تتبع نظام Semantic Kernel الخاص بـ RAG في الوقت الفعلي

مع اعتماد المؤسسات بسرعة لهندسات التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG)، أصبح ضمان موثوقية وأداء هذه الأنظمة تحدياً هندسياً حاسماً. بينما تتتبع أدوات مراقبة نماذج اللغات الكبيرة (LLM) القياسية استخدام الرموز وزمن الاستجابة، فإنها غالباً ما تغفل الخطوات الوسيطة الحاسمة المشاركة في البحث الدلالي. بالنسبة للمطورين الذين يستخدمون Microsoft's Semantic Kernel، يعد تنفيذ مراقبة عميقة لدرجات تشابه المتجهات وسجلات استرجاع السياق أمراً أساسياً لتصحيح الأوهام (hallucinations) وتحسين دقة الاسترجاع.

يستكشف هذا المنشور كيفية توسيع نطاق Semantic Kernel باستخدام قياسات أداء مخصصة (custom telemetry) لمراقبة تشابه المتجهات واسترجاع سياق RAG في الوقت الفعلي. سنستفيد من مبادئ OpenTelemetry لإنشاء خط أنابيب مراقبة قوي يوفر رؤى دقيقة لعملية صنع القرار في تطبيق الذكاء الاصطناعي الخاص بك.

لماذا يهم مراقبة المتجهات

في خط أنابيب RAG النموذجي، تعتمد جودة مخرجات نموذج اللغة الكبيرة (LLM) بشكل كبير على صلة السياق المسترجع. إذا أعاد بحث المتجهات بيانات ضوضاء أو غير ذات صلة، فسيولد نموذج LLM استجابات غير دقيقة، بغض النظر عن تعقيد التوجيه (prompting) المستخدم. غالباً ما تظهر السجلات القياسية المخرجات النهائية فقط، مما يجعل من الصعب تشخيص ما إذا كان الفشل قد نشأ في مرحلة التضمين (embedding)، أو خوارزمية بحث المتجهات، أو نموذج LLM نفسه.

من خلال تتبع درجات تشابه المتجهات، يمكنك تحديد الاتجاهات مثل الانحراف التدريجي في تضمينات بياناتك أو انخفاض دقة الاسترجاع. تسمح لك هذه البيانات بضبط استراتيجيات تقسيم البيانات (chunking) وتكوينات قاعدة بيانات المتجهات بشكل استباقي.

تنفيذ مراقبة مخصصة في Semantic Kernel

تم تصميم Semantic Kernel مع مراعاة قابلية التوسع. فهو يوفر نقاط ربط (hooks) من خلال خدمات النواة (kernel services) ويدعم الإضافات المخصصة (custom plugins). لتتبع تشابه المتجهات، يمكننا إنشاء مراقب مخصص يلتف حول تنفيذ بحث المتجهات. يتضمن ذلك الاستماع إلى أحداث النواة وإدخال نطاقات (spans) مخصصة عبر OpenTelemetry.

إليك مثال عملي لكيفية تنفيذ مصدر نشاط مخصص لاسترجاع المتجهات:

using OpenTelemetry;
using OpenTelemetry.Trace;

public class VectorObservabilityPlugin
{
    private readonly IKernel _kernel;

    public VectorObservabilityPlugin(IKernel kernel)
    {
        _kernel = kernel;
    }

    public void AttachObservability()
    {
        // Configure OpenTelemetry provider
        using var tracerProvider = Sdk.CreateTracerProviderBuilder()
            .AddSource("SemanticKernel.VectorSearch")
            .AddConsoleExporter() // Replace with your preferred exporter
            .Build();

        // Hook into kernel events or custom plugins
        _kernel.Services.GetRequiredService<ILoggerFactory>()
            .CreateLogger<VectorObservabilityPlugin>()
            .LogInformation("Observability attached to Semantic Kernel");
    }
}

عند التكامل مع متجر متجهات مثل Azure Cognitive Search أو Pinecone، تأكد من التقاط تضمينات الاستعلام، وأعلى k نتائج، ودرجات تشابه جيب التمام (cosine similarity) لكل نتيجة. يجب إرفاق هذه البيانات كسمات (attributes) للنطاق الخاص بـ OpenTelemetry لتسهيل الاستعلام عنها في أدوات مثل Azure Monitor أو Grafana.

مراقبة استرجاع سياق RAG

بخلاف درجات المتجهات، يعد تتبع كتل السياق الفعلية المسترجعة أمراً بالغ الأهمية. تريد معرفة الوثائق التي تم سحبها وكيف ساهمت في التوليد النهائي. من خلال تسجيل معرفات الكتلة (chunk IDs) ودرجات تشابهها المقابلة، يمكنك بناء حلقة تغذية راجعة لنظام RAG الخاص بك. إذا كانت كتل معينة تتمتع باستمرار بدرجات تشابه منخفضة ولكنها لا تزال مسترجعة، فقد يشير ذلك إلى الحاجة إلى تصفية أفضل للبيانات الوصفية أو تحسين الفهرس.

الخاتمة

يذهب تنفيذ المراقبة لـ Semantic Kernel إلى ما هو أبعد من تتبع زمن الاستجابة البسيط. من خلال الغوص في تشابه المتجهات واسترجاع سياق RAG، يكتسب المطورون الرؤية اللازمة لبناء تطبيقات ذكاء اصطناعي موثوقة وعالية الأداء. ابدأ بتجهيز طبقة بحث المتجهات الخاصة بك اليوم، وستكون أكثر استعداداً للتعامل مع تعقيدات أنظمة RAG ذات الدرجة الإنتاجية.