هندسة تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي (Generative AI & LLMs Engineering)
ما هي السلسلة Chain في LangChain؟ عند بناء تطبيقات تعتمد على LLM، نادراً ما تكون العملية مجرد إرسال نص ثابت واستلام جواب. في الواقع، المسار الهندسي الحقيقي يتضمن استقبال مدخلات، إعادة تشكيلها، تمريرها إلى نموذج، ثم معالجة المخرجات وإرسالها إلى خطوة أخرى. هنا تظهر فكرة Chain داخل LangChain: ربط عدة مكونات في خط معالجة واحد…
ما هو إطار عمل LangChain ولماذا يعد نقطة تحول؟ إطار العمل LangChain هو طبقة هندسية تنظّم طريقة بناء التطبيقات المعتمدة على LLMs بدلاً من الاكتفاء بإرسال نص إلى نموذج واستلام جواب. عملياً، هو ليس نموذجاً بحد ذاته، بل منظومة تطوير تساعدك على ربط النموذج اللغوي مع الذاكرة، ومصادر البيانات، وأدوات خارجية، وسلاسل تنفيذ قابلة لإعادة…
لماذا يجب حساب Tokens قبل إرسال الطلب؟ في التطبيقات المعتمدة على LLMs لا تُقاس التكلفة عادة بعدد الطلبات فقط، بل بحجم الرموز النصية الداخلة والخارجة. لذلك فإن بناء طبقة مسبقة لحساب Tokenization قبل استدعاء الواجهة البرمجية ليس تحسيناً ثانوياً، بل مكوّن هندسي أساسي في أي نظام إنتاجي. هذه الطبقة تتيح لك منع تجاوز حد السياق،…
ما هو Streaming Responses ولماذا يبدو أكثر “ذكاءً” للمستخدم؟ عند بناء تطبيقات تعتمد على نماذج اللغة الكبيرة LLMs، فإن عرض الرد دفعة واحدة بعد اكتماله ليس دائماً أفضل تجربة. أسلوب Streaming Responses يعني إرسال أجزاء الرد تدريجياً فور توليدها، بحيث تبدأ الكلمات أو الرموز بالظهور مباشرة للمستخدم، تماماً كما يحدث في ChatGPT. هذا لا يجعل…
لماذا نحتاج إلى Output Parsers في تطبيقات LLM؟ عند بناء تطبيقات ذكاء اصطناعي توليدي، تكون المشكلة الأساسية غالباً ليست في الحصول على إجابة من النموذج، بل في الحصول على إجابة يمكن للبرنامج التعامل معها بثبات. النموذج قد يكتب شرحاً إضافياً، أو يخلط بين النص الحر والبيانات، أو يغيّر أسماء الحقول بين طلب وآخر. هنا تظهر…
