أدوات الهندسة الفورية
تعرف على الأدوات المتاحة لاختبار وإدارة وإصدار وتقييم المطالبات، وافهم أي فئة من الأدوات تناسب كل مرحلة من مراحل سير عمل هندسة المطالبات الخاصة بك.
لا يُمثل بناء نماذج تنبيه موثوقة سوى جزء من الصورة. فمع انتقال هندسة نماذج التنبيه من التجارب الفردية إلى سير العمل الجماعي وأنظمة الإنتاج، تبرز الحاجة إلى أدوات مُخصصة. فبدون هذه الأدوات، تبقى نماذج التنبيه حبيسة ملفات نصية أو سجلات المحادثات، ما يجعل تتبع التغييرات صعبًا، ومقارنة النتائج مُعقدة، ومراقبة الجودة عبر كمية كبيرة من المخرجات شبه مستحيلة.
توجد أدوات هندسية متخصصة لحل هذه المشكلات تحديدًا. وهي تغطي أربع مراحل متميزة من دورة حياة الرسائل الفورية:
التجريب
إدارة
مراقبة
إعادة الاستخدام البرمجي
إن فهم أي فئة من الأدوات تلبي أي حاجة هو ما يسمح لنا بناء سير عمل منهجي بدلاً من أن يكون مرتجلاً.
لماذا تُعد الأدوات مهمة في الهندسة السريعة؟
إنّ الرسالة الفعّالة في المحادثات العادية تختلف تمامًا عن تلك المستخدمة في منتج يستخدمه آلاف الأشخاص. في بيئة الإنتاج، يجب ترقيم إصدارات الرسائل لتمكيننا من التراجع عن التغييرات، وتقييمها لقياس الجودة، ومراقبتها لاكتشاف أي تراجع في الأداء، وتصميم قوالب قابلة لإعادة الاستخدام بشكل متسق عبر مختلف المدخلات.
هذه هي الفجوة التي تسدها أدوات الهندسة السريعة. فكما أن هندسة البرمجيات تتضمن أنظمة التحكم في الإصدارات، وأطر الاختبار، ولوحات مراقبة الأداء، فإن للهندسة السريعة نظامها البيئي المتنامي من الأدوات المصممة لتطبيق نفس المنهجية على التطوير السريع.
يمكننا تصنيف هذه الأدوات إلى أربع فئات: أدوات التجريب والاستكشاف، وأدوات إدارة الإصدارات والتحكم بها، وأدوات المراقبة والتقييم، وأطر قوالب التوجيه. وتتناول كل فئة مرحلة مختلفة من مراحل سير العمل.
أدوات الملعب والتجريب
قبل أن يصل أي طلب إلى سير عمل مُدار، يبدأ بالتجربة. أدوات بيئة الاختبار هي واجهات تفاعلية تتيح لنا اختبار الطلبات مقابل نموذج في الوقت الفعلي، وتعديل المعلمات، ومراقبة تأثير التغييرات الطفيفة على المخرجات. إنها أسرع طريقة لتطوير طلب والتحقق من صحته قبل بناء أي شيء حوله.
بيئة اختبار OpenAI
تُعد منصة OpenAI Playground واحدة من أكثر البيئات استخدامًا لإجراء التجارب على الرسائل النصية. فهي توفر واجهة سهلة الاستخدام لكتابة رسائل النظام ورسائل المستخدم، والاختيار من بين النماذج المتاحة، وتعديل معايير مثل درجة الحرارة والحد الأقصى لطول رمز .
تدعم منصة الاختبار كلاً من وضعَي الدردشة والإكمال، وتتيح لنا حفظ إعدادات الرسائل النصية لتسهيل إعادة الاختبار. بالنسبة للفرق التي تعمل مع نماذج OpenAI ، تُعدّ هذه المنصة عادةً نقطة البداية لأي تطوير جديد للرسائل النصية قبل نقلها إلى نظام مُدار.
وحدة تحكم أنثروبية
توفر وحدة التحكم الأنثروبية بيئة مكافئة للعمل مع نماذج كلود. تتيح لنا ميزة بيئة العمل كتابة واختبار مطالبات النظام جنبًا إلى جنب مع رسائل المستخدم، ومقارنة المخرجات عبر إصدارات مختلفة من نموذج كلود، وتجربة بنية المطالبات في بيئة سلسة.
بالنسبة لأي شخص يقوم بالبناء على Claude، فإن وحدة التحكم هي المحطة الأولى الطبيعية للتجربة السريعة.
استوديو جوجل للذكاء الاصطناعي
يُعدّ Google AI Studio بيئة تجريبية لنماذج Gemini. يدعم هذا البرنامج التوجيهات الحرة، والتفاعلات الشبيهة بالدردشة، وتعليمات النظام، ويتضمن عناصر تحكم في المعلمات مشابهة لبيئات الاختبار الأخرى. كما يتكامل مباشرةً مع API Gemini، مما يُسهّل الانتقال من مرحلة التجربة إلى مرحلة التكامل.
أدوات إدارة الرسائل والتحكم في الإصدارات
بمجرد أن يعمل التوجيه، يحتاج إلى مكان مناسب. توفر أدوات إدارة التوجيهات طريقة منظمة لتخزين التوجيهات، وإصدار نسخ منها، وتنظيمها، ومشاركتها عبر الفريق أو المشروع. إنها تُضفي انضباط التحكم في الإصدارات على تطوير التوجيهات، تمامًا كما يفعل Git مع التعليمات البرمجية.
طبقة التوجيه
PromptLayer هي منصة لإدارة الرسائل النصية، تسجل كل طلب يتم إرساله من خلالها، وتتتبع إصدار الرسالة النصية الذي أنتج كل استجابة، وتوفر تحليلات حول الأداء والتكلفة. تتكامل المنصة مع واجهات برمجة تطبيقات OpenAI وAnthropic من خلال تغليف استدعاء واجهة API القياسية، مما يسمح بإضافتها إلى سير العمل الحالي بأقل قدر من التغييرات البرمجية.
تشمل القدرات الرئيسية ما يلي:
نظام تتبع الإصدارات: يتم تخزين كل مطالبة مع سجل إصدارات كامل، مما يسهل مقارنة التغييرات والتراجع عند الحاجة.
تسجيل الطلبات: يتم تسجيل كل زوج من المطالبات استجابة تلقائيًا، مما يؤدي إلى إنشاء سجل قابل للبحث لجميع تفاعلات النموذج.
التعاون الجماعي: يمكن مشاركة التوجيهات عبر الفريق مع إرفاق التعليقات والتوضيحات.
يُعد PromptLayer خيارًا عمليًا للفرق التي تحتاج إلى إدارة سريعة دون الحاجة إلى اعتماد إطار عمل أكبر.
لانغ سميث
LangSmith ، التي طورها فريق LangChain، هي منصة شاملة تغطي إدارة الرسائل وتتبعها وتقييمها. وهي لا تقتصر على التطبيقات التي طورتها LangChain، بل يمكن استخدامها لتتبع الرسائل وإدارتها في أي تطبيق لإدارة التعلم من خلال حزمة تطوير البرامج (SDK) الخاصة بها.
تتيح منصة Prompt Hub من LangSmith للفرق تخزين وتحديث المطالبات مركزياً، وسحبها برمجياً أثناء التشغيل، ودفع الإصدارات المحدثة دون إعادة نشر كود التطبيق. كما تتيح ميزات التتبع فيها تسجيل مسار التنفيذ الكامل لاستدعاء LLM، بما في ذلك كل خطوة وسيطة في سلسلة متعددة الخطوات، مما يُسهّل عملية تصحيح الأخطاء بشكل كبير.
أدوات المراقبة والتقييم
بمجرد تشغيل المطالبات في بيئة الإنتاج، نحتاج إلى معرفة أدائها. تسجل أدوات المراقبة المدخلات والمخرجات، وتتتبع زمن الاستجابة والتكلفة، وتكشف أنماط سلوك النموذج بمرور الوقت. وتتجاوز أدوات التقييم ذلك بقياس جودة إخراج وفقًا لمعايير محددة.
هيليكون
Helicone هي منصة مراقبة لإدارة دورة حياة التطبيق، تعمل كوسيط بين تطبيقنا وواجهة برمجة التطبيقات (API) الخاصة بالنموذج. يمر كل طلب عبر Helicone، التي تسجله تلقائيًا دون الحاجة إلى تغيير هيكلة استدعاءات واجهة برمجة API . تتتبع المنصة تكلفة كل طلب، وزمن الاستجابة، ومعدلات الخطأ، وأنماط الاستخدام عبر إصدارات مختلفة من موجه الأوامر.
كما توفر Helicone التخزين المؤقت، الذي يمكن أن يقلل التكلفة وزمن الاستجابة عن طريق إرجاع الاستجابات المخزنة للمطالبات المتكررة المتطابقة، وتحديد المعدل، مما يساعد في إدارة استخدام API في التطبيقات متعددة المستخدمين.
لانغفوس
Langfuse هي منصة مفتوحة المصدر لمراقبة نماذج التعلم الآلي، توفر التتبع والإدارة الفورية والتقييم في أداة واحدة. ولأنها مفتوحة المصدر وقابلة للاستضافة الذاتية، فهي خيار مثالي للفرق التي لديها متطلبات خصوصية البيانات أو التي تفضل عدم توجيه حركة بيانات النماذج عبر خدمة خارجية.
يلتقط Langfuse بيانات تفصيلية لاستدعاءات LLM، ويدعم عمليات التعليق البشري حيث يمكن للمراجعين تقييم المخرجات، ويتكامل مع مسارات التقييم الآلي. تتيح وحدة إدارة المطالبات فيه إمكانية ترقيم إصدارات المطالبات وسحبها بالاسم أثناء التشغيل، على غرار Prompt Hub في LangSmith.
الأوزان والانحيازات (النسيج)
تُعدّ منصة Weights and Biases منصة راسخة لتتبع تجارب التعلّم الآلي، ويُوسّع منتجها Weave هذه الإمكانية لتشمل تطبيقات LLM. يقوم Weave بتسجيل البيانات، وتسجيل أزواج المطالبات استجابة ، ويدعم إنشاء مجموعات بيانات التقييم وإجراء تقييمات آلية عليها.
بالنسبة للفرق التي تستخدم بالفعل الأوزان والانحيازات لتدريب النماذج والتجريب، يوفر Weave بيئة متسقة لتتبع الأداء الفوري جنبًا إلى جنب مع مقاييس التعلم الآلي الأخرى في مكان واحد.
أطر عمل قوالب التوجيه
مع ازدياد استخدام المطالبات في التطبيقات الكبيرة، يصبح ترميزها كنصوص ثابتة عائقًا. توفر أطر عمل قوالب المطالبات طريقة منظمة لتعريف المطالبات باستخدام عناصر نائبة متغير ، وإضافة محتوى ديناميكي أثناء التشغيل، وإعادة استخدام هياكل المطالبات بشكل متسق عبر مختلف أجزاء التطبيق. هنا تبرز أهمية قوالب هندسة المطالبات في عملية التطوير.
قوالب موجهات LangChain
يوفر LangChain نظام قوالب مطالبات موثق جيدًا من خلالPromptTemplate وChatPromptTemplate الفئات. تسمح لنا هذه الفئات بتحديد بنية موجه الأوامر مرة واحدة وإدخال قيم مختلفة فيها في وقت التشغيل، مما يحافظ على فصل طبقة التعليمات بشكل واضح عن المحتوى الديناميكي.
from langchain.prompts import ChatPromptTemplate# Define a reusable prompt templatetemplate = ChatPromptTemplate.from_messages([("system", "You are a helpful assistant that explains {topic} to {audience}."),("human", "{question}")])# Inject values at runtimeprompt = template.format_messages(topic="machine learning",audience="beginners",question="What is overfitting?")
يُعدّ هذا الفصل مهماً في الإنتاج. فعندما نحتاج إلى تحديث التعليمات دون تغيير منطق التطبيق، أو اختبار المنطق نفسه مع جمهور أو موضوع مختلف، تُسهّل القوالب هذه العملية دون المساس بالكود المحيط.
مؤشر اللاما
LlamaIndex هو إطار عمل بيانات لبناء تطبيقات إدارة القانون، وخاصة تلك التي تتضمن استرجاع المحتوى من مصادر بيانات خارجية. وهو يتضمن خاصته الخاصة.PromptTemplate نظام يسمح بتخصيص وتجاوز المطالبات في نقاط مختلفة في مسار الاسترجاع أو الاستدلال.
تعتبر قوالب مطالبات LlamaIndex مفيدة بشكل خاص عند العمل مع مسارات RAG (الاسترجاع والتوليد المعزز)، حيث يتغير هيكل المطالبة اعتمادًا على البيانات التي تم استرجاعها والتي يجب تضمينها في السياق.
اختيار الأداة المناسبة
مع وجود هذا العدد الكبير من الخيارات المتاحة، فإن الدليل الأوضح هو مطابقة فئة الأداة مع مرحلة سير العمل.
Workflow Stage | What We Need | Tool Category |
Developing a new prompt | Fast iteration and real-time feedback | Playground tool |
Sharing prompts across a team | Versioning and collaboration | Prompt management tool |
Running prompts in production | Logging, cost tracking, debugging | Observability tool |
Building prompts into an application | Dynamic content injection and reuse | Template framework |
تعتمد معظم عمليات سير العمل الإنتاجية على أكثر من فئة. ومن الإعدادات الشائعة التطوير في بيئة تجريبية، وإدارة الإصدارات في LangSmith أو PromptLayer، وتجهيز استدعاءات الإنتاج عبر Helicone أو Langfuse، وهيكلة المطالبات باستخدام قوالب LangChain. هذه الفئات متكاملة، ويعتمد المزيج الأمثل على حجم التطبيق وتعقيده.
خاتمة
لقد تطورت منظومة الأدوات الخاصة بهندسة النماذج اللغوية بسرعة، مما يعكس مدى أهمية تصميم النماذج اللغوية في بناء أنظمة ذكاء اصطناعي موثوقة. فمن بيئات التطوير التفاعلية إلى منصات المراقبة وأطر القوالب، تلبي كل فئة من الأدوات حاجة محددة وحقيقية في دورة حياة تطوير النماذج اللغوية. ومع استمرار تطور هذا المجال، ستتطور الأدوات بالتوازي معه، لكن الاحتياجات الأساسية التي تلبيها، كالتجريب والإدارة والتقييم وإعادة الاستخدام، ستبقى ثابتة. ويُعدّ اكتساب المعرفة بهذه المنظومة من أهم الخطوات العملية للعمل مع النماذج اللغوية على نطاق واسع.