دورة حياة نماذج اللغة الكبيرة في الإنتاج

بناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي ليس حدثاً لمرة واحدة. إنها دورة مستمرة من التحسين مدفوعة بالبيانات والتقييم.

حلقة البناء-التقييم-النشر-المراقبة

    ┌──────────────┐
    │    البناء    │
    │   Prompts,   │
    │   Agents,    │
    │    RAG       │
    └──────┬───────┘
           │
           ▼
    ┌──────────────┐
    │   التقييم   │◄─────────────┐
    │  مجموعات    │              │
    │  الاختبار   │              │
    └──────┬───────┘              │
           │                      │
           ▼                      │
    ┌──────────────┐              │
    │    النشر    │              │
    │   الإنتاج   │              │
    └──────┬───────┘              │
           │                      │
           ▼                      │
    ┌──────────────┐              │
    │   المراقبة  │──────────────┘
    │   التتبع،   │
    │  المقاييس،  │
    │  التنبيهات  │
    └──────────────┘

المرحلة 1: البناء

خلال مرحلة البناء، تقوم بإنشاء أو تعديل:

• Prompts: تعليمات النظام، أمثلة Few-shot
• Agents: منطق استدعاء الأدوات، استراتيجيات التخطيط
• خطوط أنابيب RAG: التقطيع، الاسترجاع، إعادة الترتيب
• النماذج المضبوطة: تعديلات خاصة بالمجال

المرحلة 2: التقييم

قبل النشر، تقوم بتشغيل التقييمات:

• اختبارات الوحدة: هل ينتج هذا الـ Prompt التنسيق المتوقع؟
• اختبارات الانحدار: هل كسرت تغييراتنا الوظائف الموجودة؟
• معايير الجودة: كيف يقارن هذا بخط الأساس لدينا؟
• مقارنات A/B: هل النسخة الجديدة أفضل من الحالية؟

رؤية أساسية: يجب أن يمنع التقييم النشر إذا انخفضت الجودة عن الحد الأدنى المطلوب.

المرحلة 3: النشر

مع نجاح التقييمات، تقوم بالنشر:

• الإطلاق التدريجي: ابدأ بـ 5% من حركة المرور
• علامات الميزات: التبديل بين النسخ القديمة والجديدة
• إصدارات Canary: مراقبة النسخة الجديدة عن كثب

المرحلة 4: المراقبة

في الإنتاج، تقوم باستمرار بـ:

• تتبع كل استدعاء: تسجيل المدخلات، المخرجات، وقت الاستجابة، التكلفة
• تتبع مقاييس الجودة: الدقة، الملاءمة، الأمان
• التنبيه على الشذوذ: انخفاض الجودة، ارتفاع الأخطاء، تجاوز التكاليف
• جمع التعليقات: تقييمات المستخدمين، إعجاب/عدم إعجاب

حلقة التغذية الراجعة

بيانات المراقبة تعود لمرحلة البناء:

1. اكتشاف الحالات الفاشلة في الإنتاج
2. إضافتها إلى مجموعة بيانات التقييم
3. إصلاح المشكلة في الـ Prompts أو المنطق
4. إعادة التقييم لتأكيد الإصلاح
5. النشر بثقة

التالي، لنستكشف المقاييس الرئيسية التي تحدد جودة LLM. :::