بناء تطبيقات نماذج اللغة الكبيرة: من RAG إلى الوكلاء المستقلين
تطورت نماذج اللغة الكبيرة من واجهات محادثة إلى منصات قوية لبناء تطبيقات حقيقية. هذا الدليل يستعرض الأنماط المعمارية الرئيسية التي تحتاج إلى معرفتها.
التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG)
يجمع RAG بين نموذج اللغة والاسترجاع المعرفي الخارجي. بدلاً من الاعتماد فقط على بيانات تدريب النموذج، يمكن لأنظمة RAG البحث في المستندات أو قواعد البيانات أو الويب عن المعلومات ذات الصلة قبل توليد الرد.
لماذا يهم RAG
- يزيل الهلوسة بتثبيت الردود في بيانات حقيقية
- يتيح الإجابة على الأسئلة من مستنداتك الخاصة
- يحافظ على حداثة الردود دون إعادة تدريب
قواعد البيانات المتجهة
يعتمد RAG على قواعد بيانات متجهة مثل Pinecone و Weaviate و pgvector لتخزين والبحث في التضمينات — تمثيلات رقمية لمعنى النص.
وكلاء نماذج اللغة الكبيرة
الوكلاء يوسعون نماذج اللغة بالأدوات والاستقلالية. يمكن للوكيل:
- البحث في الويب عن معلومات حالية
- كتابة وتنفيذ كود
- استدعاء واجهات برمجة التطبيقات
- اتخاذ قرارات بشأن ما سيفعله بعد ذلك
البناء للإنتاج
المراقبة: تتبع زمن الاستجابة واستخدام الرموز وجودة الردود.
التخزين المؤقت: خزّن الاستعلامات الشائعة لتقليل التكاليف.
الحواجز الواقية: أضف مرشحات المحتوى وطبقات التحقق.
نهج 212AY
برنامجنا "البناء بنماذج اللغة الكبيرة" يعلّم الطلاب شحن نقاط نهاية API حقيقية وأنظمة RAG وهياكل الوكلاء. بنهاية البرنامج، يكون لدى الطلاب محفظة من التطبيقات الجاهزة للإنتاج.