why It Matters:يتطلب تصميم خطوط RAG العديد من الأجزاء المتحركة: كيفية تكوين الوثائق، ما هو نموذج التخزين الذي تستخدمه، ما هو المتصفح لتطبيق، وما إلى ذلك AutoRAG تلقائياً هذه العملية التجربة، مما يساعدك على تخزين ساعات من محاولة الخطأ، وتساعدك على العثور على الإعدادات المثالية بسرعة.
4ـDSPY- إطار لتطوير البرمجيات، وليس تحفيز النماذج اللغوية
DSPy هو إطار قوي من ستانفورد NLP الذي يقدم الهيكل والتحسين إلى الهندسة السريعة من خلال معالجة المكونات LLM مثل الوحدات المبرمجة.
Core Abstraction:
- الصوتيات: يمكنك تحديد الصوتيات (الخطوط الدخولية/الخلفية) لكل مكون، على سبيل المثال، يلتحق المتصفح بقطع من الفقرة ويعود إلى عبارة مفصلة.
- الوحدات: بدلاً من كتابة الدعوات بشكل يدوي، يمكنك تشكيل التطبيق من مجموعات البناء مثل: Predict – simple generation Select – ranking or classification tasks ChainOfThought – multi-step reasoning RAG – retrieval-augmented modules
- تحسينات: يأتي DSPy مع تحسينات داخلية مثل COPRO ، والتي تقوم بتنفيذ التجارب لتحديد أفضل هيكل الإشارة والتشكيل والتكوين LLM باستخدام التقنيات القابلة للتصوير أو التحقق.
Key Features:
- خطوط الإنتاج المباشرة: يمكنك تحديد تدفقات عمل LLM كدرجات Python المباشرة مع الدخول / النتائج الهيكلية.
- تقييمات تلقائية: تقوم بتقييمات على مجموعات البيانات المذكورة وتسمح لـ DSPy بتحسين التعبير المباشر أو اختيار مثال تلقائيًا.
- MLFlow التكامل: العثور على التجارب، والتعديلات السريعة، والرقائق الناتجة عن الأداء في الوقت المناسب.
Why It Matters:DSPy يجلب تدفقات العمل الهندسية في طليعة ML إلى تطوير LLM. ليس مجرد حزمة - فهذا هو بيئة لتصنيع، اختبار، وتحسين تطبيقات LLM المتنقلة.
5Zenbaseبرنامج، وليس الدعوة، لأجهزة الكمبيوتر في الإنتاج
Zenbase Core هو مكتبة لتطوير - وليس تحفيز - الذكاء الاصطناعي في الإنتاج. إنه إعادة تكوين من مشروع Stanford NLP DSPy وتديرها عدة من مسؤوليها الرئيسيين. في حين أن DSPy رائع للبحث والتجربة، Zenbase التركيز على تحويل هذه الأفكار إلى أدوات مناسبة للبيئات الإنتاجية. فإنه يأخذ قوة الذاكرة الهيكلية والتحكم والتصميم LLM في تدفق العمل في الهندسة البرمجية.
Key Points:
- DSPy vs Zenbase: DSPy تم إنشاؤه من أجل البحوث والتطوير، حيث يتم اختبار وتقييم الأفكار.
- تحسين الدعوات التلقائية: يوفر Zenbase تحسينات الدعوات التلقائية والتحليلية التلقائية في التطبيقات في العالم الحقيقي، وتدميرها بشكل مباشر في الأنابيب الموجودة.
-
Engineering Focus: Designed for software teams that need composable, debuggable LLM programs that evolve beyond prototype.
Zenbase هو مثالي للمطورين الذين يرغبون في التعامل مع الهندسة السريعة كهندسة حقيقية - ماكينة، يمكن اختبارها، وتصنيع على الصعيد.
6السيارات- التقييم السريع باستخدام التقييم السريع المستند إلى الأهداف
AutoPrompt هو إطار رئيسي لتعزيز أداء المرور تلقائياً استناداً إلى البيانات الحقيقية والردود على النماذج بدلاً من الاعتماد على التكرارات اليدوية أو الوعي البشري، يستخدم AutoPrompt أداة تحسين لتعزيز المرور لمهامك ومجموعة البيانات الخاصة بك.
Why It Matters:تتضمن التحكم السريع عادة اختبار عشرات التعديلات الصوتية عبر اليد. AutoPrompt تلقائياً هذا، ويكتشف الأقراص الخلفية، ويحسن باستمرار التحكم السريع - تحويل الكتابة السريعة إلى عملية قابلة للتقييم والتوسع.
7EvoPromptتقنيات البحث السريع (Evolutionary Algorithms for Prompt Search)
EvoPrompt هو مشروع بحث يدعم مايكروسوفت الذي يستخدم ألغازاً تطورياً لتحسين الإشارات، ويعد إعداد الإشارات مشكلة بحثية أساسية في عدد السكان: إنتاج العديد من الإشارات، وتقييم جودةها، وتطوير الأداء الأفضل من خلال الاختلاط والانتقال.
How It Works:
- السكان الأول: تبدأ مع مجموعة من طلبات المرشحين لمهمة معينة.
- تقييم: يتم تقييم كل سؤال باستخدام معيار محدد (على سبيل المثال، دقة، BLEU، إنسان Eval).
- التطور الجيني: التغيير يقدم تغييرات صغيرة ومثيرة للجدل لتعزيز الأداء. Crossover يجمع الإشعارات ذات الأداء العالي في إصدارات جديدة.
- التكرار: يتم تكرار العملية على مدى أربعة أجيال حتى تتوافق الأداء.
Supported Algorithms:
- ألغاز الجينات (GA)
- التطور التفاعلي (DE)
- العمليات القائمة على الشجرة باستخدام LLMs
Why It Matters: Writing the perfect prompt is hard—even harder when doing it at scale. EvoPrompt turns prompt design into a computational optimization problem, giving you measurable gains without human micromanagement.
8المفاجأة- تقييم و تحسين الملفات المتعلقة بـ Feedback Prompt
Promptimizer هو مكتبة Python التجريبية لتعزيز الإرشادات باستخدام حوافز الإرشادات من LLMs أو محاسبات البشر. على عكس المرافق التي تركز فقط على إنتاج أو تقييم، Promptimizer يخلق خطوطًا متكاملة لتعزيز نوعية الإرشادات باستمرار مع مرور الوقت.
Why It Matters:يوفر Promptimizer الهندسة السريعة نفس النماذج التي تتوقعها في اختبار UX أو تدريب ML: اختبار، قياس، تحسين.
لماذا هذه الأدوات مهمة
هذه الأدوات تحويل الهندسة السريعة من فن إلى ممارسة الهندسة التخصصية:
- السيطرة على التكاليف: الاستفسارات المتقدمة تستخدم أقل الأسهم، مما يقلل بشكل مباشر تكاليف API.
- سرعة: أدوات مثل AdalFlow و AutoRAG تقلل من وقت التطوير من أيام إلى دقائق.
- الحد الأدنى: تحسين المرافق مثل EvoPrompt تقييمات المقارنة بنسبة 15٪.
- الإدارة: أنظمة مثل Ape و DSPy تدعم التقييم والتكرار.
إن الهندسة السريعة لم تعد مجرد مهارة - فقد تطور إلى مجموعة شاملة.
الأفكار النهائية
سواء كنت تتعامل مع تعقيدات تدفق العمل مع AdalFlow، أو تحديد المقاييس مع Ape، أو تحسين الإرشادات مع AutoPrompt و EvoPrompt، هذه الأدوات تنقلك من أساليب مبتكرة إلى ممارسات الهندسة الموثوقة.
العائد على الاستثمار ملموس: من تحسينات أقل من 1 دولار إلى تحفيزات التحويل الكبيرة ، فإن الدعم الفعلي يثبت قيمة ذلك.
Looking ahead, we anticipate tighter integrations with fine-tuning, multi-modal prompt design, and prompt security scanners. The message is clear:
The era of artisanal prompting is behind us. Welcome to industrial-grade prompt engineering. Build better prompts. Build better systems.
