مهندسی اعلان امن با نوع: ارتقاء تعامل هوش مصنوعی با پیاده‌سازی نوع

پیشرفت سریع هوش مصنوعی (AI)، به ویژه مدل‌های زبان بزرگ (LLM)، قابلیت‌های بی‌سابقه‌ای را در زمینه‌هایی مانند تولید محتوا، تجزیه و تحلیل داده‌ها و حل مسئله پیچیده باز کرده است. با این حال، تعامل با این مدل‌های قدرتمند اغلب متکی به اعلان‌های زبان طبیعی است، روشی که در عین بصری بودن، ذاتاً مستعد ابهام، ابهام و سوءتعبیر است. این می‌تواند منجر به خروجی‌های هوش مصنوعی ناسازگار، نادرست یا حتی نامطلوب شود و مانع از پذیرش قابل اعتماد و مقیاس‌پذیر هوش مصنوعی در صنایع مختلف شود.

برای رفع این چالش‌ها، یک پارادایم جدید در حال ظهور است: مهندسی اعلان امن با نوع. این رویکرد به دنبال آوردن دقت و قابلیت پیش‌بینی سیستم‌های نوع، یک سنگ بنای توسعه نرم‌افزار سنتی، به قلمرو تعامل هوش مصنوعی است. با پیاده‌سازی بررسی نوع و اعمال آن در طراحی و اجرای اعلان، می‌توانیم قابلیت اطمینان، استحکام و ایمنی برنامه‌های کاربردی مبتنی بر هوش مصنوعی را به میزان قابل توجهی افزایش دهیم.

چالش ابهام در اعلان‌های زبان طبیعی

زبان طبیعی فوق‌العاده رسا است اما همچنین به طرز بدنامی مبهم است. یک اعلان ساده مانند: "خلاصه‌ای از سند مربوط به تغییرات آب و هوایی تهیه کنید." را در نظر بگیرید. چندین سوال بلافاصله مطرح می‌شود:

• کدام سند؟ هوش مصنوعی هیچ زمینه ذاتی ندارد مگر اینکه ارائه شود.
• چه نوع خلاصه‌ای؟ یک نمای کلی سطح بالا؟ یک خلاصه فنی دقیق؟ خلاصه‌ای برای یک مخاطب خاص؟
• چه جنبه‌هایی از تغییرات آب و هوایی؟ علل؟ اثرات؟ راه حل‌های سیاستی؟ اجماع علمی؟
• چه طولی؟ چند جمله؟ یک پاراگراف؟ یک صفحه؟

بدون محدودیت‌های صریح، هوش مصنوعی باید فرضیاتی را مطرح کند که منجر به خروجی‌هایی می‌شود که ممکن است با هدف کاربر همسو نباشد. این امر به ویژه در برنامه‌های کاربردی حیاتی مانند تشخیص پزشکی، گزارشگری مالی یا تجزیه و تحلیل اسناد قانونی که دقت در آن حرف اول را می‌زند، مشکل‌ساز است.

تکنیک‌های سنتی مهندسی اعلان اغلب شامل پالایش تکراری، آزمایش گسترده و زنجیره‌سازی اعلان پیچیده برای کاهش این مشکلات است. در حالی که این روش‌ها تا حدودی موثر هستند، می‌توانند زمان‌بر، پرهزینه و همچنان جایی برای خطاهای ظریف باقی بگذارند.

مهندسی اعلان امن با نوع چیست؟

مهندسی اعلان امن با نوع، روشی است که اعلان‌ها را با محدودیت‌های ساختاری و معنایی صریح، شبیه به انواع داده در زبان‌های برنامه‌نویسی، القا می‌کند. به جای تکیه صرف بر متن آزاد، اعلان‌ها را به گونه‌ای ساختاربندی می‌کند که قالب‌های ورودی مورد انتظار، طرحواره‌های خروجی و محدوده‌های مجاز مقادیر یا مفاهیم را تعریف کند.

ایده اصلی این است که:

• تعریف ساختارهای مورد انتظار: قالب ورودی‌هایی را که هوش مصنوعی باید دریافت کند و قالب خروجی‌هایی که باید تولید کند را مشخص کنید.
• اعمال یکپارچگی داده: اطمینان حاصل کنید که داده‌های پردازش و تولید شده توسط هوش مصنوعی از قوانین و محدودیت‌های از پیش تعریف شده پیروی می‌کنند.
• کاهش ابهام: فضای تفسیری برای مدل هوش مصنوعی را حذف یا به میزان قابل توجهی کاهش دهید.
• افزایش قابلیت پیش‌بینی: پاسخ‌های هوش مصنوعی را در تعاملات متعدد سازگارتر و قابل اطمینان‌تر کنید.

این تغییر پارادایم فراتر از صرفاً ایجاد رشته‌های متنی هوشمندانه، به طراحی رابط‌های قوی برای تعامل هوش مصنوعی می‌رود، جایی که انواع اطلاعات مبادله شده به طور رسمی تعریف و اعتبارسنجی می‌شوند.

مفاهیم و اجزای کلیدی

پیاده‌سازی مهندسی اعلان امن با نوع شامل چندین مفهوم کلیدی است:

1. طرحواره‌های اعلان

مشابه طرحواره‌های پایگاه داده یا قراردادهای API، طرحواره‌های اعلان ساختار و انواع داده مورد انتظار را برای اعلان ورودی و خروجی هوش مصنوعی تعریف می‌کنند. این طرحواره‌ها می‌توانند شامل موارد زیر باشند:

• فیلدهای مورد نیاز: قطعات ضروری اطلاعات که باید در اعلان وجود داشته باشند.
• انواع داده: مشخص کردن اینکه آیا یک قطعه اطلاعات باید یک رشته، عدد صحیح، بولی، تاریخ، لیست یا یک شیء ساختاریافته پیچیده‌تر باشد.
• محدودیت‌ها: قوانینی که داده‌ها باید از آن پیروی کنند، مانند محدوده‌های مقدار (به عنوان مثال، سن بین 18 تا 99)، الگوهای قالب (به عنوان مثال، قالب آدرس ایمیل) یا شمارش‌ها (به عنوان مثال، یک فیلد وضعیت فقط می‌تواند 'در انتظار'، 'در حال پردازش' یا 'تکمیل شده' باشد).
• فیلدهای اختیاری: اطلاعاتی که می‌توانند گنجانده شوند اما به طور مطلق ضروری نیستند.

مثال: به جای پرسیدن "درباره آب و هوا به من بگویید،" یک اعلان امن با نوع ممکن است یک طرحواره مانند:

{
  "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"]
}

این طرحواره به طور صریح تعریف می‌کند که 'مکان' (رشته) و 'تاریخ' (رشته، در قالب YYYY-MM-DD) مورد نیاز هستند، و 'واحدها' (سلسیوس یا فارنهایت) اختیاری با مقدار پیش فرض هستند. انتظار می‌رود هوش مصنوعی هنگام پردازش و پاسخ دادن به این ساختار پایبند باشد.

2. تعاریف نوع و اعتبار سنجی

این شامل تعریف انواع سفارشی یا استفاده از انواع موجود برای نمایش موجودیت‌های پیچیده مربوط به دامنه هوش مصنوعی است. اعتبار سنجی تضمین می‌کند که داده‌های مطابق با این انواع قبل از ارسال به هوش مصنوعی یا پس از دریافت خروجی آن صحیح هستند.

• انواع اساسی: رشته، عدد صحیح، شناور، بولی، null.
• انواع ساختاریافته: اشیاء (جفت‌های کلید-مقدار)، آرایه‌ها (لیست‌ها).
• شمارش‌ها: مجموعه‌های از پیش تعریف شده از مقادیر مجاز.
• انواع خاص قالب: ایمیل، URL، تاریخ، زمان، UUID.
• انواع سفارشی: نمایش موجودیت‌های خاص دامنه مانند 'محصول'، 'مشتری'، 'پرونده پزشکی'، که هر کدام مجموعه خاصی از خواص و محدودیت‌های خود را دارند.

اعتبار سنجی می‌تواند در چندین مرحله رخ دهد: اعتبار سنجی ورودی کاربر قبل از ساخت اعلان، اعتبار سنجی خود اعلان در برابر طرحواره آن قبل از ارسال آن به هوش مصنوعی، و اعتبار سنجی خروجی هوش مصنوعی در برابر یک طرحواره خروجی مورد انتظار.

3. موتورها/کتابخانه‌های اعمال نوع

اینها ابزارها یا چارچوب‌هایی هستند که تعریف، اعتبارسنجی و اعمال انواع در اعلان‌ها را تسهیل می‌کنند. آنها می‌توانند از اعتبارسنجی کننده‌های طرحواره JSON ساده تا کتابخانه‌های پیچیده‌تری که برای تعامل هوش مصنوعی طراحی شده‌اند، متغیر باشند.

نمونه‌ها ممکن است شامل:

• اعتبارسنجی کننده‌های طرحواره JSON: کتابخانه‌هایی مانند 'jsonschema' در پایتون یا 'ajv' در جاوا اسکریپت می‌توانند داده‌های اعلان ساختاریافته را اعتبارسنجی کنند.
• چارچوب‌هایی مانند LangChain یا LlamaIndex: این پلتفرم‌ها به طور فزاینده‌ای در حال ادغام ویژگی‌هایی برای تجزیه خروجی ساختاریافته و مدل‌های Pydantic مانند برای تعریف طرحواره‌های خروجی مورد انتظار هستند که به طور موثر ایمنی نوع را فعال می‌کنند.
• سیستم‌های نوع سفارشی: توسعه سیستم‌های سفارشی برای برنامه‌های کاربردی خاص هوش مصنوعی که به تعاریف نوع و قوانین اعتبارسنجی بسیار تخصصی نیاز دارند.

4. ساختاربندی ورودی و خروجی

مهندسی اعلان امن با نوع اغلب شامل ارائه اطلاعات به هوش مصنوعی در یک قالب ساختاریافته و قابل خواندن توسط ماشین (به عنوان مثال، JSON، YAML) به جای صرفاً زبان طبیعی است، به ویژه برای پرس و جوهای پیچیده یا زمانی که استخراج دقیق داده مورد نیاز است.

مثال ورودی:

به جای: "هتل‌هایی را در پاریس نزدیک برج ایفل برای دو بزرگسال از 15 جولای تا 20 جولای با بودجه حدود 200 یورو در هر شب پیدا کنید."

یک ورودی ساختاریافته ممکن است:

{
  "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 خروجی:

سپس از هوش مصنوعی خواسته می‌شود که نتایج را در یک طرحواره از پیش تعریف شده برگرداند، به عنوان مثال:

{
  "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
  ]
}

سپس موتور اعمال نوع بررسی می‌کند که پاسخ هوش مصنوعی به این طرحواره خروجی 'hotel_search' پایبند باشد.

مزایای مهندسی اعلان امن با نوع

اتخاذ شیوه‌های امن با نوع در مهندسی اعلان مزایای قابل توجهی دارد:

1. قابلیت اطمینان و پیش‌بینی‌پذیری پیشرفته

با تعریف ساختارها و محدودیت‌های صریح، احتمال سوءتعبیر اعلان توسط هوش مصنوعی به شدت کاهش می‌یابد. این منجر به خروجی‌های سازگارتر و قابل پیش‌بینی‌تری می‌شود و سیستم‌های هوش مصنوعی را برای محیط‌های تولید قابل اعتماد می‌کند.

مثال جهانی: یک پلتفرم تجارت الکترونیک چندملیتی از اعلان‌های امن با نوع استفاده می‌کند تا اطمینان حاصل کند که توضیحات محصول تولید شده توسط هوش مصنوعی همیشه شامل مجموعه خاصی از ویژگی‌های اجباری (به عنوان مثال، 'نام_محصول'، 'قیمت'، 'واحد_پول'، 'SKU'، 'توضیحات'، 'ابعاد') است. این سازگاری برای یک سیستم مدیریت موجودی جهانی که زبان‌ها و استانداردهای منطقه‌ای مختلفی در آن دخیل هستند، حیاتی است. سیستم نوع تضمین می‌کند که 'قیمت' همیشه یک مقدار عددی با یک 'واحد_پول' مرتبط (به عنوان مثال، 'USD'، 'EUR'، 'JPY') است و از بروز خطاهای حیاتی در اطلاعات قیمت‌گذاری جلوگیری می‌کند.

2. بهبود کیفیت و یکپارچگی داده

اعتبار سنجی نوع تضمین می‌کند که داده‌های پردازش و تولید شده توسط هوش مصنوعی دقیق هستند و با قالب‌ها و قوانین تجاری مورد انتظار مطابقت دارند. این برای برنامه‌های کاربردی که با داده‌های حساس یا حیاتی سروکار دارند بسیار مهم است.

مثال جهانی: یک دستیار هوش مصنوعی مراقبت‌های بهداشتی که خلاصه‌های بیمار را تولید می‌کند. به جای متن بدون ساختار، از هوش مصنوعی خواسته می‌شود که داده‌ها را مطابق با یک طرحواره 'خلاصه بیمار' خروجی دهد. این طرحواره ممکن است تعریف کند:

• `شناسه_بیمار`: رشته (فرمت UUID)
• `تشخیص`: رشته
• `برنامه_درمان`: آرایه‌ای از اشیاء، که هر کدام دارای `دارو` (رشته)، `مقدار` (رشته، به عنوان مثال، '500mg')، `فرکانس` (شمارش: 'روزانه'، 'دو_بار_در_روز'، 'در_صورت_نیاز') هستند.
• `آلرژی‌ها`: آرایه‌ای از رشته‌ها
• `علائم_حیاتی`: شیء با `فشار_خون` (رشته، به عنوان مثال، '120/80 mmHg')، `ضربان_قلب` (عدد صحیح، bpm)

سیستم نوع تضمین می‌کند که مقادیر به درستی قالب‌بندی شده‌اند، علائم حیاتی شامل واحدها هستند و فیلدهای حیاتی مانند `شناسه_بیمار` وجود دارند و معتبر هستند. این از خطاهای تهدید کننده زندگی که می‌تواند ناشی از اطلاعات نادرست تولید شده توسط هوش مصنوعی باشد، جلوگیری می‌کند.

3. کاهش ابهام و سوءتعبیر

تعریف صریح انواع، محدودیت‌ها و قالب‌های مورد انتظار فضای کمتری برای فرضیات نادرست هوش مصنوعی باقی می‌گذارد. این هدف فرستنده اعلان را روشن می‌کند.

مثال جهانی: یک چت‌بات پشتیبانی مشتری از هوش مصنوعی برای طبقه‌بندی سوالات دریافتی استفاده می‌کند. یک سیستم اعلان امن با نوع می‌تواند 'نوع_پرسش' را به عنوان یک شمارش تعریف کند: `['پشتیبانی_فنی'، 'سوال_صورتحساب'، 'سوال_محصول'، 'بازخورد']`. اگر ورودی یک کاربر، پس از پردازش توسط یک لایه اولیه درک زبان طبیعی (NLU)، منجر به طبقه‌بندی خارج از این شمارش شود، سیستم آن را برای بررسی علامت‌گذاری می‌کند یا درخواست توضیح می‌کند و از مسیریابی نادرست درخواست‌های مشتری در سطح جهانی جلوگیری می‌کند.

4. افزایش ایمنی و امنیت هوش مصنوعی

با محدود کردن انواع ورودی‌ها و خروجی‌ها، مهندسی اعلان امن با نوع می‌تواند به جلوگیری از حملات تزریق اعلان کمک کند و تولید محتوای مضر یا نامناسب را کاهش دهد. به عنوان مثال، اگر انتظار می‌رود هوش مصنوعی فقط یک رتبه‌بندی عددی را خروجی دهد، نمی‌توان آن را فریب داد تا کد مخرب یا اطلاعات حساس را خروجی دهد.

مثال جهانی: یک سیستم هوش مصنوعی که برای تعدیل انجمن‌های آنلاین استفاده می‌شود. اعلان‌های طراحی شده برای تجزیه و تحلیل محتوای تولید شده توسط کاربر ممکن است امن با نوع باشند، که انتظار دارند خروجی یا وضعیت 'ایمن' یا وضعیت 'نقض' با 'نوع_نقض' خاص (به عنوان مثال، 'سخنان نفرت‌انگیز'، 'اسپم'، 'آزار و اذیت') باشد. سیستم به گونه‌ای طراحی می‌شود که هر خروجی که با این طرحواره ساختاریافته مطابقت نداشته باشد را رد کند و از تولید محتوای مضر توسط خود هوش مصنوعی یا دستکاری شدن آن برای خروجی متن نامحدود جلوگیری کند.

5. بهبود تجربه توسعه‌دهنده و قابلیت نگهداری

سیستم‌های نوع درک، ساخت و نگهداری برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی را برای توسعه‌دهندگان آسان‌تر می‌کنند. طرحواره‌های واضح تعریف شده به عنوان مستندات و قراردادهایی بین بخش‌های مختلف سیستم یا بین توسعه‌دهندگان انسانی و هوش مصنوعی عمل می‌کنند.

مثال جهانی: در یک شرکت تجزیه و تحلیل مالی جهانی، تیم‌های مختلف ممکن است ماژول‌های هوش مصنوعی برای پیش‌بینی بازار، ارزیابی ریسک و بهینه‌سازی پورتفولیو را توسعه دهند. استفاده از یک سیستم نوع استاندارد برای اعلان‌ها و خروجی‌ها به این ماژول‌ها اجازه می‌دهد تا به طور یکپارچه ادغام شوند. به عنوان مثال، یک نوع 'داده بازار' می‌تواند به طور مداوم در بین تیم‌ها تعریف شود، و فیلدهایی مانند 'برچسب_زمان' (فرمت ISO 8601)، 'نماد_سهام' (رشته، به عنوان مثال، 'AAPL')، 'قیمت' (شناور)، 'حجم' (عدد صحیح)، 'بورس' (شمارش: 'NASDAQ'، 'NYSE'، 'LSE') را مشخص می‌کند. این تضمین می‌کند که داده‌های منتقل شده از ماژول پیش‌بینی بازار به ماژول ارزیابی ریسک در یک قالب قابل پیش‌بینی و قابل استفاده، صرف نظر از اینکه کدام تیم هر بخش را توسعه داده است، قرار دارد.

6. تسهیل بین‌المللی‌سازی و بومی‌سازی

در حالی که زبان طبیعی ذاتاً با زبان‌های خاص مرتبط است، داده‌های ساختاریافته و تعاریف نوع یک پایه جهانی‌تر را فراهم می‌کنند. سپس تلاش‌های بومی‌سازی می‌توانند بر ترجمه فیلدهای رشته‌ای خاص در یک ساختار کاملاً تعریف شده تمرکز کنند، به جای مدیریت فرمولاسیون‌های اعلان بسیار متفاوت برای هر زبان.

مثال جهانی: یک سیستم هوش مصنوعی برای تولید نسخه بازاریابی بومی‌سازی شده. اعلان ممکن است به یک شیء 'محصول' با فیلدهایی مانند 'نام_محصول' (رشته)، 'ویژگی‌ها' (آرایه‌ای از رشته‌ها)، 'مخاطب_هدف' (رشته) و 'صدای_برند' (شمارش: 'رسمی'، 'غیررسمی'، 'طنزآمیز') نیاز داشته باشد. به هوش مصنوعی دستور داده می‌شود که 'عنوان_بازاریابی' (رشته) و 'پاراگراف_تبلیغاتی' (رشته) را تولید کند. برای بومی‌سازی فرانسوی، ورودی ممکن است 'locale': 'fr-FR' را مشخص کند، و هوش مصنوعی یک نسخه فرانسوی تولید می‌کند. ایمنی نوع تضمین می‌کند که اطلاعات محصول اساسی به طور مداوم در همه خروجی‌های بومی‌سازی شده درک و اعمال می‌شود.

پیاده‌سازی مهندسی اعلان امن با نوع

پیاده‌سازی عملی مهندسی اعلان امن با نوع را می‌توان به چندین روش انجام داد:

1. انتخاب ابزارها و چارچوب‌های مناسب

از کتابخانه‌ها و چارچوب‌های موجود که از داده‌های ساختاریافته و تجزیه خروجی پشتیبانی می‌کنند، استفاده کنید. بسیاری از ابزارهای ارکستراسیون LLM مدرن با در نظر گرفتن این موضوع ساخته شده‌اند.

• Pydantic: در پایتون، قابلیت‌های اعتبارسنجی داده Pydantic به طور گسترده برای تعریف مدل‌های داده استفاده می‌شود که سپس می‌توانند به عنوان طرحواره‌های خروجی برای مدل‌های هوش مصنوعی عمل کنند.
• LangChain: 'تجزیه‌کننده‌های خروجی' و 'زنجیره‌هایی' را ارائه می‌دهد که می‌توانند خروجی‌های ساختاریافته را اعمال کنند.
• LlamaIndex: 'سنتز پاسخ' و 'اتصال‌دهنده‌های داده' را ارائه می‌دهد که می‌توانند با داده‌های ساختاریافته کار کنند.
• OpenAI Assistants API: از 'ابزارها' و 'فراخوانی تابع' پشتیبانی می‌کند، که ذاتاً شامل تعریف ورودی‌ها و خروجی‌های ساختاریافته برای توابعی است که هوش مصنوعی می‌تواند فراخوانی کند.
• JSON Schema: استانداردی برای تعریف ساختار داده‌های JSON، مفید برای تعریف اعلان و طرحواره‌های خروجی.

2. طراحی طرحواره‌های قوی

برای طراحی دقیق اعلان و طرحواره‌های خروجی خود وقت بگذارید. این شامل:

• درک دامنه خود: موجودیت‌ها و روابط مربوط به وظیفه هوش مصنوعی خود را به وضوح تعریف کنید.
• مشخص کردن محدودیت‌ها: از شمارش‌ها، الگوهای regex و بررسی محدوده برای اعمال اعتبار داده استفاده کنید.
• مستندسازی طرحواره‌ها: با طرحواره‌ها به عنوان قرارداد رفتار کنید و اطمینان حاصل کنید که به خوبی مستند شده‌اند.

3. گنجاندن لایه‌های اعتبارسنجی

اعتبارسنجی را در نقاط حیاتی پیاده‌سازی کنید:

• اعتبارسنجی قبل از اعلان: هر گونه داده ارائه شده توسط کاربر را که بخشی از اعلان خواهد بود، اعتبارسنجی کنید.
• اعتبارسنجی ساختار اعلان: اطمینان حاصل کنید که خود اعلان ساختاریافته به طرحواره تعریف شده خود پایبند است.
• اعتبارسنجی پس از پاسخ: خروجی هوش مصنوعی را در برابر طرحواره خروجی مورد انتظار اعتبارسنجی کنید. خطاهای اعتبارسنجی را به صورت ظریف مدیریت کنید (به عنوان مثال، با امتحان مجدد اعلان، درخواست از هوش مصنوعی برای قالب‌بندی مجدد، یا علامت‌گذاری برای بررسی انسانی).

4. پالایش تکراری انواع و محدودیت‌ها

مانند هر فرآیند توسعه نرم‌افزار، طراحی طرحواره و تعاریف نوع ممکن است نیاز به تکرار داشته باشند. همانطور که با موارد حاشیه‌ای جدید مواجه می‌شوید یا متوجه کاستی‌هایی می‌شوید، طرحواره‌های خود را بر این اساس به روز کنید.

5. پل زدن زبان طبیعی و داده‌های ساختاریافته

مهندسی اعلان امن با نوع به معنای رها کردن کامل زبان طبیعی نیست. اغلب، این شامل یک رویکرد ترکیبی است:

• زبان طبیعی برای هدف، ساختار برای داده: از زبان طبیعی برای انتقال وظیفه و زمینه کلی استفاده کنید، اما داده‌های ساختاریافته را برای پارامترهای خاص تعبیه کنید.
• هوش مصنوعی برای ترجمه: از هوش مصنوعی برای تبدیل ورودی‌های زبان طبیعی به قالب‌های ساختاریافته که از طرحواره‌های از پیش تعریف شده پیروی می‌کنند، یا برای ترجمه خروجی‌های ساختاریافته هوش مصنوعی به زبان طبیعی قابل خواندن‌تر استفاده کنید.

مثال: یک کاربر ممکن است بگوید: "برای سه‌شنبه آینده، کلاس تجاری، از فرودگاه هیترو لندن برای من یک پرواز به توکیو رزرو کنید." سیستم می‌تواند از یک مدل NLU برای استخراج موجودیت‌ها و سپس ساخت یک شیء JSON ساختاریافته استفاده کند:

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

سپس این شیء ساختاریافته برای پردازش به هوش مصنوعی یا یک سرویس پشتیبان ارسال می‌شود. سپس پیام تأیید هوش مصنوعی می‌تواند بر اساس یک طرحواره خروجی از پیش تعریف شده و احتمالاً به زبان طبیعی ترجمه شود.

چالش‌ها و ملاحظات

مهندسی اعلان امن با نوع در عین قدرتمند بودن، چالش‌های خود را دارد:

• پیچیدگی: طراحی و نگهداری سیستم‌ها و طرحواره‌های نوع پیچیده می‌تواند سربار توسعه را اضافه کند.
• سختی: طرحواره‌های بیش از حد سخت ممکن است انعطاف‌پذیری و خلاقیت هوش مصنوعی را محدود کنند، به ویژه در کارهایی که رفتار نوظهور در آن مطلوب است. یافتن تعادل مناسب بسیار مهم است.
• بلوغ ابزارها: در حالی که به سرعت در حال تکامل است، ابزارها برای اعمال نوع یکپارچه در تعاملات هوش مصنوعی در مقایسه با توسعه نرم‌افزار سنتی هنوز در حال بلوغ هستند.
• تکامل طرحواره: با تکامل مدل‌ها و برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی، طرحواره‌ها نیاز به به‌روزرسانی دارند که نیاز به نسخه‌سازی و مدیریت دقیق دارد.
• رسیدگی به خطا: مکانیسم‌های قوی برای رسیدگی به شکست‌های اعتبارسنجی ضروری هستند. رد کردن صرف خروجی نامعتبر ممکن است کافی نباشد؛ استراتژی‌هایی برای تصحیح یا بازگشت مورد نیاز است.

آینده تعامل هوش مصنوعی امن با نوع

مهندسی اعلان امن با نوع نشان دهنده یک گام مهم به سوی قابل اعتمادتر، ایمن‌تر و مقیاس‌پذیرتر کردن تعاملات هوش مصنوعی است. با ادغام بیشتر سیستم‌های هوش مصنوعی در گردش‌های کاری حیاتی در بخش‌های مختلف جهانی - از امور مالی و مراقبت‌های بهداشتی گرفته تا لجستیک و آموزش - تقاضا برای رفتار قابل پیش‌بینی و کنترل‌شده هوش مصنوعی تنها افزایش خواهد یافت.

این رویکرد به معنای خفه کردن قابلیت‌های هوش مصنوعی نیست، بلکه به معنای هدایت موثر آنها است. با قرض گرفتن اصول از مهندسی نرم‌افزار قوی، می‌توانیم برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی را بسازیم که نه تنها قدرتمند، بلکه قابل اعتماد نیز باشند. روند رو به رشد داده‌های ساختاریافته، فراخوانی تابع و قالب‌های خروجی تعریف شده در پلتفرم‌های هوش مصنوعی پیشرو نشان‌دهنده یک جهت روشن است. مهندسی اعلان امن با نوع آماده است تا به یک عمل اساسی برای هر سازمانی تبدیل شود که در مورد استقرار مسئولانه و موثر هوش مصنوعی در مقیاس جهانی جدی است.

بینش‌های عملی برای تیم‌های جهانی

برای تیم‌های بین‌المللی که به دنبال اتخاذ مهندسی اعلان امن با نوع هستند:

• از کوچک شروع کنید: یک تعامل هوش مصنوعی خاص و حیاتی را در گردش کار خود شناسایی کنید که از ابهام یا غیرقابل اطمینان بودن رنج می‌برد. ابتدا ایمنی نوع را برای آن مورد استفاده خاص پیاده‌سازی کنید.
• استانداردسازی طرحواره‌ها: مجموعه‌ای از طرحواره‌های استاندارد شده را برای انواع داده‌های رایج (به عنوان مثال، آدرس‌ها، تاریخ‌ها، ارزها، شناسه‌های محصول) که مربوط به عملیات جهانی شما هستند، توسعه دهید.
• سرمایه‌گذاری در ابزارها: چارچوب‌هایی مانند LangChain یا Pydantic را کاوش کنید و آنها را در خط لوله توسعه خود ادغام کنید. تیم خود را در مورد استفاده موثر از این ابزارها آموزش دهید.
• همکاری در تعاریف: برای شرکت‌های چندملیتی، اطمینان حاصل کنید که کارشناسان دامنه از مناطق مختلف در تعریف طرحواره‌ها برای در نظر گرفتن تغییرات محلی (به عنوان مثال، قالب‌های تاریخ مختلف، نمادهای ارز، الزامات نظارتی) همکاری می‌کنند.
• اولویت‌بندی رسیدگی به خطا: مکانیسم‌های بازگشت واضح و فرآیندهای بررسی انسانی را برای زمانی که اعتبارسنجی نوع ناموفق است، طراحی کنید. این برای حفظ تداوم عملیاتی و اعتماد بسیار مهم است.
• همه چیز را مستند کنید: با طرحواره‌های اعلان خود به عنوان مستندات حیاتی رفتار کنید. اطمینان حاصل کنید که آنها قابل دسترسی، قابل درک و دارای کنترل نسخه هستند.
• یادگیری مداوم: زمینه هوش مصنوعی به سرعت در حال تکامل است. در مورد ابزارها، تکنیک‌ها و بهترین شیوه‌ها جدید در مهندسی اعلان و طراحی تعامل هوش مصنوعی به روز باشید.

با پذیرش مهندسی اعلان امن با نوع، سازمان‌ها می‌توانند پتانسیل کامل هوش مصنوعی را باز کنند و برنامه‌های کاربردی را بسازند که نه تنها هوشمند هستند، بلکه قابل اعتماد، ایمن و قابل پیش‌بینی برای کاربران در سراسر جهان هستند.