مراقبة وكلاء الذكاء الاصطناعي: أفضل 7 ممارسات لضمان موثوقية أنظمة الذكاء الاصطناعي

مراقبة وكلاء الذكاء الاصطناعي: نحو أنظمة ذكية موثوقة

تُعرف مراقبة وكلاء الذكاء الاصطناعي بأنها عملية رصد وتتبع وتقييم ومراقبة سلوك وكلاء الذكاء الاصطناعي طوال دورة حياتهم الكاملة، بدءًا من التخطيط واستدعاء الأدوات وحتى عمليات كتابة البيانات في الذاكرة وإخراج النتائج النهائية. تُمكّن هذه العملية فرق العمل من تصحيح الأخطاء، وقياس الجودة والسلامة، والتحكم في زمن الوصول والتكلفة، وتلبية متطلبات الحوكمة. في الواقع، تجمع هذه الممارسة بين القياسات التقليدية (التتبعات، والمقاييس، والسجلات) وإشارات محددة للنماذج اللغوية الكبيرة (مثل استخدام الرموز، ونجاح الأدوات، ومعدل الهلوسة، وأحداث الحواجز) باستخدام معايير ناشئة مثل اتفاقيات OpenTelemetry (OTel) الدلالية لـ GenAI لـ LLM وامتدادات الوكيل.

تحديات مراقبة وكلاء الذكاء الاصطناعي

يُعتبر تطبيق مراقبة فعّالة لوكلاء الذكاء الاصطناعي أمرًا صعبًا لعدة أسباب، منها:

• الطبيعة غير الحتمية: تتميز وكلاء الذكاء الاصطناعي بسلوك غير حتمي، حيث قد تختلف نتائجها بناءً على مدخلات طفيفة.
• الخطوات المتعددة: تتضمن عمليات وكلاء الذكاء الاصطناعي العديد من الخطوات المترابطة، مما يزيد من تعقيد عملية التتبع والتحليل.
• الاعتماد على مصادر خارجية: تعتمد وكلاء الذكاء الاصطناعي على مصادر خارجية مثل محركات البحث وقواعد البيانات وواجهات برمجة التطبيقات، مما يزيد من صعوبة مراقبة جميع جوانب العملية.

لضمان موثوقية أنظمة الذكاء الاصطناعي، من الضروري الاعتماد على تتبع موحد، وتقييمات مستمرة، وسجلات خاضعة للحوكمة. تعتمد العديد من التقنيات الحديثة (مثل Arize Phoenix، وLangSmith، وLangfuse، وOpenLLMetry) على OTel لتوفير تتبع شامل، وتقييمات، ولوحات معلومات شاملة.

أفضل 7 ممارسات لضمان موثوقية أنظمة الذكاء الاصطناعي

فيما يلي أفضل 7 ممارسات لضمان موثوقية أنظمة الذكاء الاصطناعي:

1. اعتماد معايير Open Telemetry للوكلاء: قم بتجهيز وكلاء الذكاء الاصطناعي باتفاقيات OpenTelemetry (OTel) GenAI بحيث يكون كل خطوة امتدادًا: المُخطط → استدعاء الأداة (الأدوات) → قراءة/كتابة الذاكرة → الإخراج. استخدم امتدادات الوكيل (لعقد المُخطط/القرار) وامتدادات LLM (لاستدعاء النموذج)، وقم بإصدار مقاييس GenAI (زمن الوصول، عدد الرموز، أنواع الأخطاء). يُحافظ هذا على قابلية نقل البيانات عبر الخلفية.

   • نصائح التنفيذ:
     • تعيين معرفات امتداد/تتبع ثابتة عبر المحاولات والتفرعات.
     • تسجيل معلومات النموذج/الإصدار، وهاش المُطالبة، ودرجة الحرارة، واسم الأداة، وطول السياق، ونتائج استخدام ذاكرة التخزين المؤقت كسمات.
     • في حالة استخدام وكلاء من جهات خارجية، احتفظ بسمات موحدة وفقًا لـ OTel لتتمكن من مقارنة النماذج.

2. التتبع الشامل وتمكين إعادة التشغيل بنقرة واحدة: اجعل كل عملية تشغيل قابلة للتكرار. قم بتخزين بيانات المدخلات، ومدخلات/مخرجات الأدوات، وإعدادات المُطالبة/الحواجز، وقرارات النموذج/الموجه في التتبع؛ و تمكين إعادة التشغيل للتعامل مع حالات الفشل خطوة بخطوة.

   • المعلومات التي يجب تتبعها كحد أدنى: معرف الطلب، المستخدم/الجلسة (باستخدام أسماء مستعارة)، الامتداد الرئيسي، ملخصات نتائج الأداة، استخدام الرموز، تفصيل زمن الوصول حسب الخطوة.

3. التقييمات المستمرة (غير المتصلة بالإنترنت والمتصلة بالإنترنت): قم بإنشاء مجموعات من السيناريوهات التي تعكس سير العمل والحالات الحدية الفعلية؛ قم بتشغيلها في وقت طلب السحب (PR) وعلى النسخ التجريبية. اجمع بين الاستدلالات (المطابقة الدقيقة، وBLEU، وفحوصات الموثوقية) مع LLM-as-judge (معايرة) وتسجيل محدد للمهمة. قم بتدفق التعليقات عبر الإنترنت (إعجاب/عدم إعجاب، تصحيحات) مرة أخرى إلى مجموعات البيانات.

4. تحديد مؤشرات مستوى الخدمة (SLOs) للموثوقية والتنبيه بشأن الإشارات المحددة للذكاء الاصطناعي: تجاوز “المؤشرات الذهبية الأربعة”. قم بإنشاء مؤشرات مستوى الخدمة لجودة الإجابة، ومعدل نجاح استدعاء الأداة، ومعدل الهلوسة/انتهاك الحواجز، ومعدل المحاولات، وزمن الوصول للرمز الأول، وزمن الوصول الشامل، والتكلفة لكل مهمة، ومعدل استخدام ذاكرة التخزين المؤقت؛ وقم بإصدارها كمقاييس OTel GenAI. قم بالتنبيه بشأن انخفاض مؤشرات مستوى الخدمة وقم بتدوين الحوادث مع التتبعات المخالفة للتعامل معها بسرعة.

5. فرض الحواجز وتسجيل أحداث السياسات (دون تخزين الأسرار أو المبررات المجانية): قم بالتحقق من صحة المخرجات المنظمة (مخططات JSON)، وتطبيق فحوصات السمية/السلامة، والكشف عن حقن المُطالبات، وفرض قوائم السماح للأدوات مع الحد الأدنى من الامتيازات. قم بتسجيل الحاجز الذي تم تشغيله وما حدث من تخفيف (حظر، إعادة كتابة، تخفيض) كأحداث؛ لا تقم بتخزين الأسرار أو سلسلة التفكير الحرفية.

6. التحكم في التكلفة وزمن الوصول باستخدام توجيه وتتبع الميزانية: قم بتجهيز الرموز لكل طلب، وتكاليف المورد/واجهة برمجة التطبيقات، وأحداث تحديد معدل/الرجوع للوراء، ونتائج استخدام ذاكرة التخزين المؤقت، وقرارات الموجه. قم بتعطيل المسارات المكلفة وراء الميزانيات والموجهين الذين يعتمدون على مؤشرات مستوى الخدمة؛ تعرض منصات مثل Helicone تحليلات التكلفة/زمن الوصول وتوجيه النموذج الذي يتصل بتتبعك.

7. التوافق مع معايير الحوكمة (NIST AI RMF، ISO/IEC 42001): المراقبة بعد النشر، والاستجابة للحوادث، وجمع التعليقات البشرية، وإدارة التغييرات مطلوبة صراحةً في أطر الحوكمة الرائدة. قم بتعيين خطوط أنابيب المراقبة والتقييم الخاصة بك لـ NIST AI RMF MANAGE-4.1 ومتطلبات مراقبة دورة الحياة لـ ISO/IEC 42001. هذا يقلل من احتكاك التدقيق ويحدد الأدوار التشغيلية.

الخاتمة:

توفر مراقبة وكلاء الذكاء الاصطناعي الأساس لجعل أنظمة الذكاء الاصطناعي جديرة بالثقة، وموثوقة، وجاهزة للإنتاج. من خلال اعتماد معايير OpenTelemetry، وتتبع سلوك الوكيل من النهاية إلى النهاية، وتضمين التقييمات المستمرة، وفرض الحواجز، والتماشي مع أطر الحوكمة، يمكن لفرق التطوير تحويل سير عمل الوكيل غير الشفاف إلى عمليات شفافة، وقابلة للقياس، وقابلة للتدقيق. تتجاوز أفضل 7 ممارسات المذكورة هنا لوحات المعلومات – إنها تُنشئ نهجًا منهجيًا لمراقبة وتحسين الوكلاء عبر أبعاد الجودة، والسلامة، والتكلفة، والامتثال. في النهاية، فإن المراقبة القوية ليست مجرد إجراء وقائي تقني، بل هي شرط أساسي لتوسيع نطاق وكلاء الذكاء الاصطناعي في تطبيقات العالم الحقيقي ذات الأهمية الحاسمة للأعمال.

المصدر: MarkTechPost