Pay As You Goإصدار تجريبي مجاني لمدة 7 أيام؛ لا يلزم وجود بطاقة ائتمان
خطوط أنابيب قرارات LLM هي أنظمة تستخدم الذكاء الاصطناعي لتحويل البيانات الخام إلى قرارات وإجراءات، وأتمتة عمليات سير العمل المعقدة. فيما يلي تفصيل سريع:
تتكون خطوط أنابيب LLM من ثلاث مراحل رئيسية: استيعاب البيانات والإدارة السريعة والتحقق من صحة المخرجات. منصات مثل prompts.ai قم بتبسيط عملية نشرها باستخدام أدوات للمراقبة في الوقت الفعلي وخطوط أنابيب RAG وتكامل الامتثال. تعمل هذه الأنظمة على تحويل صناعات مثل التمويل والرعاية الصحية ودعم العملاء من خلال اتخاذ قرارات أسرع وأكثر قابلية للتطوير.
يتطلب بناء خطوط أنابيب قرارات LLM الفعالة تكاملاً سلسًا لثلاث مراحل رئيسية، من جمع البيانات الخام إلى اتخاذ قرارات مستنيرة.
الخطوة الأولى في أي خط أنابيب لاتخاذ قرارات LLM هي ابتلاع البيانات - عملية جمع المعلومات الأولية من مصادر مختلفة وتحويلها إلى تنسيق يمكن لـ LLMs معالجته. هذه الخطوة ضرورية لضمان أن النظام لديه الأساس الصحيح لتحقيق نتائج ذات مغزى.
يبدأ بتحميل المستندات الخارجية مثل ملفات PDF أو ملفات DOCX أو النص العادي أو HTML وتقسيمها إلى أجزاء يمكن التحكم فيها. تم تصميم هذه الأجزاء لتناسب حدود معالجة LLM مع الحفاظ على سياقها الأصلي.
قواعد بيانات المتجهات ستغير قواعد اللعبة هنا. على عكس قواعد البيانات التقليدية التي تعتمد على المطابقات التامة، تستخدم مخازن المتجهات الاسترجاع القائم على التشابه، مما يسهل العثور على المعلومات ذات الصلة حتى عندما لا يتطابق الاستعلام تمامًا مع مادة المصدر. عند الاختيار بين قواعد بيانات المتجهات القائمة على السحابة والمدارة محليًا، تواجه المؤسسات مقايضة: خيارات السحابة أسهل في التوسع ولكنها تأتي بتكاليف إضافية، بينما توفر الإعدادات المحلية مزيدًا من التحكم ولكنها تتطلب قدرًا أكبر من الصيانة.
على سبيل المثال، في سبتمبر 2024، أظهر نظام RAG (الجيل المعزز للاسترجاع) باستخدام LangChain كيف يمكن تحميل مصادر البيانات المتنوعة وتحويلها إلى عمليات تضمين وتخزينها في قاعدة بيانات متجهة. سمح هذا الإعداد لـ LLM بسحب المعلومات ذات الصلة من مصادر المعرفة وتوليد ردود غنية بالسياق.
إن استيعاب البيانات بشكل صحيح هو العمود الفقري لعمليات البحث الفعالة والتوصيات الدقيقة والتحليل الثاقب. بمجرد أن تصبح البيانات جاهزة، ينصب التركيز التالي على إدارة كيفية تفسير LLM للمطالبات والاستجابة لها.
مع وجود البيانات، الإدارة السريعة يصبح المفتاح لتوجيه سلوك LLM. تحدد هذه المرحلة كيفية تفسير النظام لاستعلامات المستخدم وإنشاء الاستجابات التي تتوافق مع الاحتياجات المحددة.
تحقق المطالبات المصممة جيدًا التوازن بين الوضوح وتوفير سياق كافٍ لتوجيه LLM بشكل فعال. على سبيل المثال، في يونيو 2024، قامت Salus AI بتحسين دقة LLM لمهام الامتثال للفحص الصحي من 80٪ إلى 95-100٪ عن طريق تحسين المطالبات. مطالبة غامضة مثل «هل يشير وكيل الاتصال إلى أن الاختبار ضروري؟» تمت مراجعته إلى «هل يخبر وكيل الاتصال المستهلك أن الاختبار مطلوب؟» - تغيير عزز الدقة من 69 إلى 99 نقطة مئوية. بالإضافة إلى ذلك، أظهرت المطالبات المحسّنة تحسين الأداء بنسبة تصل إلى 68 نقطة مئوية، مع إضافة مطالبات السؤال الواحد إلى زيادة أخرى بمقدار 15 نقطة.
تتضمن أفضل الممارسات في الإدارة السريعة إصدار الإصدارات والاحتفاظ بالمطالبات منفصلة عن التعليمات البرمجية للحصول على أمان أفضل وتحديثات أسهل. تعمل المطالبات المعيارية، التي تم إنشاؤها باستخدام مكونات قابلة لإعادة الاستخدام ومتغيرات محرفة، على تبسيط عملية الصيانة. يضمن الاختبار التكراري التحسين المستمر، بينما يعزز التعاون بين الفرق الفنية وخبراء المجال والمستخدمين التصميم العام.
بمجرد تحسين المطالبات، ينتقل خط الأنابيب إلى التحقق من مخرجات LLM وتحسينها.
الخطوة الأخيرة في خط الأنابيب هي معالجة الإخراج، مما يضمن أن استجابات LLM تلبي معايير الجودة قبل استخدامها لاتخاذ القرارات. هذه الخطوة ضرورية للحفاظ على الدقة والموثوقية.
«يعد التحقق من مخرجات النموذج خطوة حاسمة في ضمان دقة وموثوقية نماذج التعلم الآلي.» - Nightfall AI
هناك طريقتان شائعتان لتقييم المخرجات وهما التسجيل الإحصائي والتسجيل المستند إلى النموذج. يقدم أصحاب الدرجات الإحصائية الاتساق ولكنهم قد يواجهون صعوبة في التفكير المعقد، بينما يتفوق المصدفون المرتكزون على النماذج في الدقة ولكن يمكن أن يكونوا أقل موثوقية. تجمع العديد من المنظمات هذه الأساليب من أجل تقييم أكثر توازناً.
تشمل المقاييس الرئيسية لتقييم المخرجات الملاءمة وإكمال المهام والصواب واكتشاف الهلوسة ودقة الأداة والملاءمة السياقية. يوصي الخبراء بقصر خطوط أنابيب التقييم على خمسة مقاييس للحفاظ على الكفاءة. على سبيل المثال، في حالة تلخيص نص المستشفى، يضمن مسجل DAG اتباع الملخصات للهيكل المطلوب، ومنح درجات مثالية فقط عند استيفاء جميع معايير التنسيق.
«ضمان موثوقية LLMs أمر بالغ الأهمية، خاصة عندما يتم دمجها في تطبيقات العالم الحقيقي حيث تكون الدقة والتماسك ضروريين.» - Antematter.io
المراقبة المستمرة لا تقل أهمية. تتعقب أنظمة القياس عن بُعد أداء النموذج ومشاركة العملاء ورضاهم، مما يساعد على تحديد ومعالجة أي مشكلات في الأداء. يوفر الجمع بين المقاييس الآلية والإشراف البشري فهمًا أكثر دقة لمدى جودة أداء LLM.
الآن بعد أن غطينا المكونات الأساسية، دعونا نتعمق في كيفية عمل خطوط الأنابيب هذه عمليًا. تتم العملية على ثلاث مراحل، تعتمد كل منها على المرحلة الأخيرة لتقديم قرارات موثوقة ومؤتمتة.
تبدأ الرحلة بجمع البيانات الأولية من مجموعة متنوعة من المصادر وتشكيلها في شكل يمكن لـ LLM معالجته. تضمن هذه المرحلة أن تكون البيانات نظيفة ومنظمة وجاهزة للتحليل في الوقت الفعلي.
خذ الذكاء الاصطناعي غير المنظم كمثال. يقوم بتحويل المستندات شبه المنظمة مثل ملفات PDF وملفات DOCX إلى مخرجات منظمة. يتضمن ذلك تحويل الجداول إلى تنسيقات CSV أو Excel، واستخراج الأحرف ذات التسميات الدلالية، وتنظيم النص منطقيًا، وتخزين التضمين العددي في قاعدة بيانات متجهة للاسترجاع السريع.
خطوة رئيسية واحدة هنا هي الترميز، حيث يتم تقسيم نص الإدخال إلى أجزاء أصغر يمكن التحكم فيها. في المتوسط، يمثل رمز واحد حوالي أربعة أحرف إنجليزية.
تصبح هذه الخطوة مهمة في التطبيقات المباشرة حيث يجب على النظام التعامل مع المدخلات المتنوعة - مثل تذاكر خدمة العملاء أو التقارير المالية أو بيانات الاستشعار - وتحويلها إلى تنسيق موحد. يضمن هذا الاتساق قدرة LLM على معالجة البيانات بدقة، بغض النظر عن شكلها الأصلي.
بمجرد تنسيق البيانات، ينتقل خط الأنابيب إلى مرحلة المعالجة، حيث يعمل LLM بسحره. هنا، يقوم النموذج بتحويل رموز الإدخال إلى قرارات قابلة للتنفيذ، مع الاستفادة من قدراته الاستنتاجية على مرحلتين: الملء المسبق وفك التشفير.
«يسمح الاستدلال لـ LLM بالتفكير من أدلة السياق والمعرفة الأساسية لاستخلاص النتائج. وبدون ذلك، ستقوم LLMs فقط بتخزين الأنماط، غير قادرة على تطبيق معرفتها بشكل هادف».
خلال مرحلة الملء المسبق، يقوم النظام بتحويل مدخلات المستخدم إلى رموز ثم إلى قيم عددية يمكن للنموذج تفسيرها. ال مرحلة فك التشفير يتبع ذلك، حيث يقوم النموذج بإنشاء عمليات تضمين متجهية استنادًا إلى المدخلات ويتنبأ بالرمز التالي.
تدور هذه العملية في جوهرها حول مهمة أساسية واحدة: التنبؤ بالكلمة التالية. لكن صنع القرار يتجاوز ذلك. تجمع LLMs بين التفكير الإحصائي والاستدلال القائم على القواعد والأدوات الخارجية لتصفية متغيرات القرار الرئيسية واقتراح حلول محسّنة [32، 34].
يسلط مثال من العالم الحقيقي الضوء على هذه العملية. في دراسة حالة تخطيط البنية التحتية المستدامة، قدمت LLMs رؤى مصممة خصيصًا لجماهير مختلفة. بالنسبة لخبراء المجال، حدد النموذج أن الحل 404 زاد من استخدام الطاقة المتجددة من 15٪ إلى 55٪، مما أدى إلى خفض درجة التأثير البيئي بأكثر من 54٪. بالنسبة للموظفين من المستوى المتوسط، أظهر أن الحل 232 أدى إلى تحسين كفاءة التكلفة إلى 46 وحدة/دولار، مما عزز درجة التأثير البيئي من 1.004 إلى 0.709. بالنسبة لصناع القرار، أوضح التقرير كيف أدت زيادة المتانة من 25 إلى 35 عامًا إلى تقليل الآثار البيئية مع موازنة التكاليف المرتفعة مع الفوائد طويلة الأجل.
للتعامل مع الطلبات ذات الحجم الكبير، غالبًا ما تستخدم المؤسسات تقنيات مثل ضغط النماذج وتحديد الكميات والإدارة الفعالة للذاكرة. تعد هذه التحسينات ضرورية للحفاظ على الأداء في سيناريوهات الوقت الفعلي.
بمجرد أن يقوم LLM بمعالجة البيانات واتخاذ القرارات، يقوم النظام بإعداد النتائج للاستخدام الفوري.
تركز المرحلة النهائية على تقديم القرارات بتنسيقات قابلة للتنفيذ وشفافة ومتوافقة مع احتياجات المستخدم والنظام.
يجب أن يخاطب تسليم المخرجات جماهير مختلفة في وقت واحد. على سبيل المثال، قد يلزم تقديم قرار واحد كتقرير فني مفصل للمهندسين، ولوحة معلومات موجزة للمديرين، ومشغل عمل آلي للأنظمة المتكاملة. خطوط الأنابيب الحديثة تحقق ذلك من خلال توليد مخرجات متعددة التنسيقات، وتكييف المعلومات لتناسب حالات استخدام محددة.
تلعب التقارير الآلية دورًا مهمًا هنا، خاصة بالنسبة لصناعات مثل الرعاية الصحية والتمويل والخدمات القانونية، حيث يكون الامتثال غير قابل للتفاوض. يقوم النظام بتسجيل مبررات القرار ودرجات الثقة والبيانات الداعمة، مما يؤدي إلى إنشاء مسار تدقيق يلبي المتطلبات التنظيمية.
في مارس 2025، أعمال الفكر أكد على أهمية دمج التقييمات في خطوط النشر لضمان الأداء المتسق. تعمل هذه التقييمات على التحقق من موثوقية النموذج قبل النشر والحفاظ على الجودة طوال دورة حياته.
«لا تتعامل مع التقييمات كفكرة لاحقة - اجعلها حجر الزاوية في عملية التطوير الخاصة بك لبناء تطبيقات ذكاء اصطناعي قوية تركز على المستخدم.»
قبل أن تصل القرارات إلى المستخدمين النهائيين، تضمن خطوات التحقق في الوقت الفعلي - مثل الإشراف على المحتوى وفحوصات الدقة ومراجعات الامتثال - أن المخرجات تلبي معايير الجودة. يقلل هذا النهج متعدد الطبقات من مخاطر الأخطاء التي تصل إلى الإنتاج.
تعمل الأنظمة الأساسية مثل prompts.ai على تبسيط سير العمل بأكمله. وهي توفر أدوات لتتبع الترميز والمعالجة متعددة الوسائط وإعداد التقارير الآلية، كل ذلك مع الحفاظ على نموذج تسعير الدفع أولاً بأول الذي يتناسب مع الاستخدام.
ومع ذلك، تواجه العديد من المنظمات تحديات في تنفيذ خطوط الأنابيب هذه. وجدت دراسة استقصائية أن 55% من الشركات لم تنشر بعد نموذج التعلم الآلي، ويرجع ذلك أساسًا إلى تعقيد إدارة عمليات سير عمل البيانات ونشرها. ومع ذلك، فإن أولئك الذين ينفذون بنجاح خطوط الأنابيب ثلاثية الطور هذه غالبًا ما يرون تحسينات كبيرة في سرعة القرار والاتساق وقابلية التوسع.
يتطلب دمج خطوط قرارات LLM في سير العمل تخطيطًا دقيقًا، لا سيما عند اختيار أدوات التنسيق واستراتيجيات التوسع التي تتوافق مع نمو عملك.
تقدم أطر تنسيق LLM الحديثة حلولًا معيارية مصممة خصيصًا لتلبية الاحتياجات المختلفة. من بين الأكثر شعبية لانج تشين، ويضم 83,800 نجمة على موقع GitHub. تتميز بتصميمها المعياري والقوالب السريعة والتكامل السلس مع قواعد البيانات المتجهة، مما يجعلها مثالية لسير عمل الذكاء الاصطناعي المعقد. مؤشر لاما، مع 31,200 نجمة، يركز على تكامل البيانات والتوليد المعزز للاسترجاع (RAG)، مما يوفر موصلات لأكثر من 160 مصدرًا للبيانات.
يعتمد اختيار الإطار الصحيح على حالة الاستخدام المحددة الخاصة بك. يعد LangChain مثاليًا للتكامل الديناميكي للأدوات وسلوك الوكيل، بينما تتفوق LLAmaIndex في عمليات سير العمل التي تتطلب استرجاعًا فعالًا للبيانات من مجموعات المستندات الكبيرة.
كل إطار له نقاط قوته. يدعم LangChain سير العمل المعياري، ويركز AutoGen على اتصالات الوكلاء، ويتخصص LLAmaIndex في تطبيقات RAG، ويتعامل CreWAI مع المهام الخاصة بالأدوار، ويوفر Haystack البحث الدلالي واسترجاع المستندات.
ومع ذلك، يحذر الخبراء من الاعتماد المفرط على هذه الأطر في بيئات الإنتاج. يلاحظ ريتشارد لي، مستشار الذكاء الاصطناعي Agentic:
«القيمة التي يتمتعون بها هي أنها تجربة أسهل - فأنت تتبع برنامجًا تعليميًا وتزدهر، ولديك بالفعل تنفيذ دائم، وازدهار، لديك بالفعل ذاكرة. لكن السؤال هو، في أي نقطة ستقول، «الآن أقوم بتشغيل هذا في الإنتاج، وهو لا يعمل بشكل جيد؟» هذا هو السؤال».
لمعالجة هذا، منصات مثل prompts.ai خذ طريقًا مختلفًا. بدلاً من حصرك في إطار واحد، يتيح prompts.ai تدفقات عمل LLM القابلة للتشغيل المتبادل التي تدمج نماذج متعددة دون عناء. تتعامل قدراته متعددة الوسائط مع كل شيء بدءًا من معالجة النصوص وحتى النماذج الأولية من الرسم إلى الصورة، بينما يدعم تكامل قاعدة البيانات المتجهة تطبيقات RAG دون تأمين البائع.
كفاءة التكلفة هي عامل حاسم آخر. نظرًا لأن الترميز يؤثر بشكل مباشر على التكاليف - يمثل كل رمز حوالي أربعة أحرف إنجليزية - فإن التتبع الدقيق للرموز يضمن تحسين الميزانية والاستخدام بشكل أفضل.
للتطبيق العملي، ينصح Vincent Schmalbach، مطور الويب ومهندس الذكاء الاصطناعي، بالبساطة:
«يقوم معظم الأشخاص بتعقيد سير عمل LLM بشكل مفرط. أتعامل مع كل نموذج كأداة أساسية - تدخل البيانات ويخرج شيء ما. عندما أحتاج إلى العديد من LLMs التي تعمل معًا، أقوم فقط بتوجيه الإخراج من واحدة إلى أخرى».
ومن الأمثلة البارزة من أكتوبر 2024 دمج إجراء مراجعة كود الذكاء الاصطناعي في خط أنابيب CI. تحقق هذا الإعداد من توافق النمط، والثغرات الأمنية، وتحسين الأداء، واكتمال الوثائق، باستخدام وظيفة AI Code Review التي تم تكوينها على Ubuntu باستخدام مفتاح OpenAI. يوضح هذا كيف يمكن لـ LLMs تحسين سير العمل دون الحاجة إلى إصلاح كامل للنظام.
أ بنية الخدمات المصغرة غالبًا ما يكون أفضل نهج للتكامل. إنه يعزل وحدة LLM، مما يسمح لها بالتوسع بشكل مستقل. هذا يضمن أن التحديثات أو المشكلات المتعلقة بمكون الذكاء الاصطناعي لن تعطل النظام بأكمله.
مع وضع أطر التنسيق، تتضمن الخطوة التالية توسيع نطاق تدفقات العمل هذه والحفاظ عليها بشكل فعال.
يتطلب توسيع خطوط أنابيب قرارات LLM بنية مدروسة وصيانة استباقية. نقطة البداية الجيدة هي عمليات سير عمل LLMops الآلية لإدارة مهام مثل المعالجة المسبقة للبيانات ونشرها.
منصات سحابية مثل الخدمات اللاسلكية المتقدمة، جوجل كلاود، و أزرق سماوي توفير بنية تحتية قابلة للتطوير، ولكن موازنة التكلفة والأداء أمر أساسي. تنفيذ خطوط أنابيب CI/CD مصممة خصيصًا لمشغلات LLM يضمن اختبار التحديثات ونشرها بكفاءة مع تحسين أداء النموذج.
أدوات مثل كيوبيفلو، إم إل فلو، و تدفق الهواء تبسيط تنسيق مكونات دورة حياة LLM. فهي تجعل استكشاف الأخطاء وإصلاحها أسهل، وتعزز قابلية التوسع، وتتكامل بسلاسة مع الأنظمة الحالية.
تحسين الأداء أمر لا بد منه. يمكن لتقنيات مثل تقطير النماذج والميزنة الرمزية وتقليل طول السياق تحسين الكفاءة. للبيئات عالية المخاطر، بما في ذلك ردود فعل الإنسان في الحلقة يضمن التحقق من مخرجات LLM وتحسينها.
المراقبة والملاحظة ضرورية. تساعد المقاييس الرئيسية مثل أوقات الاستجابة واستخدام الرمز المميز ومعدلات الخطأ ومعدلات الهلوسة في تحديد المشكلات مبكرًا وتوجيه التحسين المستمر.
يؤدي التوسع أيضًا إلى زيادة متطلبات الأمان. تشمل أفضل الممارسات تطهير الإدخال وحماية مفتاح API وتشفير سجلات LLM. تتطلب العديد من الصناعات أيضًا تدابير الامتثال، مثل تصفية معلومات تحديد الهوية الشخصية أو المحتوى المسيء وتصنيف الاستجابات الناتجة عن الذكاء الاصطناعي.
غالبًا ما يكون البدء على نطاق صغير والتوسع تدريجيًا هو الإستراتيجية الأكثر فعالية. ومن خلال التركيز على حالة الاستخدام الضيقة، يمكن للفرق النشر بشكل أسرع والتعلم من النتائج الأولية والتوسع استنادًا إلى الأداء. تضمن بوابات الرقابة البشرية والموافقة على التغييرات الحرجة عملية توسيع خاضعة للرقابة.
التحسين المستمر أمر حيوي. يساعد اختبار A/B للمطالبات ومدخلات الاختبار المتنوعة، جنبًا إلى جنب مع آليات التغذية الراجعة، على تتبع الدقة وقياس التأثير على سرعة التطوير. هذا يضمن تطور النظام بشكل إيجابي بمرور الوقت.
تصبح إدارة التكلفة ذات أهمية متزايدة مع نمو الاستخدام. تعمل منصات الدفع أولاً بأول مثل prompts.ai على مواءمة التكاليف مع الاستخدام الفعلي، وتجنب النفقات غير الضرورية. إلى جانب تتبع الرموز، يوفر هذا النهج الشفافية في محركات التكلفة ويسلط الضوء على مجالات التحسين.
أخيرًا، يؤثر قرار استخدام نماذج مفتوحة المصدر مثل Mistral أو Falcon أو LLAMA مقابل واجهات برمجة التطبيقات التجارية مثل OpenAI أو Anthropic أو Cohere على وقت الاستجابة والامتثال والتخصيص والتكاليف. يحتوي كل خيار على مقايضات تصبح أكثر وضوحًا مع توسع الأنظمة.
تعمل خطوط قرارات LLM على إعادة تشكيل الصناعات من خلال تقديم حلول عملية حيث تكون السرعة والدقة وقابلية التوسع أمرًا بالغ الأهمية. دعونا نتعمق في بعض المجالات الرئيسية التي تُحدث فيها خطوط الأنابيب هذه تأثيرًا حقيقيًا.
تعتبر 94٪ من المؤسسات أن تحليلات الأعمال ضرورية للنمو، حيث تستفيد 57٪ بنشاط من تحليلات البيانات لتشكيل استراتيجياتها. تتفوق خطوط أنابيب LLM في تحويل البيانات الأولية إلى رؤى قابلة للتنفيذ من خلال معالجة كل من المدخلات غير المهيكلة مثل رسائل البريد الإلكتروني وتذاكر الدعم جنبًا إلى جنب مع البيانات المنظمة من قواعد البيانات. يؤدي هذا إلى إنشاء رؤية شاملة تساعد الشركات على اتخاذ قرارات أكثر ذكاءً.
خذ سالسفورس، على سبيل المثال. يستخدمون LLMs للتنبؤ بحركة العملاء من خلال تحليل أنماط الشراء التاريخية وتفاعلات دعم العملاء. وهذا يتيح لهم تحديد العملاء المعرضين للخطر واتخاذ خطوات استباقية للاحتفاظ بهم. يدمج Einstein GPT العديد من LLMs لمعالجة مهام CRM مثل التنبؤ والتحليلات التنبؤية.
ما يميز LLMs في التحليلات التنبؤية هو قدرتها على اكتشاف الأنماط والارتباطات والشذوذات التي قد تتجاهلها النماذج التقليدية. على سبيل المثال، أظهر GPT-4 معدل دقة بنسبة 60٪ في التنبؤ المالي، متفوقًا على المحللين البشريين.
«في الأساس، فإن خط بيانات الذكاء الاصطناعي هو الطريقة التي يتم بها تغذية نموذج الذكاء الاصطناعي، وتقديم البيانات المناسبة، في الوقت المناسب، بالتنسيق المناسب لتعزيز عملية صنع القرار الذكي». - ديفيد ليبويتز، المدير الأول لهندسة المبيعات في شركة Matillion
ومع ذلك، يعتمد النجاح على الحفاظ على بيانات عالية الجودة من خلال عمليات التطهير والتحقق الصارمة. يجب أن تستثمر الشركات أيضًا في البنية التحتية القوية، مثل التخزين السحابي أو الحوسبة الموزعة، للتعامل مع معالجة البيانات على نطاق واسع في الوقت الفعلي. تعتبر عمليات التدقيق المنتظمة ضرورية لتحديد التحيزات ومعالجتها، مما يضمن أن الرقابة البشرية تحافظ على النتائج عادلة وملائمة.
لا تعمل خطوط أنابيب LLM على تحسين التحليلات فحسب - بل إنها تحدث أيضًا ثورة في دعم العملاء.
في مجال دعم العملاء، توفر خطوط أنابيب قرارات LLM وفورات ملموسة في التكاليف وكفاءة تشغيلية. على سبيل المثال، أبلغ تجار التجزئة الذين يستخدمون روبوتات المحادثة عن انخفاض بنسبة 30٪ في تكاليف خدمة العملاء. يساعد روبوت الدردشة «Ask Delta» التابع لشركة Delta Airlines العملاء في مهام مثل تسجيل الوصول إلى الرحلات وتتبع الأمتعة، مما أدى إلى انخفاض حجم مركز الاتصال بنسبة 20٪.
يتطلب تنفيذ هذه الأنظمة تخطيطًا دقيقًا. نجحت إحدى جهات البث في إطلاق روبوت محادثة باستخدام AWS للمساعدة في الأسئلة المتعلقة بالبرامج الحكومية عن طريق سحب المعلومات من المستندات الرسمية. تساعد الأنظمة متعددة الوكلاء، حيث تتعامل LLMs الفردية مع مهام محددة، على تقليل زمن الوصول وتحسين الأداء. تعمل تقنيات مثل الجيل المعزز للاسترجاع (RAG) على تعزيز الدقة من خلال دمج المعرفة الخارجية في الاستجابات.
ولضمان الموثوقية، يجب على الشركات مراقبة هذه الأنظمة باستمرار وإنشاء حلقات التغذية الراجعة لمعالجة الحالات الشاذة بسرعة. تقنيات مثل عمليات نشر الكناري واختبار الظل فعالة أيضًا للتخفيف من المخاطر أثناء التنفيذ.
بالإضافة إلى دعم العملاء، تقود خطوط أنابيب LLM التقدم في إنشاء المحتوى وأتمتة سير العمل.
تعمل المنصات مثل prompts.ai على تمكين الشركات من تبسيط العمليات من خلال تدفقات العمل متعددة الوسائط التي تبسط التكامل وإدارة التكاليف. يعد إنشاء المحتوى أحد المجالات التي تُحدث فيها خطوط أنابيب LLM موجات. وفقًا لـ ماكينزي، يمكن للذكاء الاصطناعي التوليدي أن يضيف 240 إلى 390 مليار دولار سنويًا إلى قطاع البيع بالتجزئة، مع شركات مثل الواشنطن بوست تستخدم بالفعل LLMs لصياغة المواد واقتراح العناوين وعرض المعلومات ذات الصلة.
شوبيفي يستخدم نظامًا يعمل بنظام LLM لإنشاء ملاحظات الإصدار من تغييرات التعليمات البرمجية، مما يؤدي إلى تسريع عمليات النشر بشكل كبير. تظهر الاستطلاعات أن المطورين الذين يستخدمون أدوات الذكاء الاصطناعي يرون زيادة بنسبة 55٪ في كفاءة الترميز. وبالمثل، مفتاح قامت بنشر برنامج LLM الخاص بها، EYQ، إلى 400000 موظف، مما أدى إلى زيادة الإنتاجية بنسبة 40٪.
تشمل التطبيقات البارزة الأخرى الأمازوناستخدام LLMs لتحليل المشاعر لقياس رضا العملاء ونشر JPMorgan Chase لـ LLMs لتصنيف المستندات مثل طلبات القروض والبيانات المالية.
«LLMs لا تقوم فقط بتوليد النص - إنها تدمج الذكاء الأساسي عبر أنظمة المؤسسة.» - Sciforce
كما تظهر أيضًا برامج LLM الخاصة بالصناعة مثل MedGPT للرعاية الصحية و LegalGPT للقانون، مما يوفر رؤى دقيقة ويقلل من معدلات الخطأ. وبالنظر إلى المستقبل، ستقوم الأنظمة المستقبلية بمعالجة النصوص والصور والفيديو والصوت بسلاسة، مما يتيح إجراء تحليلات أعمق وحتى دمج أدوات المحاكاة.
تستمر منصات مثل prompts.ai في دعم هذه التطورات من خلال عمليات سير العمل المرنة التي تتعامل مع كل شيء بدءًا من معالجة النص وحتى النماذج الأولية من الرسم إلى الصورة. يوفر نموذج تسعير الدفع أولاً بأول وتتبع الرموز شفافية التكلفة، مما يجعل هذه الأدوات متاحة مع توسع الشركات.
تسلط هذه الأمثلة الضوء على كيفية قيام خطوط أنابيب LLM بإعادة تعريف كيفية عمل الصناعات، مما يمهد الطريق لمزيد من الابتكار.
تعمل خطوط قرارات LLM على إعادة تشكيل كيفية عمل الشركات من خلال تقديم حلول سريعة تعتمد على البيانات. على سبيل المثال، يعالج نظام الذكاء الاصطناعي من JPMorgan أكثر من 12,000 معاملة في الثانية، مما يعزز دقة اكتشاف الاحتيال بنسبة 50٪ تقريبًا. في مجال الرعاية الصحية، يمكن لـ LLMs معالجة 200 مليون صفحة مذهلة من البيانات الطبية في أقل من ثلاث ثوانٍ. يُحدث هذا النوع من السرعة والحجم ثورة في صنع القرار عبر الصناعات.
ومع ذلك، فإن دمج LLMs ليس نزهة في الحديقة. إنها عملية معقدة تشمل تخصصات متعددة. كما يوضح بريتيش باتيل:
«تكامل LLM ليس عملية توصيل وتشغيل - إنه مسعى متعدد التخصصات يتطرق إلى الهندسة المعمارية والأمن والأخلاق وتصميم المنتجات واستراتيجية الأعمال. إذا تم القيام بذلك بشكل صحيح، يمكن لـ LLMs تحسين تجربة المستخدم بشكل كبير، وخفض التكاليف، وفتح فرص جديدة للابتكار».
هذا التعقيد يعني أن الشركات تحتاج إلى نهج مدروس واستراتيجي. يعد البدء صغيرًا أمرًا أساسيًا - ركز على حالات الاستخدام التي تقلل تكاليف الدعم أو تنظم البيانات غير المهيكلة. يمكن أن يساعد دمج ملاحظات الإنسان في الحلقة ومقاييس التتبع مثل وقت الاستجابة واستخدام الرمز المميز ورضا المستخدم في تحسين هذه الأنظمة بمرور الوقت.
من الصعب تجاهل التأثير المالي لخطوط أنابيب LLM. نظام توصية Amazon، على سبيل المثال، يولد ما يقرب من 35٪ من إجمالي مبيعاتها. يمكن للصيانة التنبؤية المدعومة من LLMs تقليل وقت تعطل المعدات بنسبة تصل إلى 50٪ وإطالة عمر الماكينة بنسبة 20-40٪. يسلط AlexanderFish من 4Degrees الضوء على كيفية توفير LLMs للوقت وتحسين الكفاءة:
«يمكن لـ LLMs التشغيل الآلي لمصادر الصفقات، والفحص الأولي لمنصات العروض التقديمية، وأبحاث السوق والمنافسة، وتلخيص المستندات، وصياغة مذكرات الاستثمار، ومهام العناية الواجبة، مما يوفر على المحللين 5-10 ساعات في الأسبوع ويمكّن من اتخاذ قرارات أسرع تعتمد على البيانات».
تعمل منصات مثل prompts.ai على تسهيل اعتماد الشركات لخطوط الأنابيب التي تعمل بنظام LLM. تسمح أدواتهم - مثل تدفقات العمل متعددة الوسائط وتتبع الرموز لشفافية التكلفة وتسعير الدفع أولاً بأول - للشركات بالتجربة دون استثمارات مسبقة ضخمة.
تجلب خطوط أنابيب القرار المدعومة من LLM مستوى جديدًا من سرعة و الدقة لمعالجة البيانات من خلال تحليل مجموعات البيانات الضخمة في الوقت الحقيقي. تسمح هذه القدرة لصناعات مثل التمويل والرعاية الصحية باتخاذ قرارات أسرع ومستنيرة مع تقليل الأخطاء البشرية.
في قطاع التمويل، تقدم هذه الأنظمة رؤى مفصلة لمهام مثل التنبؤ بالسوق وتقييم المخاطر. وفي الوقت نفسه، في مجال الرعاية الصحية، يساعدون في اتخاذ القرارات السريرية من خلال تقديم توصيات مدعومة بالبيانات، مما يؤدي إلى رعاية أفضل للمرضى وإدارة أكثر كفاءة للموارد. من خلال الحد من التحيزات والأخطاء، تتيح خطوط أنابيب LLM خيارات أكثر ذكاءً ويمكن الاعتماد عليها في هذه المجالات الحرجة.
عندما تتبنى المنظمات خطوط أنابيب قرار LLM، غالبًا ما يواجهون مجموعة من التحديات. يمكن أن يشمل ذلك تكاليف التنفيذ الباهظة، وضمان دقة الإخراج والموثوقية، وإدارة مخاوف خصوصية البيانات، والتعامل مع المشكلات الفنية مثل قابلية التوسع ومتطلبات الأجهزة.
لمعالجة هذه العقبات، يمكن للشركات اتخاذ عدة خطوات. ويمكنهم العمل على تحسين أداء النموذج لخفض التكاليف، وإنشاء عمليات تحقق واختبار صارمة لتعزيز الدقة، وتنفيذ تدابير أمنية قوية للبيانات لحماية المعلومات الحساسة. علاوة على ذلك، فإن الاستثمار في البنية التحتية القابلة للتطوير والحفاظ على تحديث النماذج يضمن بقاء خط الأنابيب فعالاً ومتوافقًا مع الاحتياجات المتطورة.
تلعب الإدارة السريعة دورًا رئيسيًا في الحفاظ الاتساق والوضوح عند هيكلة المطالبات ضمن عمليات سير عمل القرار الخاصة بنموذج اللغة الكبيرة (LLM). من خلال تنظيم المطالبات وضبطها بعناية، فإنها تقلل من التباين في الاستجابات، مما يضمن أن تكون المخرجات أكثر قابلية للتنبؤ بها ويمكن الاعتماد عليها.
من ناحية أخرى، يضيف التحقق من صحة المخرجات طبقة أخرى من الموثوقية من خلال تقييم الدقة والأمان والملاءمة من المحتوى الذي تم إنشاؤه. تساعد هذه الخطوة في اكتشاف الأخطاء أو المعلومات الخاطئة أو المواد غير المناسبة ومعالجتها قبل أن تؤثر على عمليات صنع القرار.
عند الجمع بين هذه الممارسات، فإنها تخلق أساسًا متينًا للثقة في الأنظمة التي تعمل بنظام LLM، مما يضمن أن تكون المخرجات الناتجة موثوقة ومتوافقة مع احتياجات المستخدم.
