تكامل الذكاء الاصطناعي التوليدي: عوامل يجب مراعاتها

حتى الآن، حققت العديد من الشركات تقدمًا كبيرًا في تجربة الذكاء الاصطناعي التوليدي. لقد اكتشفوا كيف يمكن أتمتة المهام المتكررة وحددوا كيفية ملاءمة الذكاء الاصطناعي لعمليات سير عملهم. ولكن الانتقال من الاستكشاف إلى الإنتاج يتطلب التعامل مع تحديات تكامل الذكاء الاصطناعي الشائعة، مع مراعاة بعض العوامل غير المعتادة.

ربما قمت بتجربة أدوات إنشاء التعليمات البرمجية المدعومة بالذكاء الاصطناعي مثل GitHub Copilot بصفتك شركة ناشئة في مجال تطوير البرمجيات. أو قمت بتجربة روبوتات المحادثة مثل ChatGPT من OpenAI لكتابة نصوص البودكاست والفيديوهات وإنتاج منشورات على وسائل التواصل الاجتماعي كوكالة لإنشاء المحتوى. ولكنك مستعد للارتقاء بمستوى أعلى، ودمج الذكاء الاصطناعي التوليدي في عملك.

لقد حددت أهدافك ونتائجك المتوقعة، وصغت استراتيجية تكامل الذكاء الاصطناعي، وحتى نظرت في خدمات تكامل الذكاء الاصطناعي التوليدي. سواء كنت تعمل بمفردك أو تستعين بفريق عمل، ألقِ نظرة على هذه العوامل الصغيرة والمهمة في الوقت نفسه التي يمكن أن تؤثر على رحلة التكامل الخاصة بك. ويمكنك استخلاص تقنية أو اثنتين يمكن أن تساعدك على طول الطريق.

يمكن أن تؤدي البيانات عالية الجودة إلى نماذج ذكاء اصطناعي توليدي عالية الأداء. وعلى الرغم من أن تدقيق البيانات، وتكامل البيانات وإعداد البيانات من الجوانب النموذجية لعملية تكامل الذكاء الاصطناعي التوليدي، فإن إضافة السياق المناسب يمكن أن يرفع جودة البيانات ويؤدي إلى مخرجات أكثر وعيًا بالسياق.

تتمثل إحدى طرق تضمين السياق في الضبط الدقيق نموذج تم تدريبه مسبقًا على مجموعات بيانات أصغر خاصةً بمجالك أو مهامك وحالات الاستخدام في العالم الحقيقي. ويساعد هذا على توفير الوقت والجهد والتكلفة الكبيرة المرتبطة بنماذج التدريب من البداية.

وفي الوقت نفسه، يدمج كل من التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) وبروتوكول السياق النموذجي (MCP) السياق في الوقت الحقيقي. ويسترجع نظام RAG البيانات من قاعدة معرفية خارجية، ويعزز المطالبة بسياق محسّن من البيانات المسترجعة وينتج استجابة. ويعمل MCP بشكل مشابه، ولكن بدلاً من إضافة السياق قبل الإنتاج كما يفعل RAG، ويدمج MCP السياق أثناء الإنتاج. فإنه بمثابة طبقة موحدة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي للاتصال بمصادر البيانات والخدمات والأدوات الخارجية، وتسخير البيانات في الوقت الحقيقي.

لن تكتمل عملية التكامل دون تحديد مدى توافق حلول الذكاء الاصطناعي التوليدي مع أنظمتك الحالية. على سبيل المثال، قد يكون فريق تطوير الذكاء الاصطناعي لديك قد بدأ بالفعل في تطوير موصلات مثل البرمجيات الوسيطة لربط النموذج اللغوي الكبير (LLM) الذي اخترته ببرنامجي CRM وERP.

أحيانًا، لا يكون نموذج لغوي كبير واحد كافيًا، خاصةً للخطوات المعقدة ضمن أتمتة العمليات التجارية أو أتمتة سير العمل. فعلى سبيل المثال، قد يفكر قسم الموارد البشرية في الاستفادة من قدرات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لنماذج اللغة لتحليل التعليقات الناتجة عن استطلاعات الموظفين الدورية. النماذج اللغوية الصغيرة (SLM) يمكنها التعامل مع مهام مباشرة مثل إخفاء الهوية في الاستطلاعات لإزالة المعلومات المحددة وتلخيص المواضيع الرئيسية. ويمكن للنماذج اللغوية الكبيرة الأقوى التعامل مع مهام أكثر تعقيدا وتفصيلاً مثل تحليل المشاعر وإنشاء رؤى قابلة للتنفيذ للمساعدة في صناعة القرار.

في مثل هذه السيناريوهات، يمكن لتنسيق النموذج اللغوي الكبير تبسيط إدارة النماذج اللغوية المتعددة. ويخصص إطار عمل تنسيق النموذج اللغوي الكبير المهام للنماذج المناسبة وينسق التفاعلات بينها، مما يساعد على تحسين الكفاءة والفعالية على حد سواء.

تُعد اختيار نموذج، واختبار سلوكه، وتقييم أدائه أجزاء حساسة من دمج حلول الذكاء الاصطناعي التوليدي. ولكن كيفية استضافة النموذج أو الوصول إليه مهمة أيضًا، ولديك العديد من الخيارات للاختيار من بينها:

• استضافة ذاتية: إذا كان لديك الميزانية والموارد والفريق، يمكنك استضافة نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي في الأسواق المحلية أو على سحابة خاصة. وستتمتع بالتحكم الكامل في بياناتك ويمكنك تخصيص النماذج على النحو الذي تراه مناسبًا. ويمكن أن تكون الاستضافة الذاتية مناسبة للقطاعات التي تتطلب متطلبات صارمة لخصوصية البيانات وأمن البيانات، مثل المالية والرعاية الصحية.

• نموذج كخدمة (MaaS): نماذج التعلم الآلي (ML) مستضافة على السحابة ويمكن الوصول إليها عبر واجهات برمجة التطبيقات. ويتم توفير النماذج اللغوية الكبيرة، على وجه الخصوص، باستخدام واجهات برمجة تطبيقات النماذج اللغوية الكبيرة يتيح MaaS التكامل السريع دون الحاجة لإدارة بنية الذكاء الاصطناعي الخاصة بك، بينما يوفر تسعير بنظام الدفع حسب الاستخدام مرونة.

• خطط الاشتراك: يمكنك الوصول إلى تطبيقات وأدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي على المنصات المرتكزة على السحابة من خلال خطط الاشتراك. ويقوم بعض المزودين بتخصيص الخطط للشركات، مع ميزات متقدمة، ودعم عملاء مخصص، واتفاقيات مستوى خدمة محسنة، ووظائف أمان وامتثال فئة المؤسسات.

يتبع نشر النموذج الخطوات التالية الطبيعية لاختيار النموذج وتقييمه. ومع ذلك، قد تحتاج أحمال التشغيل المدعومة بالذكاء الاصطناعي التوليدي إلى أساليب أكثر تحديدًا مما توفره DevOps.

هنا يأتي دور MLOps وLLMOps، مما يؤدي إلى أن تكون عملية التكامل للذكاء الاصطناعي التوليدي أكثر سلاسة. وتبني MLOps على مبادئ DevOps، حيث يدمج مسار التعلم الآلي في مسارات CI/CD الحالية، مما يسمح بتكامل النماذج باستمرار، ونشرها، ومراقبتها، والمراقبة، والتحسين والحوكمة. تقع LLMOps ضمن نطاق MLOps ولكنها أكثر انسجامًا مع دورة حياة ومتطلبات النماذج اللغوية الكبيرة، مثل الضبط الدقيق والتقييم باستخدام معايير النموذج اللغوي الكبير.

تجربة المستخدم (UX) هي عنصر أساسي في تكامل الذكاء الاصطناعي التوليدي. ويمكن للواجهات المدروسة والبديهية وسهلة الاستخدام أن تساعد في تعزيز تبني الذكاء الاصطناعي التوليدي داخل مؤسستك.

ضع في اعتبارك هذه النصائح التي تركز على تجربة المستخدم:

• قم بإشراك مصممي تجربة المستخدم منذ بداية عملية تنفيذ الذكاء الاصطناعي، خاصةً عند بناء نماذج أولية للذكاء الاصطناعي التوليدي.

• بالنسبة لنماذج الذكاء الاصطناعي متعددة الوسائط، تجاوز نافذة الدردشة أو شريط المطالبة وافسح المجال لدعم أنواع الإدخال غير النصوص مثل الصوت والصور.

• استخدم مؤشرات تعمل على تحديث المستخدمين بتقدم المهام، خاصةً في عمليات سير العمل متعدد الخطوات أو المهام ذات أزمنة المعالجة الطويلة.

• قم بتنفيذ المطالبات أو القوالب الموجهة لاستيعاب مستويات مختلفة من خبرة المستخدم.

• توفير آلية للاحتفاظ بتفضيلات المستخدم والسياق السابق.

• أنشئ دليلاً تفاعليًا أو برنامجًا تعليميًا يشرح للمستخدمين عبر ميزات تطبيق الذكاء الاصطناعي التوليدي ووظائفه.

يُعد تقييم منظومة تكنولوجيا المعلومات الحالية أمرًا حيويًا لعملية التكامل. ولكن يجب إجراء التقييمات ليس فقط مع وضع الحاضر في الاعتبار ولكن أيضًا مع وضع المستقبل في المقدمة. ويجب على المؤسسات التأكد من أن بنيتها التحتية يمكن أن تتوسع لتلبية المتطلبات الحاسوبية لأنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدي بالإضافة إلى احتياجاتها التجارية المتطورة.

وإذا كنت تفكر في نماذج الاستضافة الذاتية، فكر في تحسين أجهزتك للذكاء الاصطناعي التوليدي من خلال الاستثمار في مسرعات الذكاء الاصطناعي وموارد الحوسبة عالية الأداء الأخرى. كذلك، تُعد ترقية قدرات الشبكات لديك للتعامل مع نقل البيانات عالي السرعة ومنخفض زمن الانتقال القصير فكرة جيدة أيضًا. ولكن إذا كنت تتبع السحابة أو المعتمدة على واجهات برمجة التطبيقات (API)، تحقق مما إذا كانت المنصة التي تستخدمها قوية بما يكفي للتعامل مع أحمال تشغيل الذكاء الاصطناعي التوليدي، وإذا كانت تواكب أحدث التطورات في الذكاء الاصطناعي التوليدي.