هندسة المطالبات الآمنة من حيث النوع: تعزيز تفاعل الذكاء الاصطناعي بتنفيذ الأنواع

أدى التقدم السريع في الذكاء الاصطناعي (AI)، ولا سيما نماذج اللغات الكبيرة (LLMs)، إلى فتح قدرات غير مسبوقة في مجالات مثل توليد المحتوى وتحليل البيانات وحل المشكلات المعقدة. ومع ذلك، غالبًا ما يعتمد التفاعل مع هذه النماذج القوية على المطالبات باللغة الطبيعية، وهي طريقة، على الرغم من أنها بديهية، إلا أنها عرضة للغموض والغموض وسوء التفسير. يمكن أن يؤدي هذا إلى مخرجات ذكاء اصطناعي غير متسقة أو غير دقيقة أو غير مرغوب فيها، مما يعيق اعتماد الذكاء الاصطناعي الموثوق والقابل للتطوير عبر الصناعات.

لمعالجة هذه التحديات، يظهر نموذج جديد: هندسة المطالبات الآمنة من حيث النوع. يسعى هذا النهج إلى جلب الصرامة والقدرة على التنبؤ بأنظمة الأنواع، وهي حجر الزاوية في تطوير البرمجيات التقليدية، إلى عالم تفاعل الذكاء الاصطناعي. من خلال تنفيذ فحص الأنواع وإنفاذها ضمن تصميم وتنفيذ المطالبات، يمكننا تعزيز موثوقية وقوة وأمان التطبيقات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي بشكل كبير.

تحدي الغموض في المطالبات باللغة الطبيعية

اللغة الطبيعية معبرة بشكل رائع ولكنها أيضًا غامضة بشكل سيئ السمعة. فكر في مطالبة بسيطة مثل: "لخص المستند حول تغير المناخ." تظهر عدة أسئلة على الفور:

• أي مستند؟ ليس لدى الذكاء الاصطناعي سياق جوهري ما لم يتم توفيره.
• أي نوع من الملخص؟ نظرة عامة عالية المستوى؟ ملخص فني تفصيلي؟ ملخص لجمهور معين؟
• ما جوانب تغير المناخ؟ الأسباب؟ الآثار؟ حلول السياسات؟ الإجماع العلمي؟
• ما الطول؟ بضع جمل؟ فقرة؟ صفحة؟

بدون قيود صريحة، يجب على الذكاء الاصطناعي أن يضع افتراضات، مما يؤدي إلى مخرجات قد لا تتوافق مع نية المستخدم. يمثل هذا مشكلة خاصة في التطبيقات الهامة مثل التشخيص الطبي أو التقارير المالية أو تحليل المستندات القانونية، حيث تكون الدقة ذات أهمية قصوى.

غالبًا ما تتضمن تقنيات هندسة المطالبات التقليدية تكرار التحسين والاختبار المكثف وتسلسل المطالبات المعقدة للتخفيف من هذه المشكلات. في حين أنها فعالة إلى حد ما، يمكن أن تكون هذه الطرق تستغرق وقتًا طويلاً وتستهلك الموارد ولا تزال تترك مجالًا لأخطاء طفيفة.

ما هي هندسة المطالبات الآمنة من حيث النوع؟

هندسة المطالبات الآمنة من حيث النوع هي منهجية تشبع المطالبات بقيود هيكلية ودلالية صريحة، على غرار أنواع البيانات في لغات البرمجة. بدلاً من الاعتماد فقط على النص الحر، فإنه ينظم المطالبات لتحديد تنسيقات الإدخال المتوقعة ومخططات الإخراج والنطاقات المسموح بها من القيم أو المفاهيم.

الفكرة الأساسية هي:

• تحديد الهياكل المتوقعة: تحديد تنسيق المدخلات التي يجب أن يتلقاها الذكاء الاصطناعي وتنسيق المخرجات التي يجب أن ينتجها.
• فرض تكامل البيانات: التأكد من أن البيانات التي يعالجها ويولدها الذكاء الاصطناعي تلتزم بالقواعد والقيود المحددة مسبقًا.
• تقليل الغموض: إزالة أو تقليل نطاق التفسير بشكل كبير لنموذج الذكاء الاصطناعي.
• زيادة القدرة على التنبؤ: جعل استجابات الذكاء الاصطناعي أكثر اتساقًا وموثوقية عبر تفاعلات متعددة.

يتحرك هذا التحول في النموذج إلى ما هو أبعد من مجرد صياغة سلاسل نصية ذكية لتصميم واجهات قوية لتفاعل الذكاء الاصطناعي، حيث يتم تعريف أنواع المعلومات المتبادلة رسميًا والتحقق من صحتها.

المفاهيم والمكونات الرئيسية

يتضمن تنفيذ هندسة المطالبات الآمنة من حيث النوع العديد من المفاهيم الأساسية:

1. مخططات المطالبات

على غرار مخططات قاعدة البيانات أو عقود واجهة برمجة التطبيقات، تحدد مخططات المطالبات البنية وأنواع البيانات المتوقعة لكل من مطالبة الإدخال وإخراج الذكاء الاصطناعي. يمكن أن تتضمن هذه المخططات:

• الحقول المطلوبة: أجزاء أساسية من المعلومات التي يجب أن تكون موجودة في المطالبة.
• أنواع البيانات: تحديد ما إذا كان يجب أن تكون قطعة من المعلومات عبارة عن سلسلة أو عدد صحيح أو منطقي أو تاريخ أو قائمة أو كائن منظم أكثر تعقيدًا.
• القيود: القواعد التي يجب أن تلتزم بها البيانات، مثل نطاقات القيم (مثل العمر بين 18 و 99) أو أنماط التنسيق (مثل تنسيق عنوان البريد الإلكتروني) أو التعدادات (على سبيل المثال، يمكن أن يكون حقل الحالة 'معلق' أو 'قيد المعالجة' أو 'مكتمل').
• الحقول الاختيارية: معلومات يمكن تضمينها ولكنها ليست ضرورية بالضرورة.

مثال: بدلاً من السؤال "أخبرني عن الطقس"، قد تحدد المطالبة الآمنة من حيث النوع مخططًا مثل:

{ 
  "type": "object",
  "properties": {
    "location": {"type": "string", "description": "City and country for weather forecast"},
    "date": {"type": "string", "format": "date", "description": "Date for the forecast (YYYY-MM-DD)"},
    "units": {"type": "string", "enum": ["celsius", "fahrenheit"], "default": "celsius"}
  },
  "required": ["location", "date"]
}

يحدد هذا المخطط صراحةً أن "الموقع" (سلسلة) و"التاريخ" (سلسلة، بتنسيق YYYY-MM-DD) مطلوبان، و"الوحدات" (درجة مئوية أو فهرنهايت) اختيارية مع إعداد افتراضي. من المتوقع أن يلتزم الذكاء الاصطناعي بهذه البنية عند المعالجة والاستجابة.

2. تعريفات الأنواع والتحقق من الصحة

يتضمن هذا تحديد أنواع مخصصة أو الاستفادة من الأنواع الموجودة لتمثيل كيانات معقدة ذات صلة بمجال الذكاء الاصطناعي. يضمن التحقق من الصحة أن البيانات التي تتوافق مع هذه الأنواع صحيحة قبل إرسالها إلى الذكاء الاصطناعي أو بعد تلقي مخرجاتها.

• الأنواع الأساسية: سلسلة، عدد صحيح، تعويم، منطقي، فارغة.
• الأنواع المهيكلة: كائنات (أزواج مفتاح - قيمة)، صفائف (قوائم).
• التعدادات: مجموعات محددة مسبقًا من القيم المسموح بها.
• الأنواع الخاصة بالتنسيق: البريد الإلكتروني، عنوان URL، التاريخ، الوقت، UUID.
• الأنواع المخصصة: تمثل كيانات خاصة بالمجال مثل 'المنتج' و'العميل' و'السجل الطبي'، لكل منها مجموعة من الخصائص والقيود الخاصة بها.

يمكن أن يحدث التحقق من الصحة في مراحل متعددة: التحقق من صحة إدخال المستخدم قبل إنشاء المطالبة، والتحقق من صحة المطالبة نفسها مقابل مخططها قبل إرسالها إلى الذكاء الاصطناعي، والتحقق من صحة إخراج الذكاء الاصطناعي مقابل مخطط الإخراج المتوقع.

3. محركات/مكتبات إنفاذ الأنواع

هذه هي الأدوات أو الأطر التي تسهل تعريف الأنواع والتحقق من صحتها وإنفاذها ضمن المطالبات. يمكن أن تتراوح من أدوات التحقق من مخطط JSON البسيطة إلى المكتبات الأكثر تطورًا المصممة لتفاعل الذكاء الاصطناعي.

قد تشمل الأمثلة:

• أدوات التحقق من مخطط JSON: يمكن للمكتبات مثل 'jsonschema' في Python أو 'ajv' في JavaScript التحقق من صحة بيانات المطالبات المنظمة.
• أطر عمل مثل LangChain أو LlamaIndex: تعمل هذه الأنظمة الأساسية بشكل متزايد على دمج ميزات لتحليل المخرجات المنظمة ونماذج تشبه Pydantic لتحديد مخططات الإخراج المتوقعة، مما يؤدي فعليًا إلى تمكين سلامة النوع.
• أنظمة الأنواع المخصصة: تطوير أنظمة مخصصة لتطبيقات ذكاء اصطناعي معينة تتطلب تعريفات أنواع وقواعد تحقق من الصحة متخصصة للغاية.

4. هيكلة الإدخال والإخراج

غالبًا ما تتضمن هندسة المطالبات الآمنة من حيث النوع تقديم معلومات إلى الذكاء الاصطناعي بتنسيق منظم وقابل للقراءة آليًا (مثل JSON و YAML) بدلاً من اللغة الطبيعية البحتة، خاصة بالنسبة للاستعلامات المعقدة أو عند الحاجة إلى استخراج بيانات دقيقة.

مثال الإدخال:

بدلاً من: "ابحث لي عن فنادق في باريس بالقرب من برج إيفل لشخصين بالغين من 15 يوليو إلى 20 يوليو، الميزانية حوالي 200 يورو في الليلة."

قد يكون الإدخال المهيكل:

{ 
  "query_type": "hotel_search",
  "parameters": {
    "location": "Paris, France",
    "landmark": "Eiffel Tower",
    "check_in_date": "2024-07-15",
    "check_out_date": "2024-07-20",
    "adults": 2,
    "max_price_per_night": 200,
    "currency": "EUR"
  }
}

مثال الإخراج:

ثم تتم مطالبة الذكاء الاصطناعي بإرجاع النتائج في مخطط محدد مسبقًا، على سبيل المثال:

{ 
  "hotels": [
    {
      "name": "Hotel Lumiere",
      "address": "12 Rue de la Lumiere, Paris",
      "price_per_night": 190,
      "currency": "EUR",
      "rating": 4.5,
      "amenities": ["WiFi", "Breakfast", "Gym"]
    }
    // ... more hotels
  ]
}

سيقوم محرك إنفاذ النوع بعد ذلك بالتحقق من أن استجابة الذكاء الاصطناعي تلتزم بمخطط إخراج 'hotel_search' هذا.

فوائد هندسة المطالبات الآمنة من حيث النوع

يوفر اعتماد ممارسات آمنة من حيث النوع في هندسة المطالبات مزايا كبيرة:

1. تعزيز الموثوقية والقدرة على التنبؤ

من خلال تحديد هياكل وقيود صريحة، تقل فرص إساءة الذكاء الاصطناعي تفسير المطالبة بشكل كبير. يؤدي هذا إلى مخرجات أكثر اتساقًا وقابلية للتنبؤ، مما يجعل أنظمة الذكاء الاصطناعي تعتمد على بيئات الإنتاج.

مثال عالمي: تستخدم منصة تجارة إلكترونية متعددة الجنسيات مطالبات آمنة من حيث النوع لضمان أن أوصاف المنتجات التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي تتضمن دائمًا مجموعة محددة من السمات الإلزامية (مثل 'اسم_المنتج' و'السعر' و'العملة' و'SKU' و'الوصف' و'الأبعاد'). يعد هذا الاتساق أمرًا حيويًا لنظام إدارة المخزون العالمي حيث تشارك لغات ومعايير إقليمية مختلفة. يضمن نظام الأنواع أن "السعر" هو دائمًا قيمة رقمية بعملة مرتبطة (مثل 'USD' و'EUR' و'JPY')، مما يمنع الأخطاء الحاسمة في معلومات التسعير.

2. تحسين جودة البيانات وسلامتها

يضمن التحقق من صحة النوع أن البيانات التي يعالجها ويولدها الذكاء الاصطناعي دقيقة وتتوافق مع التنسيقات المتوقعة وقواعد العمل. هذا أمر بالغ الأهمية للتطبيقات التي تتعامل مع البيانات الحساسة أو الهامة.

مثال عالمي: مساعد ذكاء اصطناعي للرعاية الصحية يولد ملخصات للمريض. بدلاً من النص غير المهيكل، يُطلب من الذكاء الاصطناعي إخراج بيانات تتوافق مع مخطط "ملخص المريض". قد يحدد هذا المخطط:

• `patient_id`: string (UUID format)
• `diagnosis`: string
• `treatment_plan`: array of objects, each with `medication` (string), `dosage` (string, e.g., '500mg'), `frequency` (enum: 'daily', 'twice_daily', 'as_needed')
• `allergies`: array of strings
• `vital_signs`: object with `blood_pressure` (string, e.g., '120/80 mmHg'), `heart_rate` (integer, bpm)

يضمن نظام الأنواع تنسيق الجرعات بشكل صحيح، وتتضمن العلامات الحيوية وحدات، وتوجد الحقول الهامة مثل `patient_id` وهي صالحة. يمنع هذا الأخطاء التي تهدد الحياة والتي يمكن أن تنشأ من المعلومات المضللة التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي.

3. تقليل الغموض وسوء التفسير

يؤدي تحديد الأنواع والقيود والتنسيقات المتوقعة بشكل صريح إلى ترك مساحة أقل للذكاء الاصطناعي لوضع افتراضات غير صحيحة. هذا يوضح نية مرسل المطالبة.

مثال عالمي: روبوت محادثة لدعم العملاء يستخدم الذكاء الاصطناعي لتصنيف الاستعلامات الواردة. يمكن لنظام المطالبات الآمن من حيث النوع تحديد "query_type" كتعداد: `['technical_support', 'billing_inquiry', 'product_inquiry', 'feedback']`. إذا أدى إدخال المستخدم، بعد معالجته بواسطة طبقة فهم اللغة الطبيعية (NLU) الأولية، إلى تصنيف خارج هذا التعداد، فإن النظام يضع علامة عليه للمراجعة أو يطلب التوضيح، مما يمنع توجيه طلبات العملاء بشكل خاطئ على مستوى العالم.

4. تعزيز أمان وأمن الذكاء الاصطناعي

عن طريق تقييد أنواع المدخلات والمخرجات، يمكن لهندسة المطالبات الآمنة من حيث النوع أن تساعد في منع هجمات حقن المطالبات والتخفيف من توليد المحتوى الضار أو غير المناسب. على سبيل المثال، إذا كان من المتوقع أن يخرج الذكاء الاصطناعي تقييمًا رقميًا فقط، فلا يمكن خداعه لإخراج رمز ضار أو معلومات حساسة.

مثال عالمي: نظام ذكاء اصطناعي يستخدم للإشراف على المنتديات عبر الإنترنت. قد تكون المطالبات المصممة لتحليل المحتوى الذي ينشئه المستخدم آمنة من حيث النوع، وتتوقع مخرجات إما حالة 'SAFE' أو حالة 'VIOLATION' بنوع 'violation_type' محدد (مثل 'خطاب الكراهية' أو 'البريد العشوائي' أو 'التحرش'). سيتم تصميم النظام لرفض أي إخراج لا يتوافق مع هذا المخطط المنظم، ومنع الذكاء الاصطناعي من توليد محتوى ضار بنفسه أو التلاعب به لإخراج نص غير مقيد.

5. تحسين تجربة المطور وقابلية الصيانة

تسهل أنظمة الأنواع على المطورين فهم تطبيقات الذكاء الاصطناعي وبنائها وصيانتها. تعمل المخططات المحددة بوضوح كوثائق وعقود بين أجزاء مختلفة من النظام أو بين المطورين البشريين والذكاء الاصطناعي.

مثال عالمي: في شركة تحليل مالي عالمية، قد تقوم فرق مختلفة بتطوير وحدات ذكاء اصطناعي للتنبؤ بالسوق وتقييم المخاطر وتحسين المحفظة. يتيح استخدام نظام أنواع موحد للمطالبات والمخرجات لهذه الوحدات التكامل بسلاسة. على سبيل المثال، يمكن تعريف نوع 'MarketData' باستمرار عبر الفرق، مع تحديد حقول مثل 'timestamp' (تنسيق ISO 8601) و'stock_symbol' (سلسلة، على سبيل المثال 'AAPL') و'السعر' (تعويم) و'الحجم' (عدد صحيح) و'البورصة' (تعداد: 'NASDAQ' و'NYSE' و'LSE'). يضمن هذا أن البيانات التي يتم تمريرها من وحدة التنبؤ بالسوق إلى وحدة تقييم المخاطر بالتنسيق المتوقع والقابل للاستخدام، بغض النظر عن الفريق الذي طور كل جزء.

6. يسهل التدويل والترجمة

بينما ترتبط اللغة الطبيعية بشكل جوهري بلغات معينة، توفر البيانات المنظمة وتعريفات الأنواع أساسًا أكثر عالمية. يمكن لجهود الترجمة بعد ذلك التركيز على ترجمة حقول سلسلة معينة ضمن هيكل محدد جيدًا، بدلاً من إدارة صياغات مطالبة مختلفة بشكل كبير لكل لغة.

مثال عالمي: نظام ذكاء اصطناعي لتوليد نصوص تسويقية مخصصة. قد تتطلب المطالبة كائن 'Product' مع حقول مثل 'product_name' (سلسلة) و'features' (صفيف من السلاسل) و'target_audience' (سلسلة) و'brand_voice' (تعداد: 'رسمي' و'عادي' و'فكاهي'). يُطلب من الذكاء الاصطناعي إنشاء 'marketing_headline' (سلسلة) و'promotional_paragraph' (سلسلة). بالنسبة للترجمة الفرنسية، قد تحدد الإدخال 'locale': 'fr-FR' وينشئ الذكاء الاصطناعي نسخة فرنسية. تضمن سلامة النوع أن معلومات المنتج الأساسية مفهومة ومتوافقة باستمرار عبر جميع المخرجات المحلية.

تنفيذ هندسة المطالبات الآمنة من حيث النوع

يمكن معالجة التنفيذ العملي لهندسة المطالبات الآمنة من حيث النوع بعدة طرق:

1. اختيار الأدوات والأطر المناسبة

استفد من المكتبات والأطر الحالية التي تدعم البيانات المنظمة وتحليل المخرجات. تم تصميم العديد من أدوات تنسيق LLM الحديثة مع أخذ هذا في الاعتبار.

• Pydantic: في Python، تُستخدم إمكانات التحقق من صحة البيانات في Pydantic على نطاق واسع لتعريف نماذج البيانات التي يمكن أن تكون بمثابة مخططات إخراج لنماذج الذكاء الاصطناعي.
• LangChain: تقدم 'Output Parsers' و'Chains' التي يمكن أن تفرض مخرجات منظمة.
• LlamaIndex: يوفر 'Response Synthesis' و'Data Connectors' اللذين يمكنهما العمل مع البيانات المنظمة.
• واجهة برمجة تطبيقات مساعدي OpenAI: تدعم 'الأدوات' و'استدعاء الوظائف'، والتي تتضمن بطبيعتها تحديد مدخلات ومخرجات منظمة للوظائف التي يمكن للذكاء الاصطناعي الاتصال بها.
• مخطط JSON: معيار لتحديد هيكل بيانات JSON، مفيد لتحديد مخططات المطالبات والإخراج.

2. تصميم مخططات قوية

استثمر الوقت في تصميم مخططات المطالبات والإخراج بعناية. يتضمن هذا:

• فهم المجال الخاص بك: حدد بوضوح الكيانات والعلاقات ذات الصلة بمهمة الذكاء الاصطناعي الخاصة بك.
• تحديد القيود: استخدم التعدادات وأنماط regex وعمليات التحقق من النطاق لفرض صحة البيانات.
• توثيق المخططات: تعامل مع المخططات كعقود وتأكد من توثيقها جيدًا.

3. دمج طبقات التحقق من الصحة

نفذ التحقق من الصحة في النقاط الحرجة:

• التحقق من صحة ما قبل المطالبة: تحقق من صحة أي بيانات يوفرها المستخدم والتي ستشكل جزءًا من المطالبة.
• التحقق من صحة هيكل المطالبة: تأكد من أن المطالبة المهيكلة نفسها تلتزم بمخططها المحدد.
• التحقق من صحة ما بعد الاستجابة: تحقق من صحة إخراج الذكاء الاصطناعي مقابل مخطط الإخراج المتوقع. تعامل مع أخطاء التحقق من الصحة برشاقة (على سبيل المثال، عن طريق إعادة محاولة المطالبة، أو مطالبة الذكاء الاصطناعي بإعادة التنسيق، أو الإشارة إلى المراجعة البشرية).

4. التكرار في تحسين الأنواع والقيود

مثل أي عملية تطوير برمجيات، قد يتطلب تصميم المخطط وتعريفات الأنواع التكرار. أثناء مواجهة حالات حافة جديدة أو إدراك أوجه القصور، قم بتحديث المخططات الخاصة بك وفقًا لذلك.

5. ربط اللغة الطبيعية والبيانات المهيكلة

لا تعني هندسة المطالبات الآمنة من حيث النوع التخلي عن اللغة الطبيعية بالكامل. غالبًا ما يتضمن نهجًا هجينًا:

• اللغة الطبيعية للقصد، الهيكل للبيانات: استخدم اللغة الطبيعية لنقل المهمة والسياق العامين، ولكن قم بتضمين البيانات المهيكلة لمعلمات معينة.
• الذكاء الاصطناعي للترجمة: استخدم الذكاء الاصطناعي لتحويل مدخلات اللغة الطبيعية إلى تنسيقات منظمة تلتزم بمخططات محددة مسبقًا، أو لترجمة مخرجات الذكاء الاصطناعي المهيكلة مرة أخرى إلى لغة طبيعية أكثر سهولة للقراءة.

مثال: قد يقول المستخدم، "احجز لي رحلة إلى طوكيو يوم الثلاثاء المقبل، درجة رجال الأعمال، من مطار لندن هيثرو." يمكن للنظام استخدام نموذج NLU لاستخراج الكيانات ثم إنشاء كائن JSON مهيكل:

{ 
  "intent": "flight_booking",
  "parameters": {
    "destination": "Tokyo",
    "departure_date": "(calculate next Tuesday)",
    "cabin_class": "business",
    "origin_airport": "LHR"
  }
}

ثم يتم إرسال هذا الكائن المهيكل إلى الذكاء الاصطناعي أو خدمة الواجهة الخلفية للمعالجة. يمكن بعد ذلك إنشاء رسالة التأكيد الخاصة بالذكاء الاصطناعي بناءً على مخطط إخراج محدد مسبقًا وربما ترجمتها إلى لغة طبيعية.

التحديات والاعتبارات

في حين أنها قوية، فإن هندسة المطالبات الآمنة من حيث النوع ليست خالية من تحدياتها:

• التعقيد: يمكن أن يضيف تصميم وصيانة أنظمة الأنواع والمخططات المعقدة عبئًا إضافيًا على التطوير.
• الصلابة: قد تحد المخططات شديدة الصرامة من مرونة الذكاء الاصطناعي وإبداعه، خاصة في المهام التي يرغب فيها في ظهور سلوك. إيجاد التوازن الصحيح أمر بالغ الأهمية.
• نضج الأدوات: على الرغم من التطور السريع، لا تزال أدوات إنفاذ الأنواع السلسة في تفاعلات الذكاء الاصطناعي تنضج مقارنة بتطوير البرامج التقليدية.
• تطور المخطط: مع تطور نماذج وتطبيقات الذكاء الاصطناعي، ستحتاج المخططات إلى التحديث، مما يتطلب تحديد الإصدار والإدارة الدقيقة.
• معالجة الأخطاء: تعد الآليات القوية للتعامل مع حالات فشل التحقق من الصحة ضرورية. قد لا يكون رفض الإخراج غير الصالح أمرًا كافيًا؛ هناك حاجة إلى استراتيجيات للتصحيح أو الرجوع.

مستقبل تفاعل الذكاء الاصطناعي الآمن من حيث النوع

تمثل هندسة المطالبات الآمنة من حيث النوع خطوة مهمة نحو جعل تفاعلات الذكاء الاصطناعي أكثر موثوقية وأمانًا وقابلية للتطوير. نظرًا لأن أنظمة الذكاء الاصطناعي أصبحت أكثر اندماجًا في مهام العمل الهامة عبر قطاعات عالمية متنوعة - من التمويل والرعاية الصحية إلى الخدمات اللوجستية والتعليم - فإن الطلب على سلوك ذكاء اصطناعي يمكن التنبؤ به والتحكم فيه سيزداد فقط.

لا يهدف هذا النهج إلى خنق قدرات الذكاء الاصطناعي ولكنه يتعلق بتوجيهها بفعالية. من خلال استعارة مبادئ من هندسة البرمجيات القوية، يمكننا بناء تطبيقات ذكاء اصطناعي ليست قوية فحسب، بل جديرة بالثقة أيضًا. يشير الاتجاه نحو البيانات المهيكلة واستدعاء الوظائف وتنسيقات الإخراج المحددة في منصات الذكاء الاصطناعي الرائدة إلى اتجاه واضح. من المقرر أن تصبح هندسة المطالبات الآمنة من حيث النوع ممارسة أساسية لأي منظمة جادة بشأن نشر الذكاء الاصطناعي بمسؤولية وفعالية على نطاق عالمي.

رؤى قابلة للتنفيذ للفرق العالمية

بالنسبة للفرق الدولية التي تتطلع إلى اعتماد هندسة المطالبات الآمنة من حيث النوع:

• ابدأ صغيرًا: حدد تفاعلًا معينًا وحاسمًا للذكاء الاصطناعي ضمن سير عملك والذي يعاني من الغموض أو عدم الموثوقية. قم بتنفيذ سلامة النوع لهذا الاستخدام المحدد أولاً.
• توحيد المخططات: قم بتطوير مجموعة من المخططات الموحدة لأنواع البيانات الشائعة (مثل العناوين والتواريخ والعملات ومعرفات المنتجات) ذات الصلة بعملكياتك العالمية.
• الاستثمار في الأدوات: استكشف أطر العمل مثل LangChain أو Pydantic وادمجها في خط أنابيب التطوير الخاص بك. قم بتثقيف فريقك حول استخدام هذه الأدوات بفعالية.
• التعاون في التعريفات: بالنسبة للشركات متعددة الجنسيات، تأكد من أن خبراء المجال من مناطق مختلفة يتعاونون في تحديد المخططات لمراعاة الاختلافات المحلية (على سبيل المثال، تنسيقات التواريخ المختلفة، ورموز العملات، والمتطلبات التنظيمية).
• إعطاء الأولوية لمعالجة الأخطاء: صمم آليات احتياطية واضحة وعمليات مراجعة بشرية في حالة فشل التحقق من صحة النوع. هذا أمر بالغ الأهمية للحفاظ على استمرارية التشغيل والثقة.
• توثيق كل شيء: تعامل مع مخططات المطالبات الخاصة بك كوثائق مهمة. تأكد من إمكانية الوصول إليها والفهم والتحكم في الإصدار.
• التعلم المستمر: يتطور مجال الذكاء الاصطناعي بسرعة. ابق على اطلاع دائم بالأدوات والتقنيات وأفضل الممارسات الجديدة في هندسة المطالبات وتصميم تفاعل الذكاء الاصطناعي.

من خلال تبني هندسة المطالبات الآمنة من حيث النوع، يمكن للمؤسسات إطلاق العنان للإمكانات الكاملة للذكاء الاصطناعي، وبناء تطبيقات ليست ذكية فحسب، بل موثوقة وآمنة ويمكن التنبؤ بها للمستخدمين في جميع أنحاء العالم.