هندسة السياق في الذكاء الاصطناعي: تقنياتها، تطبيقاتها، وأهميتها

هندسة السياق في الذكاء الاصطناعي: تقنياتها، تطبيقاتها، وأهميتها

تُعرف هندسة السياق في مجال الذكاء الاصطناعي بأنها العملية المُتعلقة بتصميم، تنظيم، والتلاعب بالسياق المُقدم إلى نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) لتحسين أدائها. بدلاً من ضبط أوزان النموذج أو بنيته، تركز هندسة السياق على المدخلات – بما في ذلك المُحفزات (برومبتس)، تعليمات النظام، المعرفة المُسترجعة، التنسيق، وحتى ترتيب المعلومات. ليست هندسة السياق مجرد صياغة مُحفزات أفضل، بل هي بناء أنظمة تُقدم السياق الصحيح، تماماً عندما يكون مطلوباً.

تخيل مساعداً افتراضياً يُطلب منه كتابة تقرير تقييم أداء.

• سياق ضعيف: يرى المساعد التعليمات فقط. النتيجة: مُلاحظات عامة غامضة تفتقر إلى الرؤية.
• سياق غني: يرى المساعد التعليمات بالإضافة إلى أهداف الموظف، التقارير السابقة، نتائج المشاريع، مُلاحظات الزملاء، وملاحظات المدير. النتيجة: تقرير مُفصل قائم على البيانات، يبدو مُطّلعاً وشخصياً – لأنه كذلك.

تكتسب هذه الممارسة الناشئة زخماً متزايداً نظرًا للازدواج المتزايد على النماذج القائمة على المُحفزات مثل GPT-4، Claude، و Mistral. غالباً ما يعتمد أداء هذه النماذج أقل على حجمها وأكثر على جودة السياق الذي تتلقاه. بهذا المعنى، تُعتبر هندسة السياق بمثابة برمجة المُحفزات لعصر الوكلاء الذكيين وتوليد البيانات المُعززة بالاسترجاع (RAG).

لماذا نحتاج إلى هندسة السياق؟

• كفاءة الرموز (Token Efficiency): مع اتساع نوافذ السياق ولكنها لا تزال محدودة (مثل 128 ألف رمز في GPT-4-Turbo)، يصبح إدارة السياق بكفاءة أمراً بالغ الأهمية. يُضيّع السياق المُتكرر أو المُرتب بشكل سيء رموزاً قيّمة.
• الدقة والملاءمة: نماذج اللغات الكبيرة حساسة للضوضاء. كلما كان المُحفز أكثر استهدافاً وترتيبًا منطقياً، زادت احتمالية الحصول على مُخرجات دقيقة.
• توليد البيانات المُعززة بالاسترجاع (RAG): في أنظمة RAG، يتم جلب البيانات الخارجية في الوقت الفعلي. تُساعد هندسة السياق في تحديد ما يجب استرجاعه، وكيفية تقسيمه، وكيفية تقديمه.
• مسارات العمل الوكيلية (Agentic Workflows): عند استخدام أدوات مثل LangChain أو OpenAgents، تعتمد الوكلاء الذاتية على السياق للحفاظ على الذاكرة، والأهداف، واستخدام الأدوات. يؤدي السياق السيء إلى فشل في التخطيط أو الهلوسة.
• التكيّف مع المجالات المُحددة: ضبط النموذج (Fine-tuning) مكلف. يسمح هيكلة المُحفزات بشكل أفضل أو بناء أنابيب الاسترجاع للنماذج بالأداء الجيد في المهام المُتخصصة مع التعلم من الصفر أو القليل من الأمثلة.

التقنيات الرئيسية في هندسة السياق

تُشكل العديد من المنهجيات والممارسات هذا المجال:

1. تحسين مُحفز النظام (System Prompt Optimization): مُحفز النظام أساسي. يُحدد سلوك النموذج وأسلوبه. تتضمن التقنيات:

   • تعيين الأدوار (مثل: “أنت مُدرّس علوم بيانات”).
   • الإطار التعليمي (مثل: “فكر خطوة بخطوة”).
   • فرض القيود (مثل: “أخرج البيانات بتنسيق JSON فقط”).

2. تركيب المُحفزات وتسلسلها (Prompt Composition and Chaining): شهرت LangChain استخدام قوالب المُحفزات وسلاسلها لجعل عملية المُحفزات مُوَحّدة. يسمح التسلسل بتقسيم المهام عبر المُحفزات – على سبيل المثال، تحليل سؤال، استرجاع الأدلة، ثم الإجابة.

3. ضغط السياق (Context Compression): مع نوافذ السياق المحدودة، يمكن:

   • استخدام نماذج التلخيص لضغط المحادثات السابقة.
   • تضمين وتجميع المحتويات المُشابهة لإزالة التكرار.
   • تطبيق تنسيقات مُنَظّمة (مثل الجداول) بدلاً من النصوص المُطوّلة.

4. الاسترجاع والتوجيه الديناميكي (Dynamic Retrieval and Routing): تسترجع أنابيب RAG (مثل تلك الموجودة في LlamaIndex و LangChain) المستندات من مخازن المتجهات بناءً على نية المستخدم. تشمل الإعدادات المُتقدمة:

   • إعادة صياغة أو توسيع الاستعلام قبل الاسترجاع.
   • التوجيه متعدد المتجهات لاختيار مصادر أو مُسترجِعات مُختلفة.
   • إعادة ترتيب السياق بناءً على الأهمية وحداثة البيانات.

5. هندسة الذاكرة (Memory Engineering): تحتاج الذاكرة قصيرة المدى (ما هو موجود في المُحفز) والذاكرة طويلة المدى (السجل القابل للاسترجاع) إلى التوافق. تتضمن التقنيات:

   • إعادة تشغيل السياق (حقن التفاعلات ذات الصلة السابقة).
   • تلخيص الذاكرة.
   • اختيار الذاكرة المُدركة للنوايا.

6. السياق المُعزز بالأدوات (Tool-Augmented Context): في الأنظمة القائمة على الوكلاء، يكون استخدام الأدوات مُدركاً للسياق:

   • تنسيق وصف الأداة.
   • تلخيص سجل الأداة.
   • الملاحظات المُمررة بين الخطوات.

هندسة السياق مقابل هندسة المُحفزات

على الرغم من الصلة بينهما، إلا أن هندسة السياق أوسع وأكثر شمولاً على مستوى النظام. تُعنى هندسة المُحفزات عادةً بسلاسل الإدخال الثابتة المصنوعة يدوياً. تشمل هندسة السياق إنشاء سياق ديناميكي باستخدام التضمينات، والذاكرة، والتسلسل، والاسترجاع. كما أشار سيمون ويليسون، “هندسة السياق هي ما نقوم به بدلاً من ضبط النموذج”.

تطبيقات العالم الحقيقي

• وكلاء دعم العملاء: تغذية ملخصات التذاكر السابقة، بيانات ملف تعريف العميل، ومستندات قاعدة المعرفة.
• مساعدو البرمجة: حقن وثائق محددة للمستودع، عمليات الالتزام السابقة، واستخدام الوظائف.
• بحث المستندات القانونية: الاستعلام المُدرك للسياق مع سجل القضايا والسابقات.
• التعليم: وكلاء التدريس الشخصي مع ذاكرة سلوك المتعلم وأهدافه.

التحديات في هندسة السياق

على الرغم من وعودها، لا تزال هناك بعض نقاط الضعف:

• الوقت اللازم للرد (Latency): تُضيف خطوات الاسترجاع والتنسيق عبئاً إضافياً.
• جودة الترتيب: يُضر الاسترجاع الضعيف بالجيل اللاحق.
• ميزانية الرموز (Token Budgeting): اختيار ما يجب تضمينه/استبعاده ليس بالأمر السهل.
• التشغيل البيني للأدوات: يُضيف مزج الأدوات (LangChain، LlamaIndex، مُسترجِعات مخصصة) تعقيداً إضافياً.

أفضل الممارسات الناشئة

• الجمع بين النص المُنظم (JSON، الجداول) والنص غير المُنظم لتحليل أفضل.
• الحد من كل حقن سياق إلى وحدة منطقية واحدة (مثل مستند واحد أو ملخص محادثة).
• استخدام البيانات الوصفية (الطوابع الزمنية، المؤلف) لفرز وتسجيل أفضل.
• تسجيل، تتبع، وفحص حقن السياق للتحسين بمرور الوقت.

مستقبل هندسة السياق

تُشير العديد من الاتجاهات إلى أن هندسة السياق ستكون أساسية في أنابيب نماذج اللغات الكبيرة:

• تكيّف السياق المُدرك للنموذج: قد تطلب النماذج المُستقبلية نوع أو تنسيق السياق الذي تحتاجه ديناميكياً.
• الوكلاء العاكسة لأنفسها: الوكلاء الذين يراجعون سياقهم، ويُعدّلون ذاكرتهم الخاصة، ويُشيرون إلى خطر الهلوسة.
• التوحيد القياسي: على غرار كيفية تحول JSON إلى تنسيق عالمي لتبادل البيانات، قد تصبح قوالب السياق موحّدة للوكلاء والأدوات.

في الختام، لم تعد هندسة السياق اختيارية – بل هي أمر بالغ الأهمية لإطلاق إمكانات نماذج اللغات الكبيرة الحديثة بالكامل. مع نضج أدوات مثل LangChain و LlamaIndex وانتشار مسارات العمل الوكيلية، يصبح إتقان بناء السياق بنفس أهمية اختيار النموذج. سواء كنت تبني نظام استرجاع، أو وكيل ترميز، أو مُدرّساً شخصياً، فإن طريقة هيكلة سياق النموذج ستُحدد بشكل متزايد ذكائه.

المصدر: MarkTechPost