برمجة “الجوّ”: مزاياها، عيوبها، وأفضل ممارساتها لمهندسي البيانات

برمجة “الجوّ”: ثورة في هندسة البيانات أم مجرد ضجة إعلامية؟

تُتيح لنا أدوات نماذج اللغات الكبيرة (LLM) حاليًا وصف أهداف خطوط أنابيب البيانات بلغة إنجليزية بسيطة، والحصول على أكواد مُولّدة تلقائيًا – وهي عملية تُعرف باسم “برمجة الجوّ”. وإذا استُخدمت هذه التقنية بحكمة، فيمكنها تسريع عملية النمذجة الأولية وكتابة الوثائق. ولكن، إذا أُسيء استخدامها، فقد تُدخِل أخطاء صامتة في البيانات، أو مخاطر أمنية، أو كودًا يصعب صيانته. سنستعرض في هذا المقال المجالات التي تُساعد فيها برمجة “الجوّ” حقًا، والمجالات التي لا تزال فيها الكفاءة الهندسية التقليدية ضرورية، مع التركيز على خمسة محاور رئيسية: خطوط أنابيب البيانات، وتنسيق الرسوم البيانية غير الدورية (DAGs)، والقدرة على التكرار (Idempotence)، واختبارات جودة البيانات، وفحوصات جودة البيانات في دورة الحياة التطويرية.

1. خطوط أنابيب البيانات: هياكل سريعة، إنتاج بطيء

تُبرِز مساعدات نماذج اللغات الكبيرة قدرتها على إنشاء هياكل أساسية: توليد نصوص ETL الأولية، أو استعلامات SQL أساسية، أو قوالب بنية تحتية كشفرة (IaC) تستغرق ساعات لكتابتها يدويًا. ومع ذلك، يجب على المهندسين:

• مراجعة الأكواد بحثًا عن ثغرات منطقية – مثل فلاتر التواريخ غير الدقيقة أو بيانات الاعتماد المُشفّرة بشكل ثابت والتي تظهر غالبًا في الأكواد المُولّدة.
• إعادة هيكلة الكود ليتوافق مع معايير المشروع (التسمية، ومعالجة الأخطاء، والتسجيل). غالبًا ما ينتهك الإخراج غير المُحرّر للذكاء الاصطناعي أدلة الأنماط ومبادئ DRY (لا تكرّر نفسك)، مما يزيد من الدين التقني.
• دمج الاختبارات قبل الدمج. تُظهر المقارنات A/B أن خطوط أنابيب البيانات التي أنشأتها نماذج اللغات الكبيرة تفشل في فحوصات CI بنسبة 25% أكثر من نظيراتها المكتوبة يدويًا حتى يتم إصلاحها يدويًا.

متى نستخدم برمجة “الجوّ”؟

• النماذج الأولية في المشاريع الجديدة، وورش العمل السريعة، وعمليات إثبات المفهوم الأولية.
• إنشاء الوثائق – فقد وفرت عملية استخراج سلالة SQL تلقائيًا 30-50% من وقت الوثائق في دراسة داخلية في Google Cloud.

متى نتجنب استخدامها؟

• استيراد البيانات المهمة – مثل البيانات المالية أو الطبية التي تخضع لاتفاقيات مستوى الخدمة الصارمة.
• البيئات المُنظّمة حيث يفتقر الكود المُولّد إلى أدلة التدقيق.

2. الرسوم البيانية غير الدورية (DAGs): الرسوم البيانية المُولّدة بواسطة الذكاء الاصطناعي تحتاج إلى ضوابط بشرية

يُعرّف الرسم البياني غير الدوري المُوجّه (DAG) تبعيات المهام بحيث تُنفّذ الخطوات بالترتيب الصحيح دون دورات. يمكن لأدوات نماذج اللغات الكبيرة استنتاج DAGs من أوصاف المخططات، مما يُوفّر وقت الإعداد. ومع ذلك، تشمل طرق الفشل الشائعة:

• التوازي غير الصحيح (قيود المنبع المفقودة).
• المهام المُفرطة الدقة التي تُحدث زيادة في تكلفة المُجدول.
• المراجع الدائرية الخفية عندما يتم إعادة توليد الكود بعد انحراف المخطط.

التخفيف: تصدير DAG المُولّد بواسطة الذكاء الاصطناعي إلى كود (Airflow، Dagster، Prefect)، وتشغيل التحقق الثابت، ومراجعة الأقران قبل النشر. عامل الذكاء الاصطناعي كمُهندس مبتدئ يحتاج عمله دائمًا إلى مراجعة الكود.

3. القدرة على التكرار (Idempotence): الموثوقية فوق السرعة

تُنتج الخطوات القادرة على التكرار نتائج متطابقة حتى عند إعادة المحاولة. يمكن لأدوات الذكاء الاصطناعي إضافة منطق “حذف ثم إدخال” ساذج، والذي يبدو قادرًا على التكرار ولكنه يُقلّل الأداء وقد يُعطّل قيود المفاتيح الأجنبية في المراحل اللاحقة. تشمل الأنماط المُتحققة:

• UPSERT / MERGE المُفتاحي على معرفات طبيعية أو بديلة.
• ملفات نقطة تفتيش في التخزين السحابي لتمييز الإزاحات المُعالجة (جيد للتيارات).
• إزالة التكرار القائم على التجزئة لاستيراد الكتل.

يجب على المهندسين تصميم نموذج الحالة؛ غالبًا ما تتجاهل نماذج اللغات الكبيرة حالات الحافة مثل البيانات المتأخرة أو حالات الشذوذ مثل التوقيت الصيفي.

4. اختبارات جودة البيانات: ثق، ولكن تحقق

يمكن لنماذج اللغات الكبيرة اقتراح أجهزة استشعار (جامعي المقاييس) وقواعد (عتبات) تلقائيًا – على سبيل المثال، “عدد الصفوف ≥ 10000” أو “نسبة القيم الفارغة < 1%”. هذا مفيد للتغطية، وكشف الفحوصات التي ينساها البشر. تنشأ المشكلات عندما:

• تكون العتبات تعسفية. يميل الذكاء الاصطناعي لاختيار أرقام مُدورة بدون أساس إحصائي.
• لا تستفيد الاستعلامات المُولّدة من الأقسام، مما يتسبب في ارتفاع تكاليف المستودع.

أفضل الممارسات: دع نماذج اللغات الكبيرة تُعدّ مسودة الفحوصات. تحقق من العتبات باستخدام التوزيعات التاريخية. التزم بالفحوصات في نظام التحكم بالإصدارات حتى تتطور مع المخطط.

5. فحوصات جودة البيانات في دورة الحياة التطويرية (CI/CD): التحول نحو اليسار، وليس الشحن والصلاة

تُدمج الفرق الحديثة اختبارات جودة البيانات في خطوط أنابيب طلبات السحب – اختبار التحول نحو اليسار – للقبض على المشكلات قبل الإنتاج. تُساعد برمجة “الجوّ” من خلال:

• توليد اختبارات الوحدة التلقائية لنماذج dbt (على سبيل المثال، expect_column_values_to_not_be_null).
• إنتاج مقاطع من الوثائق (YAML أو Markdown) لكل اختبار.

ولكنك لا تزال بحاجة إلى:

• سياسة قبول/رفض: ما هي شدة الخطأ التي تُعيق النشر؟
• توجيه التنبيهات: يمكن للذكاء الاصطناعي كتابة خطافات Slack، ولكن يجب تعريف كتب اللعب للاستدعاء من قِبل البشر.

الجدل والقيود

• المبالغة في الترويج: تُشير الدراسات المستقلة إلى أن برمجة “الجوّ” “مُبالغ في وعدها” وتنصح بالاقتصار على مراحل تجربة الأداء حتى نضجها.
• دين التصحيح: غالبًا ما يتضمن الكود المُولّد دوال مساعدة غير شفافة؛ عندما تنكسر، قد يتجاوز تحليل السبب الجذري وفورات الوقت المُقدّرة للكود المكتوب يدويًا.
• الثغرات الأمنية: غالبًا ما يكون التعامل مع الأسرار مفقودًا أو غير صحيح، مما يُنشئ مخاطر الامتثال، خاصةً لبيانات HIPAA/PCI.
• الحوكمة: لا تُضيف مساعدات الذكاء الاصطناعي الحالية علامات تلقائية لبيانات التعريف الشخصية أو تُنشر علامات تصنيف البيانات، لذلك يجب على فرق إدارة البيانات تعديل السياسات.

خارطة طريق التطبيق العملي

• المرحلة التجريبية:
  • قصر وكلاء الذكاء الاصطناعي على مستودعات التطوير.
  • قياس النجاح من حيث الوقت المُوفّر مقابل تذاكر الأخطاء المفتوحة.
• المراجعة والتدعيم:
  • إضافة فحص النمط، والتحليل الثابت، وفحوصات اختلاف المخطط التي تُعيق الدمج إذا انتهك إخراج الذكاء الاصطناعي القواعد.
  • تطبيق اختبارات القدرة على التكرار – إعادة تشغيل خط أنابيب البيانات في مرحلة الإعداد والتحقق من تطابق قيم التجزئة للنتائج.
• التوسع التدريجي للإنتاج:
  • ابدأ بالبيانات غير المهمة (ملء البيانات التحليلية، سجلات A/B).
  • مراقبة التكلفة؛ قد تكون استعلامات SQL المُولّدة بواسطة الذكاء الاصطناعي أقل كفاءة، مما يُضاعف دقائق المستودع حتى يتم تحسينها.
• التعليم:
  • تدريب المهندسين على تصميم مطالبات الذكاء الاصطناعي وأنماط الإلغاء اليدوي.
  • مشاركة حالات الفشل علنًا لتحسين الضوابط.

النقاط الرئيسية

برمجة “الجوّ” هي مُعزّز للإنتاجية، وليست حلًا سحريًا. استخدمها للنماذج الأولية السريعة والتوثيق، ولكن اقترنها بمراجعة صارمة قبل الإنتاج. تبقى الممارسات الأساسية – انضباط DAG، والقدرة على التكرار، وفحوصات جودة البيانات – دون تغيير. يمكن لنماذج اللغات الكبيرة صياغتها، ولكن يجب على المهندسين ضمان الصحة، والكفاءة من حيث التكلفة، والحوكمة. تُعامل الفرق الناجحة مساعد الذكاء الاصطناعي كمتدرب كفؤ: تسريع الأجزاء المملة، والتحقق المزدوج من الباقي. من خلال دمج نقاط القوة في برمجة “الجوّ” مع الدقة الهندسية الراسخة، يمكنك تسريع التوصيل مع حماية سلامة البيانات وثقة أصحاب المصلحة.

المصدر: MarkTechPost