اكتشف التسلسل الفوري: تقنية الذكاء الاصطناعي التدريجي التي تعزز الدقة والتحكم والدقة في المهام المعقدة باستخدام نماذج اللغة الكبيرة.
تسلسل المطالبات هو تقنية قوية تُستخدم لإدارة المهام المعقدة عن طريق تقسيمها إلى سلسلة من المطالبات الأصغر حجماً والمترابطة لنموذج الذكاء الاصطناعي (AI). وبدلاً من الاعتماد على موجه واحد ضخم لحل مشكلة متعددة الخطوات، يتم إنشاء سلسلة حيث تصبح مخرجات أحد الموجهات مدخلات للموجه التالي. يعمل هذا النهج المعياري على تحسين الموثوقية والشفافية والأداء العام لأنظمة الذكاء الاصطناعي، وخاصةً نماذج اللغات الكبيرة (LLMs). وهو يتيح بناء تدفقات عمل متطورة يمكن أن تتضمن منطقًا وأدوات خارجية وحتى نماذج ذكاء اصطناعي متعددة ومختلفة.
يقوم تسلسل المطالبات في جوهره على تنظيم سلسلة من المكالمات إلى نموذج ذكاء اصطناعي واحد أو أكثر. وتتبع العملية تدفقًا منطقيًا: يتم إرسال مطالبة أولية إلى النموذج، وتتم معالجة استجابته، ويتم استخراج المعلومات الأساسية من تلك الاستجابة واستخدامها لإنشاء المطالبة التالية في التسلسل. تستمر هذه الدورة حتى يتم تحقيق الهدف النهائي. هذه المنهجية ضرورية لبناء وكلاء ذكاء اصطناعي يمكنهم التفكير والتصرف.
يسمح هذا النهج بتفكيك المهام، حيث يتم تحسين كل خطوة في السلسلة لمهمة فرعية محددة. على سبيل المثال، يمكن تصميم مطالبة واحدة لاستخراج المعلومات، والخطوة التالية لتلخيص البيانات، والخطوة الأخيرة لتوليد نص إبداعي. صُممت أطر مثل LangChain خصيصًا لتبسيط تطوير هذه السلاسل من خلال إدارة الحالة والمطالبات وتكامل الأدوات الخارجية.
يُعد التسلسل الفوري متعدد الاستخدامات وله العديد من التطبيقات العملية في التعلم الآلي (ML) وأتمتة سير العمل.
وكيل دعم العملاء الآلي: يقوم المستخدم بإرسال تذكرة دعم معقدة.
إنشاء محتوى متعدد الوسائط: يريد أحد المسوقين إنشاء حملة على وسائل التواصل الاجتماعي لمنتج جديد.
من المفيد التمييز بين التسلسل الفوري والتقنيات المشابهة:
هندسة موجه: هذه هي الممارسة الواسعة لتصميم مطالبات فعالة. ويعد تسلسل الموجهات أحد الأساليب المحددة ضمن هندسة الموجهات التي تركز على هيكلة عدة موجهات بالتتابع.
موجهات سلسلة التفكير (CoT): يهدف CoT إلى تحسين التفكير المنطقي للطالب ضمن مطالبة واحدة من خلال مطالبته "بالتفكير خطوة بخطوة". وعلى النقيض من ذلك، يقسم تسلسل الموجهات المهمة إلى عدة خطوات موجهات متميزة، والتي قد تتضمن نماذج أو أدوات مختلفة في كل خطوة.
الاسترجاع-التوليد المعزز (RAG): RAG هي تقنية يقوم فيها الذكاء الاصطناعي باسترجاع المعلومات من مصدر خارجي قبل توليد استجابة. غالبًا ما يُستخدم RAG كخطوة واحدة محددة ضمن سلسلة مطالبات أكبر، وليس كآلية تسلسلية بحد ذاتها.
الإثراء الفوري: يتضمن ذلك إضافة السياق تلقائيًا إلى المطالبة الأولية للمستخدم قبل إرسالها إلى الذكاء الاصطناعي. وهو يعزز مطالبة واحدة بدلاً من تنظيم المعالجة المتسلسلة لمطالبات متعددة مترابطة.
الضبط الفوري: طريقة الضبط الدقيق الفعال للمعاملات (PEFT) التي تتعلم "المطالبات الناعمة"(التضمينات) أثناء تدريب النموذج. وهي تقنية تخصيص للنموذج، تختلف عن هيكلية التنفيذ في وقت التشغيل لتسلسل المطالبات.
يُعد التسلسل الموجه طريقة قوية لهيكلة التفاعلات مع نماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة مثل نماذج التعلم الآلي ذات التسلسل الموجه وحتى دمجها مع أنظمة الذكاء الاصطناعي الأخرى، بما في ذلك تلك المستخدمة لتصنيف الصور أو تجزئة النماذج. وهذا يجعل المهام المعقدة أكثر قابلية للإدارة ويحسن من موثوقية النتائج في مختلف تطبيقات التعلم الآلي، بدءًا من تحليلات البيانات الأساسية إلى أنظمة الذكاء الاصطناعي المتطورة متعددة الوسائط. يتم تسهيل نشر النماذج المتخصصة التي يمكن أن تشكل مكونات هذه السلاسل من خلال منصات شاملة. يمكنك استكشاف مجموعة متنوعة من مهام الرؤية الحاسوبية التي يمكن دمجها في عمليات سير العمل المتقدمة هذه.
