- يجمع وكلاء النماذج اللغوية الكبيرة بين فهم اللغة، والذاكرة، واستخدام الأدوات، والتخطيط لتنفيذ مهام معقدة بشكل مستقل تتجاوز المحادثة البسيطة.
- تحسين وكلاء النماذج اللغوية الكبيرة يتطلب تقنيات مثل RAG، وضبط النماذج، والتحفيز بعدة أمثلة، وهندسة المطالبات المتقدمة لتحقيق دقة وموثوقية أفضل.
- يتطلب بناء وكيل نموذج لغوي كبير أهدافًا واضحة، واختيار المنصة المناسبة، وضبط إعدادات النموذج، والتكامل مع الأنظمة، والاختبار، والمراقبة المستمرة.
- رغم قوتها، إلا أن لوكلاء النماذج اللغوية الكبيرة حدودًا مثل الهلوسة، ومخاطر الخصوصية، وقيود السياق، لذا يبقى التصميم الدقيق والإشراف أمرين أساسيين.
من المحتمل أنك على دراية بأكثر المواضيع سخونة هذا العام: وكلاء الذكاء الاصطناعي.
معظم هؤلاء الوكلاء هم وكلاء نماذج لغوية كبيرة. لماذا؟
"خلال السنوات القليلة الماضية، تغيرت الوكلاء المستقلون،" يشرح الرئيس التنفيذي لـ Botpress سيلفان بيرون. "النماذج الأساسية تطورت. النماذج اللغوية الكبيرة أطلقت طبقة جديدة من الاستدلال والتجريد."
بفضل قوة النماذج اللغوية الكبيرة، يمكن بناء وكلاء ذكاء اصطناعي لإتمام أي نوع من المهام القائمة على اللغة أو الاستدلال.
وبفضل قدراتهم اللغوية والتحليلية، بدأوا تدريجيًا في السيطرة على أماكن العمل المكتبية، حيث تخطط أكثر من 80% من الشركات لاستخدام وكلاء الذكاء الاصطناعي في السنوات القادمة.
بينما تشمل فئة وكلاء الذكاء الاصطناعي تطبيقات غير لغوية (أنظمة توصية المحتوى، التعرف على الصور، التحكم الروبوتي، إلخ)، فإن وكلاء النماذج اللغوية الكبيرة عادةً ما يكونون برمجيات ذكاء اصطناعي محادثي.
ما هي وكلاء النماذج اللغوية الكبيرة؟
وكلاء النماذج اللغوية الكبيرة هي أدوات مدعومة بالذكاء الاصطناعي تستخدم نماذج لغوية ضخمة لفهم اللغة، وإجراء المحادثات، وتنفيذ المهام.
يُبنى هؤلاء الوكلاء على خوارزميات معقدة تم تدريبها على كميات هائلة من بيانات النصوص، مما يمكّنهم من فهم وإنتاج اللغة بطريقة تحاكي التواصل البشري.
يمكن دمج وكلاء النماذج اللغوية الكبيرة في وكلاء الذكاء الاصطناعي، روبوتات الدردشة الذكية، المساعدين الافتراضيين، برامج إنشاء المحتوى، وأدوات تطبيقية أخرى.
كيف يعمل وكلاء النماذج اللغوية الكبيرة؟
يجمع وكلاء النماذج اللغوية الكبيرة بين قوة النموذج اللغوي الكبير والاسترجاع، والاستدلال، والذاكرة، واستخدام الأدوات لإتمام المهام بشكل مستقل. لنستعرض دور كل من هذه المكونات.
تسمح هذه القدرات مجتمعة لوكلاء النماذج اللغوية الكبيرة بتنفيذ سير عمل معقد ومتعدد الخطوات باستقلالية تامة.
على سبيل المثال:
- وكيل مبيعات B2B يسترجع بيانات إدارة علاقات العملاء عن عميل محتمل، يحلل تقدم الصفقة، يتذكر التفاعلات السابقة مع العميل لتخصيص المتابعة، ويستخدم واجهات برمجة تطبيقات البريد الإلكتروني والتقويم للإرسال والجدولة.
- وكيل تكنولوجيا المعلومات يسترجع سجلات النظام لتشخيص خطأ، يحلل خطوات استكشاف الأخطاء للحصول على أفضل استراتيجية، يتذكر ما نجح في مشكلات المستخدمين السابقة، وينفذ سكريبتات لإعادة تشغيل الخدمات أو إنشاء تذكرة.
ما هي الميزات الأربع التي تميز وكلاء النماذج اللغوية الكبيرة؟
هناك أربع ميزات رئيسية لوكلاء النماذج اللغوية الكبيرة:
1. النموذج اللغوي
يُعتبر النموذج اللغوي غالبًا "عقل" وكيل النموذج اللغوي الكبير. تؤثر جودته وحجمه بشكل مباشر على أداء الوكيل.
إنه خوارزمية متقدمة تم تدريبها على مجموعات بيانات نصية ضخمة، مما يسمح لها بفهم السياق، والتعرف على الأنماط، وإنتاج ردود مترابطة وذات صلة بالسياق.
- التعرف على أنماط اللغة وتعلمها
- اكتساب درجة من الوعي بالسياق (بفضل بيانات التدريب الضخمة)
- التكيف عبر مجالات مختلفة والتعامل مع مجموعة واسعة من المواضيع
يحدد النموذج اللغوي عمق ودقة وملاءمة الردود، وهو ما يشكل أساس قدرات الوكيل اللغوية.
2. الذاكرة
تشير الذاكرة إلى القدرة على الاحتفاظ بالمعلومات من التفاعلات السابقة، مثل الحقائق أو تفضيلات المستخدم أو المواضيع عبر الجلسات.
هذا يعزز فهم الوكيل للسياق ويجعل المحادثات أكثر استمرارية وملاءمة.
في بعض الإعدادات، تسمح الذاكرة للوكيل بالاحتفاظ بالمعلومات مع مرور الوقت. يدعم ذلك التفاعل طويل الأمد حيث "يتعلم" الوكيل من سلوك المستخدم المتكرر أو تفضيلاته – رغم أن ذلك غالبًا ما يُنظم لأسباب تتعلق بالخصوصية والملاءمة.
3. استخدام الأدوات
يحول استخدام الأدوات وكيل النموذج اللغوي الكبير من المحادثة إلى الفعل.
يمكن لوكيل النموذج اللغوي الكبير التكامل مع تطبيقات خارجية أو قواعد بيانات أو واجهات برمجة تطبيقات لأداء وظائف محددة.
هذا يعني أنه يمكنه جلب معلومات آنية، تنفيذ إجراءات خارجية، أو الوصول إلى قواعد بيانات متخصصة، مما يمنحه القدرة على توفير معلومات في الوقت الفعلي. يشمل ذلك:
- استدعاء واجهات برمجة التطبيقات
- جلب بيانات مباشرة، مثل تحديثات الطقس أو أسعار الأسهم
- جدولة الاجتماعات أو المواعيد
- استعلام قواعد البيانات، مثل كتالوجات المنتجات أو مستندات سياسات الموارد البشرية
يسمح استخدام الأدوات لوكيل النموذج اللغوي الكبير بالانتقال من نظام معرفي سلبي إلى مشارك نشط قادر على التفاعل مع أنظمة أخرى.
4. التخطيط
التخطيط هو قدرة وكيل النموذج اللغوي الكبير على تقسيم المهام المعقدة إلى سلسلة من الخطوات القابلة للإدارة.
يمكن لوكيل النموذج اللغوي الكبير التخطيط مع أو بدون تغذية راجعة. ما الفرق؟
- التخطيط بدون تغذية راجعة يعني أن الوكيل سيضع خطة بناءً على فهمه الأولي. هذا أسرع وأبسط، لكنه يفتقر إلى القدرة على التكيف.
- التخطيط مع تغذية راجعة يعني أن الوكيل يمكنه تحسين خطته باستمرار، مستفيدًا من مدخلات البيئة المحيطة. هذا أكثر تعقيدًا، لكنه يجعله أكثر مرونة ويحسن الأداء مع الوقت.
من خلال التخطيط، يمكن لوكيل النموذج اللغوي الكبير إنشاء تدفقات منطقية تتقدم تدريجيًا نحو الحل، مما يجعله أكثر فعالية في التعامل مع الطلبات المعقدة.
ما هي الأنواع الأربعة لوكلاء النماذج اللغوية الكبيرة؟
.webp)
1. وكلاء المحادثة (مثل دعم العملاء وتوليد العملاء المحتملين)
تتفاعل هذه الأنواع من الوكلاء في حوار طبيعي مع المستخدمين – غالبًا ما يقدمون معلومات، يجيبون على الأسئلة، ويساعدون في مهام متنوعة.
تعتمد هذه الأنواع من الوكلاء على النماذج اللغوية الكبيرة لفهم وتوليد ردود شبيهة بالبشر.
أمثلة: وكلاء دعم العملاء و روبوتات الدردشة الصحية
2. وكلاء المهام (مثل المساعدين الذكيين وسير العمل الذكي)
تركز هذه الوكلاء على تنفيذ مهام محددة أو تحقيق أهداف معينة، حيث تتفاعل مع المستخدمين لفهم احتياجاتهم ثم تنفيذ الإجراءات اللازمة لتلبيتها.
أمثلة: المساعدون الذكيون و روبوتات الموارد البشرية
3. وكلاء الإبداع (مثل أدوات إنشاء المحتوى)
قادرة على إنتاج محتوى أصلي وإبداعي مثل الأعمال الفنية أو الموسيقى أو الكتابة، حيث تستخدم النماذج اللغوية الكبيرة لفهم تفضيلات البشر والأنماط الفنية، مما يمكّنها من إنتاج محتوى يلقى صدى لدى الجمهور.
أمثلة: أدوات إنشاء المحتوى وأدوات توليد الصور (مثل Dall-E)
4. وكلاء التعاون (مثل وكلاء الذكاء الاصطناعي للمؤسسات)
تعمل هذه الوكلاء جنبًا إلى جنب مع البشر لتحقيق أهداف أو مهام مشتركة، وتسهّل التواصل والتنسيق والتعاون بين أعضاء الفريق أو بين البشر والآلات.
قد تدعم النماذج اللغوية الكبيرة وكلاء التعاون من خلال المساعدة في اتخاذ القرار، أو إعداد التقارير، أو تقديم الرؤى.
أمثلة: معظم وكلاء الذكاء الاصطناعي للمؤسسات وروبوتات إدارة المشاريع
كيف تستخدم المؤسسات وكلاء النماذج اللغوية الكبيرة؟
تستفيد المؤسسات من وكلاء النماذج اللغوية الكبيرة في المجالات التي تتطلب معالجة اللغة الطبيعية والرد عليها، مثل الإجابة على الأسئلة، وتقديم الإرشادات، وأتمتة سير العمل، وتحليل النصوص.
غالبًا ما تستخدم المؤسسات وكلاء النماذج اللغوية الكبيرة في التسويق، وتحليل البيانات، والامتثال، والمساعدة القانونية، ودعم الرعاية الصحية، المهام المالية، والتعليم.
فيما يلي ثلاثة من أشهر استخدامات وكلاء النماذج اللغوية الكبيرة:
دعم العملاء
وفقًا لـ دراسة شملت 167 شركة أجراها خبير الأتمتة باسكال بورنيه، فإن دعم العملاء هو الاستخدام الأكثر شيوعًا لاعتماد وكلاء النماذج اللغوية الكبيرة.
تُستخدم وكلاء النماذج اللغوية الكبيرة على نطاق واسع في دعم العملاء للتعامل مع الأسئلة الشائعة، وحل المشكلات، وتقديم المساعدة على مدار الساعة.
يمكن لهذه الوكلاء التفاعل مع العملاء في الوقت الفعلي، وتقديم المساعدة الفورية أو تصعيد الاستفسارات المعقدة إلى وكلاء بشريين.
انظر أيضًا: ما هو روبوت الدردشة لخدمة العملاء؟
المبيعات وتوليد العملاء المحتملين
في المبيعات، تُستخدم وكلاء النماذج اللغوية الكبيرة في توليد العملاء المحتملين بالذكاء الاصطناعي — ويمكنها أيضًا تأهيل العملاء المحتملين من خلال التفاعل معهم، وتقييم احتياجاتهم، وجمع معلومات قيمة.
يمكنها أيضًا أتمتة التفاعلات اللاحقة، وإرسال توصيات أو معلومات عن المنتجات مخصصة حسب اهتمامات العميل.
انظر أيضًا: كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي في المبيعات
الدعم الداخلي: الموارد البشرية وتكنولوجيا المعلومات
في الدعم الداخلي، تُسهل وكلاء النماذج اللغوية الكبيرة عمليات الموارد البشرية وتكنولوجيا المعلومات من خلال التعامل مع الاستفسارات الشائعة للموظفين.
في الواقع، وجدت دراسة بورنيه أن وكلاء النماذج اللغوية الكبيرة في العمليات الداخلية كانت الأكثر توفيرًا للتكاليف، حيث وفرت من 30 إلى 90% من الوقت الذي كانت تستغرقه المهام الداخلية سابقًا.
في الموارد البشرية، تجيب على أسئلة حول المزايا، وسياسات الإجازات، والرواتب، بينما في تكنولوجيا المعلومات، تقدم حلولًا للمشكلات التقنية البسيطة أو تؤتمت المهام الروتينية مثل إعداد الحسابات.
يتيح ذلك لفرق الموارد البشرية وتكنولوجيا المعلومات التركيز على مسؤوليات أكثر تعقيدًا بدلًا من الأعمال المتكررة.
انظر أيضًا: أفضل وكلاء الذكاء الاصطناعي للموارد البشرية
كيفية تحسين ردود وكلاء النماذج اللغوية الكبيرة
إذا كنت تخصص نموذجًا لغويًا كبيرًا لمشروع ذكاء اصطناعي، سترغب في تعديل الردود الافتراضية التي يقدمها النموذج العام للمستخدمين. (لا يمكنك أن تدع روبوت الدردشة يوصي بالمنافسين، أليس كذلك؟) قد ترغب أيضًا في استخدام منطق أعمال مخصص، ليعمل وكأنّه موظف مدرّب وليس مجرد مولد لغة عشوائي.
هناك أربعة مفاهيم عامة لتحسين جودة ردود وكلاء النماذج اللغوية الكبيرة:
- RAG
- التدريب الإضافي
- التعلم بعدة أمثلة
- هندسة التعليمات
1. التوليد المعزز بالاسترجاع
RAG هو اسم معقد لشيء بسيط قمنا به جميعاً في ChatGPT: لصق نص في ChatGPT وطرح سؤال حوله.
مثال شائع هو سؤال عما إذا كان منتج معين متوفر في متجر إلكتروني، ويقوم روبوت المحادثة بالبحث في كتالوج المنتجات (بدلاً من الإنترنت بشكل عام).
من حيث سرعة التطوير والحصول على معلومات في الوقت الفعلي، يعتبر RAG أمراً أساسياً.
عادة لا يؤثر ذلك على اختيار النموذج، لكن لا يوجد ما يمنعك من إنشاء نقطة نهاية API للنموذج اللغوي تستعلم عن المعلومات وتجيب، واستخدام هذه النقطة كما لو كانت نموذجاً لغوياً مستقلاً.
استخدام RAG في روبوت محادثة معرفي غالباً أسهل في الصيانة، حيث لا تحتاج إلى تدريب النموذج باستمرار – مما قد يقلل التكاليف أيضاً.
2. ضبط النموذج
التدريب الإضافي يتضمن تزويد النموذج بأمثلة حتى يتعلم أداء مهمة معينة بشكل جيد. إذا أردت أن يتقن الحديث عن منتجك، يمكنك تزويده بمجموعة من أفضل مكالمات المبيعات في شركتك.
إذا كان النموذج مفتوح المصدر، اسأل نفسك إذا كان لدى فريقك القدرة الهندسية الكافية لضبط النموذج بدقة.
إذا كان النموذج مغلق المصدر ويُقدم كخدمة – مثل GPT-4 أو Claude – غالباً يمكن لمهندسيك تدريب نماذج مخصصة باستخدام واجهات برمجة التطبيقات. عادة ما ترتفع التكلفة بشكل كبير بهذه الطريقة، لكن الصيانة تكون قليلة أو معدومة.
لكن في كثير من الحالات، التدريب الإضافي ليس الخطوة الأولى لتحسين النموذج.
حالة مناسبة للتدريب الإضافي هي بناء روبوت معرفة لمعلومات ثابتة. من خلال تزويده بأمثلة من الأسئلة والأجوبة، يجب أن يكون قادراً على الإجابة مستقبلاً دون الرجوع للمصدر. لكنه ليس حلاً عملياً للمعلومات الفورية.
3. التعلم بعدة أمثلة
أسرع طريقة لتحسين جودة الإجابات هي تزويد النموذج بأمثلة في كل طلب API.
التعلم بدون أمثلة – أي عدم إعطاء أي مثال لما تبحث عنه في الإجابة – هو ما يفعله معظمنا مع ChatGPT. إضافة مثال واحد (تعلم بمثال واحد) غالباً ما يكفي لتحسين جودة الإجابة بشكل ملحوظ.
أكثر من مثال واحد يعتبر تعلم بعدة أمثلة. هذا لا يغير النموذج نفسه، بخلاف التدريب الإضافي. أنت فقط تقدم أمثلة قبل كل سؤال في كل مرة.
لكن لا يمكن الإفراط في استخدام هذه الاستراتيجية: النماذج اللغوية الكبيرة لها حجم سياق أقصى، ويتم تسعيرها حسب حجم الرسالة. التدريب الإضافي قد يلغي الحاجة للأمثلة، لكنه يتطلب وقتاً أطول لإتقانه.
4. تقنيات هندسة المطالبات
هناك تقنيات أخرى لهندسة التعليمات، مثل سلسلة الأفكار، والتي تجبر النماذج على التفكير بصوت عالٍ قبل تقديم الإجابة.
هناك أيضًا سلسلة المطالبات، التي تشجع النماذج على تقسيم المهام المعقدة إلى خطوات أصغر من خلال تشغيل عدة مطالبات متتالية.
يمكن أن تزيد هذه الاستراتيجيات بشكل كبير من جودة وموثوقية الردود — خاصة في المهام التي تتطلب استدلالًا عاليًا — لكنها غالبًا ما تأتي على حساب طول الردود، وزيادة استهلاك الرموز، وبطء الأداء.
هذا يزيد من جودة الرد، لكنه يأتي على حساب طول الرد والتكلفة والسرعة.
كيفية بناء وكيل نموذج لغوي كبير في 6 خطوات
1. تحديد الأهداف
الخطوة الأولى في بناء وكيل ذكاء اصطناعي أو روبوت دردشة هي تحديد ما تريد تحقيقه بالضبط.
حدد بوضوح ما تريد أن يحققه وكيل النموذج اللغوي الكبير، سواء كان ذلك في مساعدة العملاء، أو إنشاء المحتوى، أو تنفيذ مهام محددة.
سيساعد تحديد الأهداف الواضحة في تشكيل إعدادات وتكوين الوكيل.
2. اختر منصة ذكاء اصطناعي
تعتمد أفضل منصات الذكاء الاصطناعي كليًا على أهدافك واحتياجاتك.
اختر منصة تتوافق مع متطلباتك، مع مراعاة عوامل مثل خيارات التخصيص، وقدرات التكامل، وسهولة الاستخدام، والدعم.
يجب أن تدعم المنصة:
- حالة الاستخدام المطلوبة
- تقديم النماذج اللغوية الكبيرة المفضلة لديك
- تقديم إمكانيات التكامل
3. ضبط النموذج اللغوي الكبير
استنادًا إلى خيارات المنصة، اختر إما نموذجًا لغويًا جاهزًا أو قم بضبط نموذج لمهام متخصصة إذا لزم الأمر.
تقدم العديد من المنصات نماذج لغوية مدمجة ومدربة مسبقًا وجاهزة للاستخدام.
إذا كنت مهتمًا بتخصيص استخدامك للنموذج اللغوي الكبير، اقرأ مقالنا حول اختيار خيار نموذج لغوي كبير مخصص لمشروع الذكاء الاصطناعي الخاص بك من مهندس النمو باتريك هاميلين.
4. دمج الأدوات
توفر معظم المنصات خيارات التكامل مع الأدوات الخارجية. يمكنك ربط أي واجهات برمجة تطبيقات أو قواعد بيانات أو موارد يحتاج وكيلك للوصول إليها، مثل بيانات إدارة علاقات العملاء أو المعلومات الفورية.
5. الاختبار والتحسين
اختبر الوكيل بدقة باستخدام أدوات الاختبار المدمجة في المنصة. عدّل الإعدادات وصياغة التعليمات وتدفقات العمل بناءً على نتائج الاختبار لضمان أداء الوكيل بشكل جيد في السيناريوهات الواقعية.
6. النشر والمراقبة
استخدم أدوات المراقبة في المنصة لمتابعة تفاعلات الوكيل وأدائه بعد النشر.
اجمع الرؤى وقم بتحسين الإعداد حسب الحاجة، مستفيدًا من آليات التغذية الراجعة التي توفرها المنصة.
نشر وكيل LLM مخصص
وكلاء LLM يشهدون معدلات تبنٍ واسعة بين المؤسسات – في خدمة العملاء، والعمليات الداخلية، والتجارة الإلكترونية. الشركات التي تتأخر في التبني ستشعر بتبعات تفويت موجة الذكاء الاصطناعي.
Botpress منصة وكلاء ذكاء اصطناعي قابلة للتوسعة بلا حدود ومصممة للمؤسسات. تتيح تقنيتنا للمطورين بناء وكلاء LLM بأي قدرات يحتاجونها.
تضمن مجموعة الأمان المتقدمة لدينا حماية بيانات العملاء بشكل دائم، مع تحكم كامل لفريق التطوير لديك.
ابدأ البناء اليوم. الخدمة مجانية.
أو تواصل مع فريقنا لمعرفة المزيد.
الأسئلة الشائعة
1. ما الفرق بين وكيل LLM وروبوت الدردشة؟
عادةً ما تتبع الدردشة الآلية نصوصًا أو تدفقات محددة، بينما وكيل LLM أكثر مرونة. يستخدم وكلاء LLM نموذج لغة كبيرًا للاستدلال، واسترجاع المعلومات، واستخدام الأدوات، واتخاذ القرارات.
2. هل يمكن لوكلاء LLM العمل بدون اتصال بالإنترنت؟
يمكن لوكلاء LLM العمل جزئيًا بدون إنترنت إذا كان كل ما يحتاجونه (مثل نموذج اللغة والبيانات) يعمل محليًا. لكن معظمهم يعتمد على خدمات سحابية لأشياء مثل البيانات الفورية أو واجهات برمجة التطبيقات الخارجية أو المعرفة المحدثة.
3. هل يحتاج وكلاء LLM دائمًا إلى نموذج لغة في الخلفية؟
نعم، فهذا هو المكون الأساسي. "LLM" في وكيل LLM تعني نموذج لغة كبير. بدونه، يفقد الوكيل قدرته على فهم أو توليد اللغة الطبيعية.
4. ما هي أبرز القيود أو المخاطر عند استخدام وكلاء LLM اليوم؟
قد يهلوسون أو يعلقون عند التعليمات الغامضة، أو يسربون معلومات حساسة إذا لم تتم حمايتهم جيدًا. بالإضافة إلى ذلك، يعتمد ذكاؤهم على البيانات والتصميم المستخدمين.
5. ما هي القطاعات التي تتبنى وكلاء LLM بشكل أسرع؟
خدمة العملاء، ودعم تكنولوجيا المعلومات، والرعاية الصحية، والمبيعات تتبنى هذه التقنية بسرعة. باختصار، أي مجال فيه الكثير من الأعمال المتكررة المعتمدة على اللغة وقابل للأتمتة.
.webp)
