يفترض معظم الناس أن بناء وكلاء الذكاء الاصطناعي يتطلب إتقان التعلم العميق، ونظرية الاحتمالات، وفهمًا على مستوى الدكتوراه في التعلم الآلي. لحسن الحظ، ليس هذا هو الحال.
لا يكمن العائق الحقيقي أمام الدخول في التعقيد التقني، بل في فهم ما هو مهم بالفعل.
وبفضل أدوات بناء وكلاء الذكاء الاصطناعي الحديثة وأفضل الممارسات، أصبحت LLMs أكثر من مجرد روبوتات دردشة - يمكنها تجميع المعرفة وأتمتة سير العمل واتخاذ إجراءات حقيقية.
لكن بناء وكيل ذكاء اصطناعي جيد لا يتعلق فقط بتوصيل نموذج. فالأمر يتطلب مهارات عملية - تصميم المحادثات، وتكامل واجهة برمجة التطبيقات، وتصحيح الأخطاء، وتحسين الأداء.
يفصّل هذا الدليل ما تحتاج إلى معرفته بالضبط لبناء وكلاء ذكاء اصطناعي يعملون - دون تعقيدات غير ضرورية.
1. التعرف على النوايا
لا يفشل معظم وكلاء الذكاء الاصطناعي ليس لأنهم يولدون استجابات سيئة ولكن لأنهم لا يفهمون ما يعنيه المستخدمون. يضمن التعرف على النوايا أن وكلاء الذكاء الاصطناعي يصنفون مدخلات المستخدم بشكل صحيح ويستجيبون بشكل مناسب.
ما الذي تتعلمه
- كيف يصنف الذكاء الاصطناعي مدخلات المستخدم إلى نوايا محددة مسبقاً.
- الكشف عن النوايا المستند إلى الكلمات الرئيسية مقابل الكشف عن النوايا المستند إلى التعلم الآلي.
- هيكلة النوايا الاحتياطية للتعامل مع الحالات الحادة ومنع ارتباك الذكاء الاصطناعي.
مثال على السيناريو:
- المشكلة: يسأل المستخدم، "هل يمكنني إرجاع طلبي؟" لكن وكيل الذكاء الاصطناعي يقوم بتشغيل نية "تتبع الطلب" بدلاً من ذلك.
- الإصلاح: تدريب الذكاء الاصطناعي بمزيد من الأمثلة على اختلافات النوايا وتحسين التعرف على الكيانات.
- التأثير: يتعرف الذكاء الاصطناعي على كلمة "إرجاع" بشكل صحيح على أنها مختلفة عن كلمة "مسار"، مما يحسن دقة الاستجابة.
2. بناء عميل ذكاء اصطناعي بدون تشفير
أدوات إنشاء وكلاء بدون كود مثل BotpressوVoiceflow وLangChain التي تجعل تطوير وكلاء الذكاء الاصطناعي متاحًا - لكن الاستخدام الفعال لهذه الأدوات يتطلب فهم تصميم المحادثة وإدارة السياق ومحفزات واجهة برمجة التطبيقات.
ما الذي تتعلمه
- تصميم محادثات مبنية على التدفق الذي يبدو طبيعياً.
- استخدام الذاكرة والمتغيرات لجعل المحادثات ديناميكية.
- ربط واجهات برمجة التطبيقات وقواعد البيانات الخارجية لتعزيز وظائف الروبوت.
مثال على السيناريو:
- المشكلة: يسأل chatbot الخاص بتوليد العملاء المحتملين عن اسم شركة المستخدم، ولكنه ينساه في وقت لاحق في المحادثة.
- إصلاح: تخزين اسم الشركة في متغير جلسة عمل حتى يمكن الرجوع إليه ديناميكيًا.
- التأثير: يعمل chatbot على تخصيص رسائل المتابعة، وتحسين تجربة المستخدم ومعدلات التحويل.
3. أساسيات واجهة برمجة التطبيقات
إن chatbot بدون الوصول إلى واجهة برمجة التطبيقات يشبه المساعد الذكي الذي لا يمكنه اتخاذ إجراء. تسمح واجهات برمجة التطبيقات لوكلاء الذكاء الاصطناعي بجلب البيانات، وتحديث السجلات، وإرسال الرسائل، وأتمتة سير العمل.
ما الذي تتعلمه
- فهم واجهات برمجة تطبيقات REST-نقاط النهايات والمصادقة وهياكل الطلب/الاستجابة.
- التعامل مع خطافات الويب لتشغيل الإجراءات عند وقوع الأحداث.
- إجراء مكالمات آمنة لواجهة برمجة التطبيقات (API) لمنع تسرب البيانات وإساءة استخدامها.
مثال على السيناريو:
- المشكلة: من المفترض أن يقدم chatbot أسعار الأسهم في الوقت الحقيقي، ولكنه يستجيب دائماً بأرقام غامضة.
- الإصلاح: قم بتوصيل chatbot بواجهة برمجة تطبيقات مباشرة لسوق الأسهم بدلاً من الاعتماد على البيانات الثابتة المحملة مسبقاً.
- التأثير: يحصل المستخدمون على تحديثات دقيقة وفورية للمخزون بدلاً من المعلومات الغامضة والخارجة عن السياق.
4. تصحيح الأخطاء وإصلاحها
لا يوجد وكيل ذكاء اصطناعي مثالي. ستحدث أخطاء وأخطاء واستجابات غير صحيحة. والفرق بين مُنشئ الذكاء الاصطناعي الجيد والذكاء الاصطناعي المتعثر هو معرفة كيفية تشخيص المشكلات وإصلاحها بكفاءة.
ما الذي تتعلمه
- تحديد تصنيف النوايا الخاطئة وتنقية بيانات التدريب.
- تصحيح أخطاء تصحيح أخطاء واجهة برمجة التطبيقات (API) - تتبع أخطاء الطلبات ومشاكل المصادقة.
- استخدام السجلات وسجل المحادثات لتحديد سبب تصرف وكيل الذكاء الاصطناعي بشكل غير متوقع.
مثال على السيناريو:
- المشكلة:يتوقف chatbot عن الاستجابة عندما يسأل المستخدم عن تفاصيل المنتج.
- إصلاح: التحقق من سجلات واجهة برمجة التطبيقات (API) واكتشاف انتهاء صلاحية مفتاح واجهة برمجة التطبيقات، مما تسبب في فشل الطلبات.
- التأثير: يؤدي إصلاح مفتاح واجهة برمجة التطبيقات (API) إلى استعادة وظيفة chatbot لية، مما يمنع تعطل المستخدمين.
5. أخلاقيات الذكاء الاصطناعي والتعامل مع التحيز
يتم تدريب LLMs الاصطناعي على كميات هائلة من بيانات الإنترنت، مما يعني أنهم يمكن أن يرثوا التحيز أو المعلومات الخاطئة أو السلوك غير اللائق. يتمحور التطوير الأخلاقي للذكاء الاصطناعي حول فهم هذه المخاطر وتصميم ضمانات لضمان دقة وكلاء الذكاء الاصطناعي ونزاهتهم ومسؤوليتهم.
ما الذي تتعلمه
- تحديد التحيز في مخرجات الذكاء الاصطناعي وتنفيذ مرشحات الاعتدال.
- وضع حواجز حماية لمنع الاستجابات الضارة أو المضللة.
- مراقبة حلقات تعليقات المستخدمين لتحسين سلوك الذكاء الاصطناعي باستمرار.
مثال على السيناريو:
- المشكلة: يتم سؤال مساعد الذكاء الاصطناعي المالي: "ما هو أفضل خيار قرض بالنسبة لي؟" ولكنه يعطي الأولوية للقروض ذات الفائدة المرتفعة لأن بيانات التدريب الخاصة به تمثل عروض المقرضين الترويجية بدلاً من مصلحة المستهلك.
- الإصلاح: يتحقق الذكاء الاصطناعي من أنواع القروض للتأكد من أن التوصيات تعطي الأولوية لاحتياجات المستخدم على البيانات المتحيزة.
- التأثير: يمنع التحيز الخوارزمي من تحريف التوصيات ويضمن أن يقدم الذكاء الاصطناعي مشورة عادلة تركز على المستخدم.
6. تخطيط بنية النظام
من السهل بناء وكيل ذكاء اصطناعي واحد. أما جعل عدة وكلاء يعملون معاً بكفاءة؟ هنا تكمن أهمية الهندسة المعمارية. فبدون التخطيط السليم، تصبح وكلاء الذكاء الاصطناعي ثقيلة الموارد، وغير قابلة للتطوير، وصعبة الصيانة.
ما الذي تتعلمه
- هيكلة وكلاء الذكاء الاصطناعي للعمل بشكل مستقل أو كجزء من نظام متعدد الوكلاء.
- إدارة الحالة والذاكرة للمحادثات طويلة الأمد.
- تصميم وكلاء ذكاء اصطناعي يمكنهم التفاعل مع قواعد البيانات الخارجية وأدوات التشغيل الآلي.
مثال على السيناريو:
- المشكلة: يعالج نظام إصدار التذاكر بالذكاء الاصطناعي الاستعلامات الأساسية، ولكن عندما يطلب أحد المستخدمين تفاصيل الحساب، يفشل في استرداد البيانات من إدارة علاقات العملاء لأن الوكيل المحدد يفتقر إلى الأذونات اللازمة.
- إصلاح: تمت إعادة تصميم نظام الذكاء الاصطناعي لتفويض الاستعلامات المقيدة إلى خدمة خلفية معتمدة بدلاً من محاولة الطلب مباشرةً.
- التأثير: يظل الذكاء الاصطناعي آمنًا مع الاستمرار في تقديم استجابات مفيدة، وتسليم الطلبات الحساسة بسلاسة دون تعطيل تدفق المحادثة.
7. تحسين الأداء
تؤدي استجابات الذكاء الاصطناعي البطيئة وتكاليف واجهة برمجة التطبيقات المرتفعة إلى القضاء على تجربة المستخدم. يضمن تحسين الأداء استجابة وكلاء الذكاء الاصطناعي بسرعة وكفاءة وبدون تكاليف معالجة غير ضرورية.
ما الذي تتعلمه
- تقليل وقت الاستجابة في مكالمات واجهة برمجة التطبيقات عن طريق التخزين المؤقت للبيانات المطلوبة بشكل متكرر.
- ضبط معلماتLLM (درجة الحرارة، الحدود الرمزية) لتحقيق الكفاءة.
- تحسين تنفيذ سير العمل لمنع الحلقات غير الضرورية أو الاستعلامات الزائدة عن الحاجة.
مثال على السيناريو:
- المشكلة: يستغرق روبوت الأسئلة الشائعة المدعوم بالذكاء الاصطناعي 5 ثوانٍ و0.2 دولار إضافي للإجابة عن الاستفسارات البسيطة، مما يحبط المستخدمين ومحفظتك على المدى الطويل.
- الإصلاح: يقوم النظام بتخزين الردود المتكررة مؤقتًا ويعطي الأولوية للمنطق القائم على القواعد للاستعلامات الشائعة بدلاً من إرسال كل شيء إلى LLM.
- التأثير: ينخفض زمن الاستجابة إلى أقل من ثانية واحدة، مما يحسن تجربة المستخدم ويقلل من تكاليف واجهة برمجة التطبيقات.
8. CI / CD لوكلاء الذكاء الاصطناعي
يحتاج وكلاء الذكاء الاصطناعي إلى تحديثات مستمرة - سواء كانت نوايا جديدة أو تكامل واجهة برمجة التطبيقات أو تحسينات على النموذج. وبدون خطوط أنابيب CI/CD المناسبة، يصبح طرح التغييرات فوضويًا وعرضة للأخطاء.
ما الذي تتعلمه
- أتمتة اختبار وكيل الذكاء الاصطناعي لاكتشاف المشكلات قبل النشر.
- استخدام التحكم في الإصدار لتتبع تغييرات سير عمل الذكاء الاصطناعي وإدارتها.
- نشر التحديثات دون تعطيل الوظائف الحالية.
مثال على ذلك:
- المشكلة: يؤدي تحديث chatbot إلى تعطيل تدفق مهم للمستخدم، ولكن لا يوجد نظام للتراجع عن التحديث.
- الإصلاح: يضمن تنفيذ خط أنابيب CI/CD أن يتم اختبار الإصدارات الجديدة في بيئة مرحلية قبل إطلاقها مباشرةً.
- التأثير: التحديثات أكثر سلاسة وأماناً ويمكن عكسها فوراً في حالة حدوث مشكلات.
9. عمليات التشغيل الآلي وإدارة البيانات
يتحسن وكلاء الذكاء الاصطناعي عندما يتعلمون من تفاعلات المستخدمين الحقيقية، ولكن سوء إدارة البيانات يمكن أن يؤدي إلى الانجراف أو الاستجابات القديمة أو دورات التدريب غير الفعالة.
ما الذي تتعلمه
- إدارة قواعد المعرفة وحلقات التغذية الراجعة لتحسين الوكيل.
- ضمان تحديث مهام سير العمل بالبيانات النظيفة ذات الصلة.
- استخدام التسجيل والمراقبة لتتبع دقة الذكاء الاصطناعي ورضا المستخدمين.
مثال على السيناريو:
- المشكلة: يستمر chatbot في تقديم معلومات سياسة قديمة لأنه يعتمد على مجموعة بيانات ثابتة.
- الإصلاح: يتم تحديث الذكاء الاصطناعي بوحدة توليد معزز للاسترجاع (RAG) التي تسحب أحدث البيانات من نظام إدارة المحتوى في الشركة من خلال قاعدة معرفية.
- التأثير: يوفر الروبوت دائمًا استجابات دقيقة وفي الوقت الفعلي دون تدخل يدوي.
10. الأمن والامتثال
يتعامل وكلاء الذكاء الاصطناعي مع البيانات الحساسة، ومكالمات واجهة برمجة التطبيقات، وتفاعلات المستخدمين،ومن الضروري تأمينهالمنع اختراق البيانات أو إساءة استخدامها أو فشل الامتثال.
ما الذي تتعلمه
- تأمين مكالمات واجهة برمجة التطبيقات وطرق المصادقة لمنع الوصول غير المصرح به.
- تنفيذ التحقق من صحة المدخلات لمنع هجمات الحقن الفوري.
- ضمان الامتثال للوائح مثل اللائحة العامة لحماية البيانات، وSOC 2، والمبادئ التوجيهية الخاصة بالصناعة.
مثال على السيناريو:
- المشكلة: يقوم مساعد الذكاء الاصطناعي للمبيعات بكشف بيانات العملاء الحساسة لأن استجابات واجهة برمجة التطبيقات لا تتم تصفيتها بشكل صحيح.
- الإصلاح: يتم تحديث النظام لتنقيح الحقول الحساسة قبل إرسال الردود، مما يضمن عدم كشف أي معلومات خاصة.
- التأثير: يظل الذكاء الاصطناعي متوافقاً وآمناً وموثوقاً به من قبل المستخدمين.
11. البقاء على اطلاع دائم بالمستجدات
تتطور تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي بسرعة. ما يعمل اليوم قد يكون قديمًا بعد ستة أشهر. أفضل بناة الذكاء الاصطناعي ليسوا ماهرين فقط - إنهم يتعلمون دائماً. إن الاعتماد فقط على روبوتات الدردشة الآلية للحصول على إجابات سيؤدي إلى إبطاء عملية الابتكار الحقيقي في منتديات المطورين والأوراق البحثية والمجتمعات مفتوحة المصدر.
كيفية البقاء في المقدمة:
- تابع الأوراق البحثية للذكاء الاصطناعي وريبوس GitHub ومنتديات المطورين لتتبع الإنجازات الجديدة.
- اشترك في النشرات الإخبارية مثل استيراد الذكاء الاصطناعي, ذا نيورونومدونة Hugging Face للحصول على رؤى منتظمة.
- راقب تحديثاتHugging Face Botpress وLangChain للاستفادة من أحدث النماذج والأدوات.
نشر أول وكيل ذكاء اصطناعي في دقائق
يحتاج وكلاء الذكاء الاصطناعي إلى أكثر من مجرد مطالبات - فهم يحتاجون إلى هيكلية وأتمتة.
يمنحك Botpress المقاصد، وسير العمل، وتكامل واجهة برمجة التطبيقات، وتكامل المعرفة لبناء وكلاء ذكاء اصطناعي أكثر ذكاءً.
تصميم المحادثات، وربط الأنظمة الخارجية، وتحسين الاستجابات من خلال التصحيح والتحليلات المضمنة.
ابدأ البناء اليوم. إنه مجاني.
جدول المحتويات
شارك هذا على:
.svg)
