Technical Tutorials

لسنوات، كان بناء التطبيقات المدعومة بنماذج اللغة الكبيرة (LLMs) يشبه التنقل في مشهد ضبابي. أمضى المطورون ساعات لا تحصى في ضبط المطالبات يدوياً، وتعديل إعدادات درجة الحرارة، وتجربة أمثلة قليلة النماذج، على أمل تحقيق ذلك التحسن الضئيل بنسبة 1% في الدقة. هذا النهج اليدوي، الذي يُشار إليه غالباً بـ "هندسة المطالبات"، هش وغير حتمي وصعب القياس.

يظهر هنا الهندسة الإعلانية للذكاء الاصطناعي وDSPy (المطلوب، البسيط، والبايثوني). طورته مجموعة معالجة اللغات الطبيعية في جامعة ستانفورد، يمثل DSPy تحولاً جذرياً في النموذج. فهو يعامل استخدام نماذج اللغة الكبيرة ليس كسلسلة نصية ثابتة، بل كسير عمل برمجي يمكن للمترجم نفسه تحسينه تلقائياً. في هذا المنشور، سنستكشف كيف يسمح DSPy للمطورين بتعريف ماذا يجب أن يفعله نظام الذكاء الاصطناعي، بينما يحدد الإطار كيف يقوم بذلك بأفضل طريقة.

مشكلة المطالبة الأمرية

في تكامل نماذج اللغة الكبيرة التقليدي، يبدو الكود شيئاً مثل هذا:

response = llm.generate(
    prompt="Answer the following question: " + question,
    temperature=0.7
)

بينما هو بسيط، يفتقر هذا النهج إلى الهيكل. إذا أردت إجراء استدلال متعدد الخطوات، عليك تسلسل هذه المكالمات يدوياً، وكتابة منطق التحقق للتحقق من الخطوات الوسيطة، وضبط المطالبات يدوياً بناءً على تحليل الأخطاء. إنه نهج أمري: أنت تحدد كل خطوة على حدة. ومع نمو التعقيد، يزداد عبء الصيانة أيضاً.

البرمجة الإعلانية مع DSPy

يعكس DSPy هذا النموذج. بدلاً من كتابة مطالبات، تكتب تواقيع—وهي تعليمات إعلانية تحدد إدخال وإخراج خطوة معينة. يقوم DSPy بعد ذلك بترجمة هذه التواقيع إلى مطالبات محسنة ديناميكياً.

افترض مهمة بسيطة للإجابة على الأسئلة (QA). في DSPy، تحدد توقيع GenerateAnswer:

import dspy

class GenerateAnswer(dspy.Signature):
    """Answer questions with short factoid answers."""
    context = dspy.InputField()
    question = dspy.InputField()
    answer = dspy.OutputField()

لاحظ أنه لا توجد كلمات محددة هنا تخبر نموذج اللغة الكبيرة بكيفية صياغة عملية تفكيره. أنت تعلن ببساطة عن أنواع البيانات. يتولى DSPy مهمة كتابة الأكواد النمطية لتنسيق هذه الحقول في مطالقة فعالة للنموذج الأساسي.

سحر الترجمة: التحسين البرمجي

تكمن القوة الحقيقية لـ DSPy في محسنه. في الهندسة التقليدية، قد تكتب نصاً برمجياً لاختبار اختلافات المطالبات المختلفة (اختبار A/B). في DSPy، تقدم مدرباً ومقياساً، ويقوم الإطار تلقائياً بالبحث عن أفضل استراتيجية للمطالبة.

لنلقِ نظرة على مثال عملي باستخدام محسن BootstrapFewShot. أولاً، نحدد وحدتنا:

class QA(dspy.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.prog = dspy.ChainOfThought(GenerateAnswer)

    def forward(self, context, question):
        return self.prog(context=context, question=question)

بعد ذلك، نحدد مقياساً لتقييم النجاح:

def metric_gold(context, question, answer, gold, trace=None):
    return answer.strip().lower() == gold.strip().lower()

أخيراً، نقوم بترجمة وحدتنا. سيقوم DSPy بأخذ مجموعة بيانات تجريبية صغيرة، وتشغيلها عبر نموذج اللغة الكبيرة، وإنشاء أفضل أمثلة قليلة النماذج وهيكل المطالبة تلقائياً لتعظيم مقياسك. إنه يتعلم فعلياً أفضل طريقة للمطالبة بالنموذج لمهمتك المحددة.

optimizer = dspy.BootstrapFewShot(metric=metric_gold)
qa_optimized = optimizer.compile(QA(), trainset=train_data)

لماذا يهم هذا لأطر عمل الوكلاء

مع انتقالنا نحو وكلاء مستقلين معقدين، تصبح هندسة المطالبات اليدوية مستحيلة. تتطلب الوكلاء تخطيطاً قوياً، واستخدام الأدوات، والتأمل الذاتي. يوفر DSPy البنية التحتية لبناء هذه الوكلاء بشكل إعلاني. من خلال التحسين من أجل المتانة والدقة برمجياً، يمكن للمطورين بناء أنظمة ليست فقط أذكى، ولكن أيضاً أكثر قابلية للصيانة والقابلية للتكرار.

الخاتمة

الهندسة الإعلانية للذكاء الاصطناعي مع DSPy ليست مجرد أداة؛ إنها طريقة جديدة للتفكير في تطوير البرمجيات مع نماذج اللغة الكبيرة. من خلال الانتقال من كتابة المطالبات إلى تحديد المواصفات وتحسين المقاييس، يمكن للمطورين فتح آفاق موثوقية وأداء أعلى. بالنسبة للمطورين من المستوى المتوسط إلى المتقدمين المستعدين للتحرك بعيداً عن حقن المطالبات الأساسي، يقدم DSPy مساراً قوياً وبايثونياً للأمام في المشهد سريع التطور لهندسة الذكاء الاصطناعي.