هل تذكرون عندما كانت الهندسة السريعة تعني اختراقات ChatGPT الذكية والتخمينات الحدسية؟ لقد ولّت تلك الأيام. مع تزايد دمج نماذج اللغات الكبيرة (LLM) في سير عمل المؤسسات، يجب أن تتطور الأدوات التي نستخدمها للبناء معها أيضًا.
اليوم، تتحول هندسة التوجيه من الإبداع والتجربة والخطأ إلى ما يشبه تطوير البرمجيات. يتعلق الأمر ببناء أنظمة قابلة للاختبار والملاحظة والتحسين. سواء كنت تصمم برامج إنتاجية أو تجرّب خطوط أنابيب متعددة الخطوات، فأنت بحاجة إلى أدوات تُمكّنك من تحسين التوجيهات بشكل منهجي.
تستكشف هذه المقالة ثمانية مشاريع تُعيد تعريف هندسة التوجيه. من سير العمل المرئي إلى التوجيهات المُعدّلة تلقائيًا، تُساعدك هذه الأدوات على توسيع نطاق مشاريع الماجستير في القانون (LLM) الخاصة بك دون فقدان السيطرة أو الوضوح.
1. AdalFlow - إنشاء تطبيقات LLM وتحسينها تلقائيًا
AdalFlow هو إطار عمل مستوحى من PyTorch، يُمكّن المطورين من بناء وتحسين سير عمل LLM بشكل إعلاني. تكمن قوته الأساسية في الجمع بين واجهات برمجة تطبيقات Python التعبيرية والتحسين التلقائي لزمن الوصول والأداء والتكلفة.
المفاهيم الرئيسية:
- FlowModule: تمامًا مثل PyTorch
nn.Module، يمكنك تعريف كتل البناء القابلة لإعادة الاستخدام الخاصة بك لتدفقات عمل LLM، بما في ذلك منطق التوجيه أو مكونات RAG أو الوكلاء. - AutoDiff + تجميع الرسم البياني الثابت: خلف الكواليس، يقوم AdalFlow بتجميع
FlowModuleالخاص بك إلى DAG فعال، مما يقلل من مكالمات LLM غير الضرورية. - التنفيذ المنفصل: يمكنك تعريف المنطق مرة واحدة ومن ثم تنفيذه محليًا أو عن بُعد أو في وضع البث باستخدام المنفذين القابلين للتوصيل.
مثال على حالة الاستخدام: يمكنك إنشاء AgentFlowModule الذي يجمع بين الاسترجاع (عبر RAG)، وتنسيق المطالبة المنظم، والتحقق من صحة إخراج نمط استدعاء الوظيفة - كل ذلك في خط أنابيب موحد واحد.
تم تصميم AdalFlow لتطبيقات LLM عالية الجودة ذات ميزانيات زمن انتقال صارمة ومتطلبات موثوقية واضحة.
2. Ape - مهندس الذكاء الاصطناعي الأول الخاص بك
Ape، من تطوير Weavel، هو مساعد مهندس سريع يساعدك على اختبار تطبيقات LLM وتصحيح أخطائها وتحسينها. صُمم هذا البرنامج للتخلص من الحاجة إلى ضبط سريع يعتمد على الحدس، وذلك من خلال تزويد المطورين بملاحظات منظمة وقابلة للفحص حول سلوك وكلائهم.
ماذا يفعل:
- تسجيل وإعادة تشغيل الآثار: يُسجل Ape كل مُطالبة، واستدعاء أداة، واستجابات، وإعادة محاولة في الجلسة. يمكنك إعادة تشغيل خطوات مُحددة أو إعادة تشغيل سلاسل بمُطالبات مُعدّلة لمعرفة كيفية تغير السلوك.
- مقارنة التكرارات السريعة: تدعم المقارنات جنبًا إلى جنب بين إصدارات سريعة مختلفة، مما يسمح لك بتقييم الأداء أو الدقة أو تقليل الهلوسة.
لماذا هو قوي؟ يعمل Ape كأول مهندس توظيف فوري لديك، حيث يُؤتمت عملية التجربة والخطأ مع إمكانية التتبع والتحليل. بدلاً من سؤال "ما الخطأ؟"، يمكنك رؤية سلوك العميل بدقة وما أدى إليه.
3. AutoRAG - تقييم وتحسين خطوط أنابيب RAG تلقائيًا
AutoRAG هو إطار عمل مفتوح المصدر يساعدك على بناء وتقييم وتحسين خطوط أنابيب توليد البيانات المعززة بالاسترجاع (RAG) باستخدام بياناتك الخاصة. وهو مثالي للمطورين والباحثين الذين يرغبون في اختبار إعدادات RAG المختلفة، مثل استراتيجيات التجزئة، وأدوات الاسترجاع، والمصنفات، دون الحاجة إلى إعادة بناء خط الأنابيب بالكامل يدويًا.
الميزات الأساسية:
- وحدات التوصيل والتشغيل: تتضمن تنفيذات معيارية لمكونات RAG الشائعة: نماذج التضمين (على سبيل المثال OpenAI وCohere) ووحدات التجزئة، وأجهزة الاسترجاع (على سبيل المثال FAISS)، والمصنفات، ومولدات الاستجابة.
- معايرة RAG: قم بتحديد مجموعة تقييم (السياق + الاستعلام + الإجابة المتوقعة)، وسوف يقوم AutoRAG تلقائيًا بمقارنة خطوط الأنابيب المختلفة باستخدام مقاييس مثل EM (المطابقة الدقيقة)، وF1، وROUGE، وBLEU.
- البحث في خط الأنابيب: يقوم تلقائيًا بتقييم مجموعات الوحدات النمطية والمعلمات الفائقة للعثور على التكوين الأفضل أداءً على بياناتك.
- لوحة المعلومات: توفر واجهة مستخدم ويب نظيفة لتوضيح أداء خط الأنابيب والمخرجات ومقاييس المقارنة.
أهمية هذا الأمر: يتضمن تصميم خط أنابيب RAG العديد من الأجزاء المتحركة: كيفية تقسيم المستندات، ونموذج التضمين الذي تستخدمه، والمسترد الذي يجب تطبيقه، وما إلى ذلك. يقوم AutoRAG بأتمتة عملية التجريب هذه، مما يوفر ساعات من التجربة والخطأ ويساعدك في العثور على الإعدادات المثالية بسرعة.
4. DSPy - إطار عمل للبرمجة، وليس نماذج لغة المطالبة
DSPy هو إطار عمل قوي من Stanford NLP يوفر البنية والتحسين للهندسة السريعة من خلال التعامل مع مكونات LLM مثل الوحدات القابلة للبرمجة.
التجريد الأساسي:
- التوقيعات: يمكنك تعريف
Signature(مخطط الإدخال/الإخراج) لكل وحدة - على سبيل المثال، يأخذ الملخص فقرة ويعيد جملة موجزة. - الوحدات: بدلاً من كتابة المطالبات يدويًا، يمكنك إنشاء التطبيق الخاص بك من كتل بناء مثل:
-
Predict– الجيل البسيط -
Select- مهام الترتيب أو التصنيف -
ChainOfThought– التفكير متعدد الخطوات -
RAG- وحدات معززة بالاسترجاع
-
- المحسِّنات: يأتي DSPy مزودًا بمحسِّنات مدمجة مثل
COPRO، والتي تُجري تجارب للعثور على أفضل بنية للمطالبة، والتنسيق، وتكوين LLM باستخدام تقنيات تعتمد على اللقطات القليلة أو الاسترجاع.
الميزات الرئيسية:
- خطوط الأنابيب القابلة لإعادة الإنتاج: يمكنك تعريف سير عمل LLM كفئات Python قابلة لإعادة الاستخدام مع مدخلات/مخرجات منظمة.
- الضبط التلقائي: قم بتشغيل التقييمات على مجموعات البيانات المصنفة واترك لـ DSPy تحسين صياغة التعليمات البرمجية أو تحديد المثال تلقائيًا.
- تكامل MLFlow: تتبع التجارب، والمتغيرات السريعة، ومقاييس الأداء بمرور الوقت.
أهميتها: تُضيف DSPy سير عمل هندسية بأسلوب التعلم الآلي إلى تطوير برامج ماجستير الحقوق. إنها ليست مجرد غلاف، بل هي منظومة متكاملة لبناء تطبيقات ماجستير الحقوق المعيارية واختبارها وتحسينها.
5. Zenbase - البرمجة، وليس الحث، للذكاء الاصطناعي في الإنتاج
Zenbase Core هي مكتبة برمجة الذكاء الاصطناعي في بيئة الإنتاج، وليس توجيهه. وهي فرع من مشروع DSPy التابع لجامعة ستانفورد لمعالجة اللغات الطبيعية (NLP)، ويقودها عدد من المساهمين الرئيسيين. في حين أن DSPy ممتاز للبحث والتجريب، تُركز Zenbase على تحويل هذه الأفكار إلى أدوات مناسبة لبيئات الإنتاج. فهي تُدمج قوة الذاكرة المُهيكلة، والاسترجاع، وتنسيق برامج الماجستير في القانون (LLM) في سير عمل هندسة البرمجيات.
النقاط الرئيسية:
DSPy مقابل Zenbase: صُمم DSPy للبحث والتطوير، حيث يختبر المطورون الأفكار ويقيّمونها. تُكيّف Zenbase هذه الأفكار للإنتاج، مع التركيز على الموثوقية وسهولة الصيانة والجاهزية للنشر.
تحسين المطالبة التلقائية: يمكّن Zenbase من التحسين التلقائي للمطالبات ومنطق الاسترجاع في التطبيقات الواقعية، والتكامل بسلاسة مع خطوط الأنابيب الموجودة.
التركيز على الهندسة: مصمم لفرق البرمجيات التي تحتاج إلى برامج LLM قابلة للتكوين والتصحيح والتي تتطور إلى ما هو أبعد من النموذج الأولي.
يُعد Zenbase مثاليًا للمطورين الذين يرغبون في التعامل مع الهندسة السريعة باعتبارها هندسة حقيقية - معيارية وقابلة للاختبار ومصممة للتوسع.
6. AutoPrompt - ضبط المطالبة باستخدام معايرة المطالبة القائمة على النية
AutoPrompt هو إطار عمل خفيف الوزن لتحسين أداء المطالبات تلقائيًا استنادًا إلى بيانات حقيقية وملاحظات النماذج. بدلاً من الاعتماد على التكرارات اليدوية أو الحدس البشري، يستخدم AutoPrompt حلقة تحسين لتحسين المطالبات لمهمتك ومجموعة بياناتك المحددة.
أهمية ذلك: عادةً ما يتضمن ضبط العبارات اختبار عشرات الصيغ المختلفة يدويًا. يُؤتمت AutoPrompt هذه العملية، ويكتشف الأخطاء، ويُحسّن العبارات باستمرار، مما يُحوّل كتابة العبارات إلى عملية قابلة للقياس والتوسع.
7. EvoPrompt - خوارزميات متطورة للبحث الفوري
إيفوبرومبت مشروع بحثي مدعوم من مايكروسوفت، يطبق خوارزميات تطورية لتحسين المحفزات. يُعيد المشروع صياغة صياغة المحفزات كمشكلة بحث قائمة على السكان: توليد العديد من المحفزات، وتقييم ملاءمتها، وتطوير الأفضل أداءً من خلال الطفرة والتبادل.
كيف يعمل:
- السكان الأوليون: ابدأ بمجموعة من المطالبات المرشحة لمهمة محددة.
- التقييم: يتم تسجيل كل مطالبة باستخدام مقياس محدد (على سبيل المثال، الدقة، BLEU، التقييم البشري).
- التطور الجيني:
- تؤدي الطفرة إلى إدخال تغييرات صغيرة عشوائية لتحسين الأداء.
- يقوم Crossover بدمج المطالبات عالية الأداء في أشكال جديدة.
- يضمن الاختيار الاحتفاظ بالمطالبات ذات الأداء الأعلى للجيل القادم.
- التكرار: تتكرر العملية على مدى أجيال متعددة حتى يتقارب الأداء.
الخوارزميات المدعومة:
- الخوارزمية الجينية (GA)
- التطور التفاضلي (DE)
- عمليات التقاطع القائمة على الشجرة باستخدام LLMs
أهمية ذلك: كتابة مُوجِّه مثالي أمرٌ صعب، بل ويزداد صعوبةً عند تنفيذه على نطاق واسع. يُحوِّل EvoPrompt تصميم المُوجِّه إلى مُشكلة تحسين حاسوبية، مُحققًا مكاسب ملموسة دون تدخل بشري.
8. Promptimizer - التقييم والتحسين الفوري القائم على التغذية الراجعة
Promptimizer هي مكتبة بايثون تجريبية لتحسين المطالبات باستخدام حلقات التغذية الراجعة من خبراء القانون أو المُقيّمين البشريين. بخلاف الأطر التي تُركز فقط على التوليد أو التقييم، تُنشئ Promptimizer مسارًا مُهيكلًا لتحسين جودة المطالبات بشكل منهجي مع مرور الوقت.
أهميته: يمنح Promptimizer هندسة الاستجابة السريعة نفس نوع حلقة التغذية الراجعة المتوقعة في اختبار تجربة المستخدم أو تدريب التعلم الآلي: الاختبار، والقياس، والتحسين. إنه فعال بشكل خاص لكتابة النصوص، وإنشاء المحتوى، وأي مهمة تتطلب جودة ذاتية.
لماذا هذه الأدوات مهمة
تعمل هذه الأدوات على تحويل الهندسة السريعة من فن إلى ممارسة هندسية منضبطة:
- التحكم في التكلفة: تستخدم المطالبات المُحسّنة عددًا أقل من الرموز، مما يقلل بشكل مباشر من نفقات واجهة برمجة التطبيقات.
- السرعة: تعمل أدوات مثل AdalFlow وAutoRAG على تقليل وقت التطوير من أيام إلى دقائق.
- الدقة: تعمل الأطر مثل EvoPrompt على تعزيز درجات المعايير بنسبة تصل إلى 15%.
- الحوكمة: تدعم أنظمة مثل Ape وDSPy إمكانية التدقيق وإمكانية التكرار.
لم تعد الهندسة السريعة مجرد مهارة، بل تطورت إلى مجموعة شاملة.
الأفكار النهائية
لا يقتصر مستقبل تطبيقات ماجستير الحقوق على الحيل الذكية، بل على البنية التحتية القابلة للتطوير. سواء كنت تُعالج تعقيد سير العمل باستخدام AdalFlow، أو تُصحح أخطاء الوكلاء باستخدام Ape، أو تُحسّن التعليمات باستخدام AutoPrompt وEvoPrompt، فإن هذه الأدوات تُحسّنك من أساليب تعتمد على الحدس إلى ممارسات هندسية موثوقة.
إن العائد على الاستثمار ملموس: بدءًا من عمليات التحسين التي تقل عن دولار واحد وحتى تعزيزات التحويل الكبيرة، يثبت التحفيز الفعال قيمته.
بالنظر إلى المستقبل، نتوقع تكاملاً أوثق مع تصميم دقيق متعدد الوسائط، وأجهزة مسح أمني سريعة. الرسالة واضحة:
انتهى عصر التوجيه الحرفي. أهلاً بكم في هندسة التوجيه الصناعي. طوّروا توجيهات أفضل، وأنظمة أفضل.
