المدوَّنة العربية

بناء حلول الذكاء الاصطناعي المولّد باستخدام Amazon Bedrock

يُحدث الذكاء الاصطناعي المولّد ثورة في عالم الأعمال، مغيراً طريقة تفاعل الشركات مع عملائها وأساليب ابتكارها. إذا كنت تخطو أولى خطواتك في بناء حلول ذكاء اصطناعي مولّد، فقد تتساءل عن كيفية التعامل مع التحديات المصاحبة، بدءاً من اختيار النماذج المناسبة وصولاً إلى إدارة الاستعلامات وحماية خصوصية البيانات.

في هذا المقال، سنستعرض كيفية بناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي المولّد على Amazon Web Services (AWS) باستخدام إمكانات Amazon Bedrock. سنسلط الضوء على دور Amazon Bedrock في كل مرحلة من مراحل رحلة الذكاء الاصطناعي المولّد. يستهدف هذا الدليل كلاً من خبراء الذكاء الاصطناعي والمبتدئين في هذا المجال، مساعداً إياهم على الاستفادة القصوى من إمكانات Amazon Bedrock.

Amazon Bedrock هي خدمة مُدارة بالكامل توفر واجهة برمجية موحدة للوصول إلى مجموعة واسعة من نماذج الأساس (FMs) من شركات الذكاء الاصطناعي الرائدة مثل Anthropic وCohere وMeta وMistral AI وAI21 Labs وStability AI، بالإضافة إلى نماذج Amazon نفسها. توفر هذه الخدمة مجموعة من الأدوات والميزات المصممة لمساعدتك في بناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي المولّد بكفاءة، مع الالتزام بأفضل ممارسات الأمان والخصوصية والذكاء الاصطناعي المسؤول.

استدعاء النموذج باستخدام واجهة برمجة التطبيقات API

عند دمج ميزات الذكاء الاصطناعي المولّد في تطبيقك، قد ترغب في إجراء تفاعل مباشر وأحادي الدور مع نموذج لغوي كبير (LLM). سواء كنت بحاجة إلى إنشاء نص، الإجابة على سؤال، أو تقديم ملخص بناءً على مدخلات المستخدم، فإن Amazon Bedrock يوفر حلاً مبسطاً وفعالاً.

تعمل Amazon Bedrock على تيسير تطوير وتوسيع نطاق تطبيقات الذكاء الاصطناعي المولّد من خلال توفير واجهة برمجية موحدة للوصول إلى مجموعة متنوعة من نماذج الأساس. وبفضل دعمها لنماذج Amazon ومزودي الذكاء الاصطناعي البارزين، تتمتع بحرية التجريب دون التقيد بنموذج أو مزود واحد. ونظراً للتطور السريع في مجال الذكاء الاصطناعي، يمكنك التبديل بين النماذج بسلاسة للحصول على أداء أفضل دون الحاجة إلى إعادة كتابة التطبيق بأكمله.

بالإضافة إلى الوصول المباشر للنماذج، توسع Amazon Bedrock خياراتك من خلال سوق Amazon Bedrock. يتيح لك هذا السوق الوصول إلى أكثر من 100 نموذج أساس متخصص، حيث يمكنك استكشاف قدرات جديدة واختبارها ودمجها عبر نقاط نهاية مُدارة بالكامل. سواء كنت تبحث عن أحدث الابتكارات في إنشاء النصوص، تركيب الصور، أو الذكاء الاصطناعي الخاص بمجال معين، توفر Amazon Bedrock المرونة لتكييف وتوسيع حلك بسهولة.

باستخدام واجهة برمجية واحدة، يمكنك الحفاظ على مرونة تطبيقك، والتبديل بسهولة بين النماذج، والترقية إلى أحدث الإصدارات، وضمان مستقبل تطبيقات الذكاء الاصطناعي المولّد مع الحد الأدنى من التغييرات في الشفرة البرمجية.

ولتلخيص ذلك، تقدم Amazon Bedrock المزايا التالية:

  • البساطة: لا حاجة لإدارة البنية التحتية أو التعامل مع واجهات برمجية متعددة.
  • المرونة: إمكانية تجربة نماذج مختلفة للعثور على الأنسب لاحتياجاتك.
  • قابلية التوسع: توسيع نطاق تطبيقك دون القلق بشأن الموارد الأساسية.

للبدء، استخدم بيئة المحادثة التجريبية أو محرر النصوص لاختبار نماذج الأساس المختلفة، واستفد من واجهة برمجة التطبيقات الخاصة بالمحادثة لدمج هذه النماذج في تطبيقك.

بعد دمج الوظائف الأساسية للنموذج، تتمثل الخطوة التالية في تحسين الأداء والتأكد من استخدام النموذج الأمثل لمتطلباتك. وهذا ما يقودنا إلى أهمية تقييم النماذج ومقارنتها.

اختيار النموذج المناسب لحالة الاستخدام الخاصة بك

يعد اختيار نموذج الأساس المناسب لحالة الاستخدام الخاصة بك أمراً بالغ الأهمية. ومع توفر العديد من الخيارات، قد تتساءل عن كيفية تحديد النموذج الذي سيقدم أفضل أداء لتطبيقك. سواء كنت تسعى لتوليد إجابات أكثر صلة، تلخيص المعلومات، أو معالجة استعلامات دقيقة، فإن اختيار النموذج الأمثل هو المفتاح لتحقيق الأداء الأفضل.

يمكنك الاستفادة من أداة تقييم النماذج في Amazon Bedrock لاختبار النماذج الأساسية المختلفة، والعثور على النموذج الذي يقدم أفضل النتائج لحالة الاستخدام الخاصة بك. سواء كنت في المراحل الأولى من التطوير أو تستعد للإطلاق، فإن اختيار النموذج الصحيح يمكن أن يحدث فرقاً كبيراً في فعالية حلول الذكاء الاصطناعي المولّد الخاصة بك.

تتكون عملية تقييم النماذج من العناصر التالية:

  • التقييم الآلي والبشري: ابدأ باختبار نماذج مختلفة باستخدام مقاييس التقييم الآلي مثل الدقة، المتانة، أو مستوى الأمان. يمكنك أيضاً الاستعانة بمقيّمين بشريين لقياس العوامل الأكثر خصوصية، مثل الود، الأسلوب، أو مدى توافق النموذج مع هوية علامتك التجارية.
  • مجموعات البيانات والمقاييس المخصصة: قيّم أداء النماذج باستخدام مجموعات البيانات الخاصة بك أو الخيارات المعدة مسبقاً. خصص المقاييس الأكثر أهمية لمشروعك، مع التأكد من أن النموذج المختار يتوافق مع أهدافك التجارية أو التشغيلية.
  • التقييم المتكرر: قم بإجراء التقييمات بشكل متكرر خلال عملية التطوير، مما يسمح بتحسين أسرع. يساعدك هذا في مقارنة النماذج جنباً إلى جنب، حتى تتمكن من اتخاذ قرار مدروس عند اختيار نموذج الأساس الأنسب لحالة الاستخدام الخاصة بك.

لنتخيل مثالاً عملياً: إذا كنت تقوم ببناء مساعد ذكاء اصطناعي لدعم العملاء في متجر إلكتروني. يمكنك تصميم نموذج تقييم لاختبار عدة نماذج أساس مع استفسارات عملاء حقيقية، وتقييم النموذج الذي يوفر الردود الأكثر دقة، وداً، وملاءمة للسياق. من خلال مقارنة النماذج جنباً إلى جنب، يمكنك اختيار النموذج الذي سيوفر أفضل تجربة ممكنة لعملائك.

بعد تقييم النموذج الأمثل واختياره، تأتي الخطوة التالية وهي ضمان توافقه مع احتياجات عملك الخاصة. قد تعمل النماذج الجاهزة بشكل جيد، ولكن للحصول على تجربة أكثر تخصيصاً، قد تحتاج إلى مزيد من التخصيص. وهذا ما يقودنا إلى الخطوة المهمة التالية في رحلة الذكاء الاصطناعي الخاصة بك: تخصيص النماذج لتعكس سياق عملك بدقة.

إثراء استجابات النموذج ببياناتك الخاصة

قد تكون نماذج اللغة الكبيرة (LLM) المتاحة للجمهور جيدة في معالجة المهام ذات المعرفة العامة، لكنها قد تعاني من قِدَم المعلومات أو تفتقر إلى السياق الخاص ببيانات مؤسستك. لذا، تحتاج إلى آلية لتزويد النموذج بالمعلومات الأكثر صلة وحداثة لضمان الدقة والعمق السياقي. هناك طريقتان رئيسيتان يمكنك استخدامهما لإثراء استجابات النموذج:

  • RAG: استخدام تقنية التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) لاسترداد المعلومات ذات الصلة بشكل ديناميكي وقت الاستعلام، وإثراء ردود النموذج دون الحاجة إلى إعادة التدريب.
  • الضبط الدقيق: تخصيص النموذج المختار من خلال تدريبه على بيانات مؤسستك، وتحسين قدرته على التعامل مع المهام والمعرفة الخاصة بمجال عملك.

ننصح بالبدء باستخدام RAG نظراً لمرونته وسهولة تطبيقه. يمكنك لاحقاً الانتقال إلى الضبط الدقيق للنموذج إذا احتجت إلى تكيف أعمق مع مجال عملك. تقوم تقنية RAG باسترداد المعلومات ذات الصلة بشكل ديناميكي وقت الاستعلام، مما يضمن بقاء استجابات النموذج دقيقة ومدركة للسياق. في هذا النهج، تتم معالجة البيانات وفهرستها أولاً في قاعدة بيانات متجهية أو نظام استرجاع مماثل. وعندما يرسل المستخدم استعلاماً، يبحث Amazon Bedrock في هذه البيانات المفهرسة للعثور على السياق المناسب، والذي يتم إدراجه في الاستعلام. ثم يقوم النموذج بإنشاء استجابة بناءً على الاستعلام الأصلي والمعلومات المسترجعة، دون الحاجة إلى تدريب إضافي.

تقوم قواعد المعرفة في Amazon Bedrock بأتمتة سير عمل RAG بالكامل – بما في ذلك معالجة البيانات، استرجاعها، التوسع الفوري، والاستشهادات – مما يقلل من تعقيد إعداد عمليات الدمج المخصصة. من خلال دمج بيانات مؤسستك بسلاسة، يمكنك ضمان أن النماذج تولد استجابات دقيقة، غنية بالسياق، ومحدثة باستمرار.

تدعم قواعد المعرفة في Bedrock أنواعاً مختلفة من البيانات لتخصيص استجابات الذكاء الاصطناعي وفق احتياجات عملك:

  • البيانات غير المهيكلة: استخراج الرؤى من المصادر النصية مثل المستندات، ملفات PDF، ورسائل البريد الإلكتروني.
  • البيانات المهيكلة: تمكين الاستعلامات باللغة الطبيعية في قواعد البيانات، بحيرات البيانات، والمستودعات دون الحاجة لنقل البيانات أو معالجتها مسبقاً.
  • البيانات متعددة الوسائط: معالجة العناصر النصية والمرئية في المستندات والصور باستخدام أتمتة البيانات في Amazon Bedrock
  • GraphRAG: تعزيز استرجاع المعرفة من خلال العلاقات القائمة على الرسوم البيانية، وتمكين الذكاء الاصطناعي من فهم الروابط بين الكيانات لتقديم استجابات أكثر وعياً بالسياق.

بفضل هذه الإمكانات، تعمل Amazon Bedrock على كسر الحواجز بين مصادر البيانات، مما يسهل إثراء تطبيقات الذكاء الاصطناعي بالمعرفة اللحظية والمعرفة التاريخية على حد سواء. وسواء كنت تتعامل مع النصوص، الصور، مجموعات البيانات المهيكلة، أو الرسوم البيانية المعرفية المترابطة، توفر Amazon Bedrock حلاً مُداراً بالكامل وقابلاً للتوسع دون الحاجة إلى بنية تحتية معقدة.

و لتلخيص ذلك، يوفر استخدام RAG مع Amazon Bedrock المزايا التالية:

  • معلومات محدّثة: تتضمن الردود أحدث البيانات من قواعد المعرفة الخاصة بمؤسستك.
  • دقة محسّنة: تقليل مخاطر الإجابات غير الصحيحة أو عديمة الصلة.
  • بنية تحتية مبسطة: تجنب الحاجة لإعداد وإدارة قواعد بيانات خاصة للمتجهات أو عمليات دمج معقدة.

عندما يعتمد نموذجك على البيانات الأكثر دقة وملاءمة، قد تجد أن سلوكه العام لا يزال بحاجة إلى بعض التحسين – ربما في نبرته، أسلوبه، أو فهمه للغة الخاصة بمجال عملك. وهنا يأتي دور الضبط الإضافي للنموذج لمواءمته بشكل أعمق مع احتياجات عملك.

تصميم النماذج لتلبية احتياجات عملك

توفر النماذج الأساسية الجاهزة نقطة انطلاق قوية، لكنها غالباً ما تفتقر إلى الدقة أو الأسلوب اللغوي الخاص بعلامتك التجارية أو الخبرة المتخصصة في مجال عملك. فقد لا تتوافق لغة النموذج مع هوية علامتك التجارية، أو قد يواجه صعوبة في فهم المصطلحات المتخصصة في مجالك. ربما تكون قد جربت تقنيات الهندسة السريعة و RAG لتعزيز الاستجابات بسياق إضافي. ورغم أن هذه التقنيات مفيدة، إلا أنها تنطوي على بعض القيود:

  • قد تؤدي الاستعلامات الأطول إلى زيادة وقت الاستجابة والتكلفة.
  • قد تظل النماذج تفتقر إلى الخبرة العميقة اللازمة للمهام الخاصة بمجال عملك.

لتحقيق الاستفادة القصوى من الذكاء الاصطناعي المولّد، تحتاج المؤسسات إلى طريقة لتكييف النماذج بشكل آمن، مع ضمان أن الاستجابات الناتجة ليست دقيقة فحسب، بل أيضاً ذات صلة وموثوقة ومتوافقة مع أهداف الأعمال.

تعمل Amazon Bedrock على تبسيط عملية تخصيص النماذج، مما يمكّن المؤسسات من ضبط نماذج الأساس باستخدام بياناتها الخاصة دون الحاجة إلى إنشاء نماذج من الصفر أو إدارة بنية تحتية معقدة.

بدلاً من إعادة تدريب نموذج كامل، توفر Amazon Bedrock عملية ضبط دقيق مُدارة بالكامل لإنشاء نسخة خاصة من النموذج الأساسي. هذا يضمن أن بيانات مؤسستك تظل سرية ولا يتم استخدامها لتدريب النموذج الأصلي. تقدم Amazon Bedrock طريقتين قويتين لمساعدة المؤسسات على تحسين النماذج بكفاءة:

  • الضبط الدقيق: يمكنك تدريب النموذج الأساسي باستخدام مجموعات البيانات المصنفة لتحسين دقته في التعامل مع المصطلحات الخاصة بصناعتك، أسلوب علامتك التجارية، وسير عمل مؤسستك. يسمح هذا للنموذج بتوليد استجابات أكثر دقة وإدراكاً للسياق دون الاعتماد على استعلامات معقدة.
  • التدريب المسبق المستمر: إذا كانت لديك بيانات غير مصنفة خاصة بمجال عملك، يمكنك استخدام التدريب المسبق المستمر لمواصلة تدريب النموذج الأساسي على المعرفة الصناعية المتخصصة دون الحاجة إلى وضع علامات يدوية. هذا النهج مفيد بشكل خاص للامتثال التنظيمي، المصطلحات الخاصة بالمجال، أو العمليات التجارية المتطورة.

من خلال الجمع بين الضبط الدقيق لتعزيز خبرة المجال الأساسية مع RAG لاسترجاع المعرفة في الوقت الفعلي، يمكن للمؤسسات إنشاء نماذج ذكاء اصطناعي عالية التخصص تظل دقيقة وقابلة للتكيف، مع ضمان توافق نمط الاستجابات مع أهداف العمل.

و لتلخيص ذلك، تقدم Amazon Bedrock المزايا التالية:

  • التخصيص مع الحفاظ على الخصوصية: ضبط النماذج بأمان مع ضمان بقاء بيانات مؤسستك خاصة.
  • الكفاءة: تحقيق دقة عالية وملاءمة للمجال دون تعقيد بناء النماذج من الصفر.

مع تطور مشروعك، تصبح إدارة وتحسين الموجهات أمراً بالغ الأهمية، خاصة عند التعامل مع نسخ متعددة أو اختبار صيغ مختلفة من الموجهات. الخطوة التالية هي تحسين الموجهات بشكل ممنهج لتحقيق أقصى قدر من أداء النموذج.

إدارة وتحسين الموجهات

مع توسع مشاريع الذكاء الاصطناعي، تصبح إدارة الموجهات بكفاءة تحدياً متزايداً. قد يصبح تتبع الإصدارات والتعاون مع الفرق واختبار الصيغ المختلفة عملية معقدة بسرع. ومن دون نهج منظم، يمكن للإدارة العشوائية تأخير الابتكار وزيادة التكاليف وجعل عملية التكرار مرهقة.

من المهم ملاحظة أن تحسين الموجه لأحد نماذج الأساس لا يؤدي دائماً إلى نتائج جيدة مع نموذج آخر. فقد ينتج عن الموجه الذي يعمل بشكل جيد مع أحد النماذج مخرجات غير متسقة أو دون المستوى المطلوب مع نموذج آخر، مما يتطلب إعادة صياغة كبيرة. وهذا يجعل التبديل بين النماذج عملية مستهلكة للوقت وغير فعالة، مما يحد من قدرتك على تجربة قدرات الذكاء الاصطناعي المختلفة بفعالية.

ومن دون وجود طريقة مركزية لإدارة الموجهات واختبارها وتحسينها، يصبح تطوير الذكاء الاصطناعي أبطأ وأكثر تكلفة وأقل قدرة على التكيف مع احتياجات العمل المتغيرة.

تبسط Amazon Bedrock عملية هندسة الموجهات باستخدام إدارة الموجهات في Amazon Bedrock، وهو نظام متكامل يساعد الفرق على إنشاء الموجهات وتحسينها وإصدارها ومشاركتها بسهولة. بدلاً من ضبط الموجهات يدوياً لشهور،، تسرع Amazon Bedrock التجريب وتحسين جودة الاستجابة دون الحاجة إلى كتابة تعليمات برمجية إضافية. تقدم إدارة الموجهات في Bedrock الإمكانات التالية:

  • إدارة الإصدارات والتعاون: إدارة تكرار الموجهات ضمن مساحة عمل مشتركة، مما يتيح للفرق تتبّع التغييرات وإعادة استخدام الموجهات المُحسّنة بسهولة.
  • الاختبار جنباً إلى جنب (Side-by-Side Testing): مقارنة نسختين من الموجهات في الوقت نفسه لتحليل سلوك النموذج وتحديد الصيغة الأكثر فاعلية.
  • التحسين التلقائي للموجهات: ضبط الموجهات وإعادة صياغتها بناءً على نموذج الأساس المحدد لتحسين جودة الاستجابة. يمكنك اختيار النموذج، تطبيق التحسين، والحصول على موجه أكثر دقة وملاءمة للسياق.

تقدم إدارة الموجهات في Bedrock المزايا التالية:

  • الكفاءة: تكرار وتحسين الموجهات بسرعة دون الحاجة إلى كتابة تعليمات برمجية إضافية.
  • العمل الجماعي: تعزيز التعاون من خلال الوصول المشترك والتحكم في الإصدارات ضمن فريق العمل.
  • اختبار فعّال: تحديد الموجهات التي تحقق أفضل أداء لحالة الاستخدام الخاصة بك.

بعد تحسين الموجهات للحصول على أفضل النتائج، يتمثل التحدي التالي في تحسين تطبيقك من حيث التكلفة ووقت الاستجابة عن طريق اختيار النموذج الأنسب داخل الأسرة لمهمة معينة. هذا ما سنناقشه في القسم التالي حول التوجيه الذكي للأوامر.

تحسين الكفاءة من خلال اختيار النموذج الذكي

لا تتطلب جميع الموجهات نفس المستوى من معالجة الذكاء الاصطناعي. فبعضها بسيط ويحتاج إلى استجابات سريعة، بينما يتطلب البعض الآخر تفكيراً أعمق وقدرة حوسبية أكبر. إن استخدام نماذج عالية الأداء لكل طلب يؤدي إلى زيادة التكاليف ووقت الاستجابة، حتى في الحالات التي يمكن فيها لنموذج أخف وأسرع توليد استجابة فعالة بنفس القدر. وفي الوقت نفسه، قد يؤدي الاعتماد فقط على النماذج الأصغر إلى تقليل الدقة عند التعامل مع الاستفسارات المعقدة.

ومن دون وجود نهج آلي، تضطر الشركات إلى تحديد النموذج المناسب لكل طلب يدويًا، مما يؤدي إلى تكاليف أعلى، كفاءة أقل، ودورات تطوير أبطأ.

يعمل التوجيه الذكي للأوامر في Amazon Bedrock على تحسين أداء الذكاء الاصطناعي وتكلفته من خلال تحديد نموذج الأساس الأنسب لكل طلب بشكل ديناميكي. فبدلاً من اختيار النموذج يدوياً، تقوم Amazon Bedrock بأتمتة اختيار النموذج داخل عائلة النماذج، مع ضمان توجيه كل طلب إلى النموذج الأفضل أداءً وفقاً لمستوى تعقيده. يقدم التوجيه الذكي للأوامر في Bedrock الإمكانات التالية:

  • توجيه تكيفي للنموذج (Adaptive Model Routing): يوجّه الموجهات البسيطة تلقائيًا إلى نماذج خفيفة، بينما تُرسل الاستفسارات المعقدة إلى نماذج أكثر تقدمًا، مما يحقق توازنًا مثاليًا بين السرعة والكفاءة.
  • موازنة الأداء والتكلفة (Performance Balance): يضمن استخدام النماذج عالية الأداء فقط عند الحاجة، مما يساعد في تقليل تكاليف الاستدلال بالذكاء الاصطناعي بنسبة تصل إلى 30٪.
  • تكامل بدون عناء (Effortless Integration): يختار النموذج المناسب تلقائيًا داخل نفس العائلة، مما يبسّط عمليات النشر ويوفر الجهد في إدارة النماذج يدويًا.

من خلال أتمتة عملية اختيار النموذج، تُزيل Amazon Bedrock الحاجة إلى اتخاذ قرارات يدوية، وتخفض النفقات التشغيلية، وتضمن تشغيل تطبيقات الذكاء الاصطناعي بكفاءة على نطاق واسع. باستخدام التوجيه الذكي للأوامر في Amazon Bedrock، تتم معالجة كل طلب من خلال النموذج الأكثر كفاءة، مما يحقق السرعة وتوفيرًا في التكاليف واستجابات عالية الجودة.

الخطوة التالية في تحسين كفاءة الذكاء الاصطناعي هي تقليل العمليات الحسابية المكررة في الموجهات التي يتم استخدامها بشكل متكرر. فالعديد من تطبيقات الذكاء الاصطناعي تتطلب الحفاظ على السياق عبر تفاعلات متعددة، مما قد يؤدي إلى اختناقات في الأداء وزيادة التكاليف وإجراء عمليات معالجة غير ضرورية.

تقليل المعالجة المكررة لتحقيق استجابات أسرع

مع توسّع تطبيقات الذكاء الاصطناعي المولّد، تصبح الكفاءة بنفس أهمية الدقة. غالباً ما تواجه التطبيقات التي تستخدم نفس السياق بشكل متكرر – مثل أنظمة الأسئلة والأجوبة الخاصة بالمستندات (حيث يطرح المستخدمون أسئلة متعددة حول نفس المستند) أو مساعدي البرمجة الذين يحافظون على سياق الشفرة البرمجية – اختناقات في الأداء وارتفاعًا في التكاليف بسبب المعالجة المكررة و الزائدة عن الحاجة.

في كل مرة يحتوي فيها الطلب سياقاً طويلاً وثابتاً، تقوم النماذج بإعادة معالجة المعلومات غير المتغيرة، مما يؤدي إلى:

  • زيادة وقت الاستجابة حيث تقوم النماذج بتحليل نفس المحتوى بشكل متكرر.
  • استخدام الرموز غير الضروري، مما يرفع من تكاليف المعالجة الحاسوبية.

للحفاظ على تطبيقات الذكاء الاصطناعي سريعة وفعالة من حيث التكلفة وقابلة للتوسع، يعد تحسين كيفية إعادة استخدام الموجهات ومعالجتها أمراً ضرورياً.

يعمل التخزين المؤقت للموجهات في Amazon Bedrock على تحسين الكفاءة من خلال تخزين الأجزاء المستخدمة بشكل متكرر من الموجهات مما يقلل العمليات الحسابية الزائدة عن الحاجة ويحسن أوقات الاستجابة. وهو يقدم الفوائد التالية:

  • معالجة أسرع: تجنب عمليات إعادة الحساب غير الضرورية لأجزاء الموجه المخزنة مؤقتاً (Prompt Prefixes)، مما يزيد من الإنتاجية الإجمالية.
  • زمن استجابة أقل: يقلل من وقت المعالجة للموجهات الطويلة والمتكررة، مما يوفر تجربة مستخدم أكثر سلاسة ويخفض زمن الاستجابة بما يصل إلى 85٪ للنماذج المدعومة.
  • فعالية في التكلفة: يقلل من استخدام الموارد الحاسوبية عن طريق تجنب معالجة الرموز المكررة، مما يخفض التكاليف بما يصل إلى 90٪.

بفضل التخزين المؤقت (Prompt Caching)، تصبح تطبيقات الذكاء الاصطناعي أسرع في الاستجابة، أقل تكلفة في التشغيل، وأكثر قدرة على التوسع، مع الحفاظ على أداء عالٍ.

ومع ما يوفره التخزين المؤقت من ردود أسرع وكفاءة في التكلفة، تأتي الخطوة التالية في رحلة تطوير الذكاء الاصطناعي وهي: الانتقال من التفاعلات الثابتة (Prompt-Response) إلى تجارب ديناميكية وتفاعلية، وهنا يظهر دور الذكاء الاصطناعي (Agentic AI)، الذي يمنح التطبيقات القدرة على تنفيذ عمليات متعددة الخطوات بشكل ديناميكي، أتمتة اتخاذ القرارات بناءً على السياق والمعطيات و تشغيل مسارات عمل ذكية تتفاعل باستمرار مع البيئة ومتغيرات المستخدم. بهذا، تتحوّل تطبيقات الذكاء الاصطناعي من أدوات استجابة إلى أنظمة ذكية قادرة على التفكير والتنفيذ بمرونة وفعالية.

التشغيل الآلي للمهام متعددة الخطوات باستخدام الذكاء الاصطناعي الوكيل

مع نمو تطبيقات الذكاء الاصطناعي وازدياد تعقيدها، تصبح أتمتة المهام المعقدة والمتعددة الخطوات أمراً ضرورياً. هناك حاجة إلى حل يمكنه التفاعل مع الأنظمة الداخلية وواجهات برمجة التطبيقات وقواعد البيانات لتنفيذ عمليات سير العمل المعقدة بشكل مستقل. الهدف هو تقليل التدخل اليدوي وتحسين الكفاءة وإنشاء تطبيقات أكثر ديناميكية وذكاءً.

نماذج الذكاء الاصطناعي التقليدية تفاعلية؛ فهي تولد استجابات تستند إلى المدخلات ولكنها تفتقر إلى القدرة على تخطيط وتنفيذ المهام متعددة الخطوات. يشير الذكاء الاصطناعي الوكيل إلى أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تعمل باستقلالية، وتقسم المهام المعقدة إلى خطوات منطقية، وتتخذ القرارات، وتنفذ الإجراءات دون تدخل بشري مستمر.

على عكس النماذج التقليدية التي تستجيب فقط للاستعلامات، تتمتع نماذج الذكاء الاصطناعي الوكيل بالإمكانات التالية:

  • التخطيط والتنفيذ الذاتي: تقسيم المهام المعقدة إلى خطوات أصغر، واتخاذ القرارات، وتخطيط الإجراءات لإكمال سير العمل.
  • قدرات التسلسل: التعامل مع تسلسل الإجراءات بناءً على طلب واحد، مما يمكّن الذكاء الاصطناعي من إدارة المهام المعقدة التي قد تتطلب تدخلاً يدوياً أو تفاعلات متعددة.
  • التفاعل مع واجهات برمجة التطبيقات والأنظمة: الاتصال بأنظمة المؤسسة واستدعاء واجهات برمجة التطبيقات أو قواعد البيانات الضرورية تلقائياً لجلب البيانات أو تحديثها.

يتيح الوكلاء في Amazon Bedrock أتمتة المهام المدعومة بالذكاء الاصطناعي باستخدام النماذج الأساسية لتخطيط عمليات سير العمل وتنسيقها وتنفيذها. من خلال طبقة التنسيق المُدارة بالكامل، تعمل Amazon Bedrock على تبسيط عملية نشر وكلاء الذكاء الاصطناعي وتوسيع نطاقهم وإدارتهم. تقدم وكلاء Bedrock المزايا التالية:

  • تنسيق المهام: استخدام قدرات التفكير لدى النماذج الأساسية لتقسيم المهام وتخطيط التنفيذ وإدارة التبعيات
  • تكامل واجهات برمجة التطبيقات: استدعاء واجهات برمجة التطبيقات داخل أنظمة المؤسسة تلقائياً للتفاعل مع تطبيقات الأعمال
  • الاحتفاظ بالذاكرة: الحفاظ على السياق عبر التفاعلات، مما يسمح للوكلاء بتذكر الخطوات السابقة، ويوفر تجربة مستخدم سلسة

عندما تتطلب المهمة العديد من الوكلاء المتخصصين، يدعم Amazon Bedrock التعاون متعدد الوكلاء، مع ضمان عمل الوكلاء معاً بكفاءة وتخفيف عبء التنسيق اليدوي. يؤدي هذا إلى توفير الإمكانات التالية:

  • التنسيق بين المشرف والوكيل: يقوم وكيل المشرف بتفويض المهام إلى وكلاء فرعيين متخصصين، مما يوفر التوزيع الأمثل لأعباء العمل.
  • تنفيذ المهام بكفاءة: دعم تنفيذ المهام المتوازية، مما يتيح معالجة أسرع ودقة محسنة.
  • أوضاع التعاون المرنة: يمكنك الاختيار من بين الأوضاع التالية:
    • وضع المشرف المنسق بالكامل: يقوم الوكيل المركزي بإدارة سير العمل الكامل، مما يوفر تنسيقاً سلساً.
    • وضع التوجيه: تتجاوز المهام الأساسية المشرف وتنتقل مباشرة إلى الوكلاء الفرعيين، مما يقلل من التنسيق غير الضروري.
  • تكامل سلس: يعمل مع واجهات برمجة التطبيقات للمؤسسات وقواعد المعرفة الداخلية، مما يسهل أتمتة العمليات التجارية عبر مجالات متعددة.

باستخدام التعاون متعدد الوكلاء، يمكنك زيادة معدلات نجاح المهام وتقليل وقت التنفيذ وتحسين الدقة، مما يجعل الأتمتة القائمة على الذكاء الاصطناعي أكثر فعالية لعمليات سير العمل المعقدة.

و لتلخيص ذلك، يقدم الذكاء الاصطناعي الوكيل الفوائد التالية:

  • الأتمتة: تقليل التدخل اليدوي في العمليات المعقدة.
  • المرونة:  يمكن للوكلاء التكيف مع المتطلبات المتغيرة أو جمع معلومات إضافية عند الحاجة.
  • الشفافية: إمكانية استخدام ميزة تتبع الإجراءات لتصحيح سلوك الوكلاء وتحسين أدائهم.

على الرغم من أن أتمتة المهام باستخدام الوكلاء يمكن أن تُبسط العمليات وتُحسن الكفاءة، إلا أن التعامل مع المعلومات الحساسة وضمان الخصوصية يظل أمرًا بالغ الأهمية، خاصة عند التفاعل مع بيانات المستخدم والأنظمة الداخلية. ومع تطوّر تطبيقك وازدياد تعقيده، تزداد كذلك تحديات الأمان والامتثال.

الحفاظ على الأمان والخصوصية وممارسات الذكاء الاصطناعي المسؤول

عند دمج الذكاء الاصطناعي المولّد في أعمالك، تصبح مخاوف الأمان والخصوصية والامتثال قضايا مهمة. يجب أن تكون الاستجابات التي يولدها الذكاء الاصطناعي آمنة وموثوقة ومتوافقة مع سياسات مؤسستك لتجنب انتهاك إرشادات العلامة التجارية أو السياسات التنظيمية، كما يجب ألا تتضمن استجابات غير دقيقة أو مضللة.

توفر Amazon Bedrock Guardrails إطارًا شاملاً لتعزيز الأمان، والخصوصية، والدقة في مخرجات الذكاء الاصطناعي. ومن خلال آليات الحماية المدمجة، يمكنك فرض السياسات وتصفية المحتوى وتعزيز الموثوقية في تفاعلات الذكاء الاصطناعي.

تقدّم Bedrock Guardrails الإمكانات التالية:

  • تصفية المحتوى: حظر الموضوعات غير المرغوب فيها والمحتوى الضار في مدخلات المستخدم واستجابات النموذج.
  • حماية الخصوصية: اكتشاف وتنقيح المعلومات الحساسة مثل معلومات التعريف الشخصية (PII) والبيانات السرية للمساعدة في منع تسرب البيانات.
  • السياسات المخصصة: تعريف قواعد خاصة بالمؤسسة لضمان أن المحتوى الذي يولّده الذكاء الاصطناعي يتماشى مع السياسات الداخلية وإرشادات العلامة التجارية.
  • اكتشاف الهلوسة: تحديد وتصفية الردود التي لا تستند إلى مصادر بياناتك من خلال القدرات التالية:
    • فحوصات التثبيت السياقي (Contextual Grounding Checks): التأكد من أن استجابات النموذج صحيحة وذات صلة من خلال التحقق من مصادرها، واكتشاف الهلوسات عند احتواء المخرجات على معلومات غير مؤكدة.
    • الاستدلال الآلي للتحقق من الدقة (Automated Reasoning for Accuracy): الانتقال من “ثق بي” إلى “أثبت ذلك” من خلال تطبيق منطق رياضي واستدلال منظم للتحقق من صحة المعلومات في مخرجات الذكاء الاصطناعي.

مع تطبيق تدابير الأمان والخصوصية هذه، فإن حلول الذكاء الاصطناعي الخاص بك لا تصبح قوية فحسب، بل مسؤولة أيضاً. ومع ذلك، إذا كنت قد استثمرت بالفعل في نماذج مخصصة، فإن الخطوة التالية هي دمجها بسلاسة ضمن Amazon Bedrock.

استخدام النماذج المخصصة الحالية مع استيراد النماذج المخصصة من Amazon Bedrock

استخدم استيراد النماذج المخصصة في Amazon Bedrock إذا كنت قد استثمرت بالفعل في نماذج مخصصة تم تطويرها خارج Amazon Bedrock وترغب في دمجها في حل الذكاء الاصطناعي الجديد الخاص بك دون الحاجة إلى إدارة بنية تحتية إضافية.

يتضمن استيراد النماذج المخصصة في Bedrock الإمكانات التالية:

  • تكامل سلس: استيراد نماذجك المخصصة إلى Amazon Bedrock بسهولة
  • واجهة برمجية موحدة: التفاعل مع جميع النماذج – الأساسية والمخصصة – من خلال نفس واجهة برمجة التطبيقات
  • كفاءة تشغيلية: ترك Amazon Bedrock يتولى مهام إدارة دورة حياة النموذج والبنية التحتية

يوفر استيراد النماذج المخصصة في Bedrock المزايا التالية:

  • توفير التكاليف: تعظيم قيمة استثماراتك في النماذج الحالية.
  • إدارة مبسطة: تقليل النفقات العامة من خلال توحيد عمليات إدارة النماذج.
  • اتساق التطوير: الحفاظ على تجربة تطوير موحدة عبر جميع النماذج.

من خلال استيراد النماذج المخصصة، يمكنك الاستفادة القصوى من استثماراتك السابقة. ولإطلاق العنان للإمكانات الكاملة لنماذجك والاستعلامات السريعة، يمكنك أتمتة عمليات سير العمل الأكثر تعقيداً، والجمع بين استعلامات متعددة والتكامل مع خدمات AWS الأخرى.

أتمتة سير العمل باستخدام Amazon Bedrock Flows

عندما تحتاج إلى إنشاء عمليات سير عمل معقدة تتضمن موجهات متعددة وتتكامل مع خدمات AWS الأخرى أو منطق الأعمال، قد ترغب في تجنب الحاجة إلى كتابة تعليمات برمجية مكثفة.

تتمتع Amazon Bedrock Flows بالإمكانات التالية:

  • آداة بناء مرئية: آداة بناء مرئية لإنشاء عمليات سير العمل بسهولة.
  • أتمتة سير العمل: ربط الموجهات بخدمات AWS وأتمتة تسلسل الخطوات.
  • الاختبار وإدارة الإصدارات: اختبار مسارات العمل مباشرة في وحدة التحكم وإدارة الإصدارات بكفاءة.

توفّر Amazon Bedrock Flows الفوائد التالية:

  • حل بدون برمجة: إنشاء عمليات سير العمل دون الحاجة إلى كتابة تعليمات برمجية.
  • السرعة: تسريع تطوير ونشر التطبيقات المعقدة.
  • التعاون: مشاركة وإدارة عمليات سير العمل ضمن فريقك بسهولة.

بفضل عمليات سير العمل المؤتمتة والمحسنة، يصبح تطبيقك جاهزاً تقريباً للنشر. المرحلة الأخيرة هي التأكد من أن حل الذكاء الاصطناعي المولّد الخاص بك قادر على التوسع بكفاءة والحفاظ على أداء عالٍ مع تزايد الطلب.

المراقبة والتسجيل لإغلاق حلقة عمليات الذكاء الاصطناعي

عندما تستعد لنقل تطبيق الذكاء الاصطناعي المولّد الخاص بك إلى مرحلة الإنتاج، يصبح من الضروري تنفيذ آليات تسجيل ومراقبة قوية لمتابعة سلامة النظام والتحقق من الامتثال واكتشاف المشكلات وحلها بسرعة. توفر Amazon Bedrock إمكانات رصد مدمجة تتكامل بسلاسة مع أدوات المراقبة في AWS، مما يتيح للفرق تتبع الأداء وفهم أنماط الاستخدام والحفاظ على التحكم التشغيلي.

  • تسجيل استدعاءات النموذج: يمكنك تفعيل التسجيل المفصل لاستدعاءات النماذج، بما يشمل الموجهات المُدخلة والاستجابات الناتجة. يمكن توجيه هذه السجلات إلى Amazon CloudWatch أو خدمة Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) للمراقبة في الوقت الفعلي أو التحليل طويل الأمد. يمكن تكوين التسجيل من خلال وحدة تحكم إدارة AWS أو عبر واجهة CCloudWatchConfig.
  • مقاييس CloudWatch: توفّر Amazon Bedrock مجموعة شاملة من المقاييس التشغيلية الجاهزة، بما في ذلك:
    • عدد الاستدعاءات (Invocation Count).
    • استخدام الرموز (Invocation Count) — للإدخال والإخراج.
    • زمن الاستجابة (Response Latency).
    • معدلات الخطأ (Error Rates) — مثل الإدخالات غير الصالحة أو فشل النموذج.

تُعد هذه القدرات ضرورية لتشغيل حلول الذكاء الاصطناعي المولّد على نطاق واسع بثقة. باستخدام CloudWatch، يمكنك الحصول على رؤية شاملة عبر مسارات الذكاء الاصطناعي بأكملها ؛ مما يُسهّل الحفاظ على الجاهزية و ضمان الأداء العالي و تحقيق الامتثال مع نمو تطبيقك.

وضع اللمسات الأخيرة على حل الذكاء الاصطناعي الخاص بك وتوسيع نطاقه

مع اكتمال تطوير تطبيق الذكاء الاصطناعي المولّد الخاص بك، تصبح جاهزاً للنشر وتحتاج إلى توسيعه بكفاءة مع ضمان أداء موثوق. سواء كنت تتعامل مع أحمال عمل غير متوقعة أو تسعى إلى تعزيز المرونة أو تحتاج إلى معدلات معالجة ثابتة، فإن اختيار نهج التوسعة المناسب أمر بالغ الأهمية. يقدّم Amazon Bedrock ثلاث خيارات مرنة للتوسع والتي يمكنك استخدامها لتخصيص البنية التحتية بما يتناسب مع احتياجاتك:

  • حسب الطلب (On-Demand): ابدأ بالتوسعة المرنة حسب الطلب، حيث تدفع فقط مقابل ما تستخدمه. يُعد هذا الخيار مثالياً لعمليات النشر في المراحل المبكرة أو التطبيقات ذات الطلبات المتغيرة أو غير المتوقعة. يقدم الفوائد التالية:
    • لا توجد التزامات.
    • الدفع فقط مقابل الرموز المُعالجة (للمدخلات والمخرجات).
    • مناسب لأحمال العمل الديناميكية أو المتقلبة.
  • الاستدلال عبر المناطق (Cross-Region Inference): عندما تزداد الطلبات أو تصبح غير متوقعة، يمكنك استخدام الاستدلال عبر المناطق للتعامل مع الزيادات المفاجئة من خلال توزيع الحوسبة عبر مناطق AWS المتعددة، مما يعزز التوفر دون تكلفة إضافية. يقدم الفوائد التالية:
    • سعة مضاعفة.
    • تحسين المرونة والتوافر.
    • لا توجد رسوم إضافية، تحصل على نفس أسعار منطقتك الأساسية.
  • الإنتاجية المحجوزة (Provisioned Throughput): بالنسبة لأحمال العمل الكبيرة والمتسقة، تحافظ الإنتاجية المحجوزة على مستوى ثابت من الأداء. يعد هذا الخيار مثالياً عندما تحتاج إلى إنتاجية يمكن التنبؤ بها، خاصة بالنسبة للنماذج المخصصة. وهو يقدم المزايا التالية:
    • أداء ثابت للتطبيقات عالية الطلب.
    • يتم طلبه عادةً للنماذج المخصصة.
    • شروط التزام مرنة (شهر واحد أو 6 أشهر).

الخاتمة

يُعد بناء حلول الذكاء الاصطناعي المولّد عملية متعددة الجوانب تتطلب دراسة متأنية في كل مرحلة. تعمل Amazon Bedrock على تبسيط هذه الرحلة من خلال توفير خدمة موحدة تدعم جميع المراحل، بدءاً من اختيار النموذج وتخصيصه وصولاً إلى النشر والامتثال.

تقدم Amazon Bedrock مجموعة شاملة من الميزات التي يمكنك استخدامها لتسريع وتحسين عملية تطوير الذكاء الاصطناعي المولّد. وباستخدام الأدوات وواجهات برمجة التطبيقات الموحدة الخاصة به، يمكنك تقليل التعقيد بشكل كبير، مما يتيح مما يتيح تطويرًا أسرع وسير عمل أكثر سلاسة. تصبح عملية التعاون أكثر كفاءة لأن أعضاء الفريق يمكنهم العمل بسلاسة عبر مختلف مراحل التطوير، مما يعزز بيئة أكثر تماسكًا وإنتاجية.

بالإضافة إلى ذلك، يدمج Amazon Bedrock إجراءات أمان وخصوصية قوية، مما يساعد على ضمان تلبية حلولك لمتطلبات مجال عملك ومؤسستك. وأخيرًا، يمكنك الاستفادة من البنية التحتية القابلة للتوسع التي يوفرها Bedrock لنقل حلول الذكاء الاصطناعي المولّد إلى الإنتاج بشكل أسرع مع تقليل النفقات العامة.

يتميّز Amazon Bedrock باعتباره حلًا متكاملًا شاملًا يمكنك الاعتماد عليه في بناء تطبيقات ذكاء اصطناعي مولّدة متقدمة وآمنة وقابلة للتوسع. بفضل إمكانياته الواسعة، يُغنيك Bedrock عن الحاجة إلى استخدام عدة مزودين وأدوات منفصلة، مما يُبسّط سير العمل ويُعزز الإنتاجية بشكل كبير.

استكشف Amazon Bedrock واكتشف كيف يمكنك استخدام ميزاتها لدعم احتياجاتك في كل مرحلة من مراحل تطوير الذكاء الاصطناعي المولّد. لمعرفة المزيد، راجع دليل مستخدم Amazon Bedrock.

بتصرف عن المقالة الأصلية