بناء مسارات عمل قابلة للتوسع للأوامر

مرحبًا بكم في عالم إنشاء سير عمل قابل للتوسع للمطالبات! ففي بيئات المؤسسات، لا تكفي المطالبات البسيطة التي تُستخدم لمرة واحدة. نحتاج إلى أنظمة قوية قادرة على معالجة العديد من الطلبات، والتكامل مع الأدوات الأخرى، وتقديم نتائج متسقة.

يركّز هذا الدرس على تصميم مسارات العمل المتقدمة هذه.

فكّروا في سير عمل المطالبات على أنه خط تجميع لتفاعلات الذكاء الاصطناعي. إنه سلسلة من الخطوات المؤتمتة التي:

• تستقبل بيانات الإدخال
• تجهزها لنموذج اللغة الكبير (LLM)
• ترسل المطالبات إلى LLM
• تعالج استجابة LLM
• تسلّم المخرجات النهائية

يضمن ذلك الاتساق والكفاءة.

تُعد المعيارية مفتاحًا لقابلية التوسع. فبدلًا من مطالبة واحدة ضخمة، قسّموا المهام المعقدة إلى مطالبات فرعية أصغر وأسهل في الإدارة.

يمكن لكل وحدة التركيز على مهمة محددة، مثل استخراج البيانات أو التلخيص أو إعادة الصياغة. وهذا يجعل اختبار المطالبات وصيانتها وإعادة استخدامها عبر عمليات سير العمل المختلفة أسهل.

يتضمن سير عمل المطالبات النموذجي عدة مكونات متميزة:

• معالج الإدخال: يجمع البيانات الأولية وينسّقها.
• محرّك قوالب المطالبات: ينشئ المطالبات ديناميكيًا باستخدام القوالب.
• موصل LLM: يدير الاتصال بواجهة برمجة تطبيقات LLM.
• محلّل المخرجات: يستخرج المعلومات من استجابات LLM ويتحقق من صحتها.
• المنسّق: يتحكم في تدفق جميع المكونات وتسلسلها.

غالبًا ما تعتمد عمليات سير العمل في المؤسسات على بيانات خارجية وديناميكية. وقد تأتي هذه البيانات من قواعد البيانات أو واجهات برمجة التطبيقات أو مدخلات المستخدم.

يحتاج سير العمل إلى جلب هذه البيانات وتنظيفها وإدراجها في قوالب المطالبات قبل إرسالها إلى LLM. ويتيح ذلك تفاعلات غنية بالسياق ومخصصة مع الذكاء الاصطناعي.

قد لا يكون استدعاء LLM واحد كافيًا للمهام المعقدة. فقد تحتاجون إلى ربط مطالبات متعددة، بحيث تصبح مخرجات أحد استدعاءات LLM مدخلات للاستدعاء التالي.

على سبيل المثال، استخرجوا الكيانات أولًا، ثم لخّصوا النص الذي يحتوي على تلك الكيانات. ويدير المنسّق هذا التسلسل، مما يضمن تدفق البيانات بسلاسة بين الخطوات.

الأخطاء حتمية في الأنظمة القابلة للتوسع. فقد تتعطل واجهات برمجة تطبيقات LLM، أو تستجيب ببطء، أو تُرجع تنسيقات غير متوقعة.

تتضمن عمليات سير العمل الفعّالة ما يلي:

• إعادة المحاولة: إعادة محاولة استدعاءات LLM الفاشلة تلقائيًا.
• البدائل الاحتياطية: استخدام مطالبة أبسط أو نموذج مختلف عند فشل النموذج الأساسي.
• التسجيل: تسجيل الأخطاء لأغراض التصحيح والمراقبة.

يضمن ذلك قدرة سير العمل على الصمود.

لا تقدّم LLMs دائمًا مخرجات مثالية ومنسقة تمامًا. وتُعد المعالجة اللاحقة ضرورية لتحويل استجابات LLM الأولية إلى بيانات قابلة للاستخدام.

ويشمل ذلك:

• تحليل JSON أو XML
• التحقق من أنواع البيانات والمخطط
• تصحيح الأخطاء الطفيفة أو حالات عدم الاتساق
• التنسيق للعرض النهائي أو التخزين

بعد تصميم عمليات سير العمل، يجب نشرها ومراقبتها. وقد يتضمن ذلك:

• إتاحة عمليات سير العمل في صورة واجهات برمجة تطبيقات للتطبيقات الأخرى
• تشغيلها كمهام مجدولة
• استخدام أدوات المراقبة لتتبّع الأداء وزمن الاستجابة ومعدلات الأخطاء

تساعد المراقبة المستمرة على تحديد مواطن الاختناق وضمان تقديم خدمة متسقة.

أيّ مما يلي يُعد من الاعتبارات الأساسية عند إنشاء سير عمل مطالبات *قابل للتوسع* لتطبيقات المؤسسات؟

استكشفنا كيفية إنشاء عمليات سير عمل قابلة للتوسع للمطالبات من خلال تقسيم المهام إلى مكونات معيارية، ودمج البيانات الخارجية، وتنسيق المطالبات المتسلسلة، وتطبيق معالجة قوية للأخطاء والتحقق من المخرجات.

تُعد هذه الممارسات ضرورية لنشر حلول ذكاء اصطناعي موثوقة وفعّالة في بيئة المؤسسات.