دمج الأدوات واستراتيجية الاختيار

لكل برنامج ماجستير في القانون، بغض النظر عن قدراته، قيد أساسي: إنه نظام مغلق. إذا سألنا روبوت دردشة يعمل بالذكاء الاصطناعي: "ما هي حالة الطقس الحالية في سان فرانسيسكو؟"، يجب أن يجيب النموذج بإجابة مثل: "لا أستطيع الوصول إلى معلومات الطقس الآنية". هذا يُظهر أن برنامج ماجستير في القانون، بمفرده، يعمل كنظام مغلق. لا يمكنه الوصول إلى بيانات الإنترنت المباشرة، ولا يمكنه تنفيذ إجراءات واقعية. في جوهره، يعمل بالكامل ضمن نموذجه الداخلي، دون وعي أو تفاعل خارجي.

ومع ذلك، صُممت برامج إدارة التعلم الحديثة ذات القدرات الوكيلة خصيصًا لتجاوز هذا القيد. فهي مبنية على القدرة الكامنة على استخدام أدوات خارجية. قد يعني هذا استدعاء API برمجة تطبيقات الطقس، أو البحث في قاعدة بيانات خاصة، أو التفاعل مع برامج أخرى. هذه القدرة على اتخاذ الإجراءات هي ما يحول روبوت الدردشة البسيط إلى وكيل ذكاء اصطناعي كفؤ.

تطرح هذه القدرة الجديدة سؤالاً جوهرياً: كيف يعرف النموذج الأدوات المتاحة له؟ كيف يفهم غرض كل أداة؟ وكيف يقرر أيها سيستخدم طلب مستخدم محدد؟ هنا تبرز أهمية هندسة الاستجابة السريعة. دورنا كمهندسي استجابة سريعة ليس بناء هذه القدرات الوكيلة، بل توجيهها. من خلال الاستجابة السريعة، نوفر دليل المستخدم الذي يتبعه الذكاء الاصطناعي لاتخاذ الإجراءات بطريقة مُحكمة وقابلة للتنبؤ.

دعونا نستكشف تقنيات هندسة المطالبات لتحديد واختيار وتخطيط الأدوات الخارجية. سنتعلم كيفية كتابة تعريفات أدوات فعّالة تُرشد النموذج، وكيفية استخدام أطر المطالبات المتقدمة، مثل ReAct، لإدارة مهام معقدة ومتعددة الخطوات.

أساسيات استخدام الأدوات

لتوجيه نموذج لاستخدام الأدوات، يجب علينا أولاً فهم بنية المعلومات المطلوبة في الموجه. تتضمن هذه العملية، والتي تُعرف عادةً باسم استدعاء الدالة أو استخدام الأداة ، إضافة قسم جديد وهام إلى الموجه: مجموعة من تعريفات الأدوات.

المكون الجديد للموجه: تعريف الأداة