הנדסת הקשר: מדריך מקיף למערכות LLM

הנדסת הקשר מייצגת שינוי משמעותי בבינה מלאכותית, ומתרחקת מהנחיות בודדות לעבר בניית מערכות אקולוגיות מקיפות של מידע סביב מודלי שפה גדולים (LLM). ככל שאפליקציות AI מתפתחות מצ’אטבוטים בסיסיים לסוכנים מתוחכמים המסוגלים לבצע משימות מורכבות מרובות שלבים, איכות תפוקות המודל תלויה יותר ויותר במידע המסופק. לכן, הנדסת הקשר הפכה חיונית ליצירת יישומי AI אמינים וחזקים המספקים חוויות משתמש מרשימות.

השינוי הפרדיגמטי: מהנחיות למערכות

המוקד עובר מיצירת הנחיות בודדות לבנייה שיטתית של מערכת אקולוגית שלמה של מידע סביב מודלי שפה גדולים (LLM). ככל שאפליקציות AI מתפתחות מצ’אטבוטים פשוטים לסוכנים חכמים המסוגלים לבצע משימות מורכבות מרובות שלבים, איכות תפוקת המודל הופכת תלויה יותר ויותר באיכות המידע המסופק. מובילי תעשייה וחוקרי AI מכירים בחשיבות השינוי הזה, ומדגישים את הצורך לספק ל-LLM הקשר מקיף כדי לפתור משימות ביעילות. הנדסת הקשר כוללת את האמנות והמדע של מילוי חלון ההקשר במידע הנכון, מה שמאפשר למודלים לקבל החלטות מדויקות.

הטיעון המרכזי הוא כי הכישלון של רוב הסוכנים החכמים נובע מחוסר הקשר ולא מכישלון מודל. טענה זו מגדירה מחדש את האתגר המרכזי של הנדסת AI, ומעבירה את תשומת הלב מכוונון מודל לפיתוח מערכות תומכות מידע. הבנה ושליטה בהנדסת הקשר הפכו לתנאי מוקדם לבניית יישומי AI אמינים וחזקים.

הגדרת הנדסת הקשר

הנדסת הקשר אינה רק גרסה משופרת של הנדסת הנחיות; זהו תחום הנדסי ייחודי ברמת המערכת המתמקד ביצירת מערכת דינמית להעברת מידע, ולא רק באופטימיזציה של קלט טקסט.

ניתן להגדיר את הנדסת ההקשר כדיסציפלינה הנדסית המתמקדת בתכנון ובנייה של מערכות דינמיות המספקות ל-LLM את המידע והכלים הדרושים כדי להשלים משימות בצורה נכונה, בפורמט הנכון ובזמן הנכון.

רכיבים מרכזיים:

• "תכנון ובנייה של מערכות דינמיות”: זה מדגיש שהנדסת הקשר היא פעילות הנדסית, המתמקדת בארכיטקטורת מערכת ולא רק בניסוח. הקשר הוא התפוקה של מערכת הפועלת לפני קריאת ה-LLM הראשית. מהנדסים צריכים לבנות צינורות נתונים, מודולי זיכרון ומנגנוני אחזור מידע כדי להכין את הזיכרון המוגדר של ה-LLM.
• "מידע וכלים נכונים”: כולל עובדות, נתונים, תוכן בסיס ידע (באמצעות RAG) והעדפות משתמשים. כלים מתייחסים ליכולות כמו ממשקי API, פונקציות או שאילתות מסד נתונים. מתן ידע ויכולות כאחד הוא בסיסי למשימות מורכבות.
• "פורמט נכון, בזמן הנכון”: מדגיש את החשיבות של הצגת מידע ותזמון. סיכום תמציתי הוא לרוב טוב יותר מנתונים גולמיים, וסכימה ברורה של כלי יעילה יותר מהוראות מעורפלות. מתן הקשר לפי דרישה הוא חיוני כדי להימנע מהסחת דעת של המודל עם מידע לא רלוונטי.
• "השלמת המשימה בצורה אמינה”: זוהי המטרה הסופית של הנדסת הקשר. הוא הופך יישומי AI למערכות אמינות שיכולות להפיק באופן עקבי תפוקות באיכות גבוהה. עם ניהול מדויק של הקשר, הפלטים הופכים עקביים יותר, מפחיתים הזיות ותומכים בזרימות עבודה מורכבות וארוכות מחזור של סוכנים חכמים.

האבולוציה מהנדסת הנחיות להנדסת הקשר

בעוד שהנדסת הקשר והנדסי הנחיות שניהם שואפים לייעל את תפוקת ה-LLM, הם שונים בהיקף, באופי ובמטרות שלהם. השוואה ברמת המערכת מדגישה את ההבדלים הללו:

• היקף: הנדסת הנחיות מתמקדת באופטימיזציה של אינטראקציות בודדות או מחרוזות טקסט, בעוד שהנדסת הקשר מתמקדת במערכת האקולוגית השלמה של מידע, המכסה את מחזור החיים המלא של המשימה.
• דינמיות: הנחיות הן בדרך כלל סטטיות, בעוד שהקשר נוצר באופן דינמי בהתבסס על המשימה ומתפתח במהלך האינטראקציה.
• הרכב קלט: מהנדסיהנחיות בונים קלטים סביב שאילתות משתמשים, בעוד שמהנדסי ההקשר רואים בשאילתות משתמשים רק חלק אחד מ"חבילת הקשר” גדולה יותר הכוללת הוראות מערכת, מסמכים שאוחזרו, תפוקות כלי עבודה והיסטוריית שיחות.
• אנלוגיה: אם הנחיות הן כמו שורה בודדת במחזה, הקשר הוא הסט, סיפור הרקע והתסריט של הסרט כולו, אשר יחד מספקים עומק ומשמעות.

הטבלה שלהלן משווה עוד יותר בין השניים:

הנדסת הנחיות לעומת הנדסת הקשר

הגדרה מחדש של הנדסת AI

המעבר הזה מהנדסת הנחיות להנדסת הקשר מעצב מחדש את תפקידם של מהנדסי AI. הנדסת הנחיות מתמקדת בשכלול מחרוזות קלט, הדורשת מיומנויות בלשנות ולוגיקה. עם זאת, כאשר המשימה הופכת לבניית מערכות המרכיבות באופן דינמי קלטים אלה ממסדי נתונים, ממשקי API וזיכרון, כישורי הליבה עוברים להנדסת תוכנה וארכיטקטורת מערכת.

מסגרות כמו LangChain ו-LlamaIndex פופולריות מכיוון שהן תומכות בהנדסת הקשר, ומציעות דפוסי אדריכלות לבניית מערכות דינמיות להרכבת הקשר, כגון שרשראות, גרפים וסוכנים.

עליית הנדסת הקשר מסמנת שינוי בפיתוח AI מתחום מרכזי מודל, נישתי לתחום הנדסת תוכנה מיינסטרים. האתגר העיקרי הוא לא רק המודל עצמו אלא מחסנית היישומים השלמה הבנויה סביבו.

הקשר: נתיחה ועקרונות

סעיף זה מפרט את רכיבי “ההקשר” ומתאר עקרונות לניהול יעיל.

פירוק חלון ההקשר

חלון ההקשר הוא סך המידע שהמודל יכול “לראות” או “לזכור” בעת יצירת תגובה. “חבילת הקשר” שלמה היא סכום כל המידע שסופק.

• הוראות/הנחיית מערכת: שכבת בסיס זו מגדירה את התנהגות המודל, מגדירה את תפקידו, סגנונו, הכללים, האילוצים והמטרות שלו.
• הנחיית משתמש: השאלה הישירה או הוראת המשימה המפעילה את הסוכן החכם.
• היסטוריית שיחות/זיכרון לטווח קצר: חילופי דברים קודמים מספקים הקשר ישיר, המנוהל באמצעות גיזום או סיכום עקב מגבלות חלון ההקשר.
• זיכרון לטווח ארוך: בסיס ידע מתמיד המתעד מידע שנלמד מאינטראקציות, כגון העדפות משתמשים, סיכומי פרויקטים או עובדות שנאמרו במפורש כדי לזכור.
• מידע שאוחזר/RAG: כדי להתגבר על ניתוק הידע ולהבטיח תגובות מבוססות עובדות, המערכת מאחזרת באופן דינמי מידע רלוונטי ממקורות ידע חיצוניים.
• כלים זמינים: מגדיר את הסכימות והתיאורים של פונקציות הניתנות לקריאה או כלים מובנים, ומעניק למודל את הכוח לפעול, לא רק לדעת.
• פלטי כלים: יש להחדיר מחדש את התוצאות מקריאות כלי עבודה להקשר כדי שהמודל יוכל להשתמש בהן בהגיון ובפעולות שלאחר מכן.
• סכימת פלט מובנית: מגדיר את פורמט הפלט הצפוי (כגון סכימת JSON) כדי להנחות תוצאות מובנות וניתנות לחיזוי.

המסגרת “LLM כמערכת הפעלה”

אנלוגיה זו מספקת מסגרת תיאורטית מוצקה להבנה ולתרגול של ניהול הקשר.

• LLM כ-CPU, חלון הקשר כ-RAM: אנלוגיה זו ממקמת את חלון ההקשר כמשאב מוגבל ויקר ערך. הנדסת הקשר היא כמו ניהול מערכת הפעלה, טעינה יעילה של המידע הנכון בזמן הנכון לזיכרון העבודה.

• הקשר ליבה לעומת הקשר משתמש: מסגרת זו מחלקת את ההקשר לשתי שכבות; בדומה למרחב ליבה ומרחב משתמש.

  • הקשר ליבה: מייצג את המצב המנוהל, המשתנה והמתמיד של הסוכן החכם. הוא כולל בלוקי זיכרון ליבה ומערכות קבצים שה-LLM יכול לצפות בהם, אך לשנות רק באמצעות "קריאות מערכת” מבוקרות .
  • הקשר משתמש: מייצג את "מרחב המשתמש” או מאגר ההודעות, שבו מתרחשות אינטראקציות דינמיות. הוא כולל הודעות משתמשים, תגובות עוזרים וקריאות לכלים לא מורשים של "תכנית משתמש”.

• קריאות מערכת וכלים מותאמים אישית: הבחנה זו מבהירה כיצד הסוכן מקיים אינטראקציה עם המצב הפנימי שלו ועם העולם החיצון. קריאות מערכת משנות את הקשר הליבה, ומשנות את מצבו המתמיד של הסוכן, בעוד שכלים מותאמים אישית מביאים מידע חיצוני להקשר המשתמש.

עקרונות מנחים של הנדסת הקשר

הנדסת הקשר יעילה פועלת לפי עקרונות ליבה, הנגזרים ממתרגלים, לבניית מערכות סוכנים חכמות אמינות.

• הקשר רציף ומקיף: ידוע גם בשם "רואה הכל”, עיקרון זה דורש שלסוכן תהיה גישה להיסטוריה התפעולית המלאה שלו, כולל אינטראקציות קודמות של משתמשים, פלטי קריאות כלי עבודה, תהליכי חשיבה פנימיים ותוצאות ביניים.
• הימנע ממקביליות לא מתואמת: לאפשר למספר סוכני משנה או משימות משנה לעבוד במקביל ללא הקשר משותף ומעודכן ברציפות מוביל כמעט תמיד לחוסר עקביות בפלט, מטרות סותרות וכשלים.
• הקשר דינמי ומתפתח: ההקשר לא צריך להיות בלוק מידע סטטי. יש להרכיב ולפתח אותו באופן דינמי בהתבסס על התקדמות המשימה, לרכוש או לעדכן מידע בזמן ריצה.
• כיסוי הקשרי מלא: יש לספק למודל את כל המידע שהוא עשוי להזדקק לו, לא רק את שאלת המשתמש האחרונה. יש לתכנן בקפידה את חבילת הקלט כולה (הוראות, נתונים, היסטוריה וכו’).

אסטרטגיות ניהול הקשר:

כתיבה: התמדת הקשר:

זה כרוך באחסון מידע מעבר לחלון ההקשר המיידי לשימוש עתידי, בניית יכולות הזיכרון של הסוכן.

• פנקסים: משמש לאחסון זיכרון לטווח קצר בתוך сесијата.
• מערכות זיכרון: משמש לבניית זיכרון לטווח ארוך בין сесии.

בחירה: אחזור הקשר:

זה כרוך בשליפת המידע הנכון מאחסון חיצוני לחלון ההקשר בזמן הנכון.

• בחירה מזיכרון/פנקסים: הסוכן חייב להיות מסוגל לבצע ביעילות שאילתה על הזיכרון המטורף והפנקסים שלו כאשר הוא צריך להיזכר בידע קודם.
• בחירה מכלים: כאשר לסוכן יש כלים זמינים רבים, יעיל ליישם טכניקות RAG על תיאורי הכלים עצמם, לאחזר באופן דינמי ולספק את הכלים הרלוונטיים ביותר בהתבסס על המשימה הנוכחית בלבד.
• בחירה מידע: זהו הפונקציה המרכזית של דור מוגבר אחזור (RAG), רכישת מידע עובדתי באופן דינמי מבסיסי ידע חיצוניים כדי לשפר את יכולות המענה של המודל.

דחיסה: אופטימיזציה של הקשר:

זה כרוך בצמצום מספר האסימונים המשמשים בהקשר תוך שמירה על מידע ליבה.

• סיכום: שימוש ב-LLM כדי לסכם היסטוריות שיחות ארוכות, מסמכים או פלטי כלי עבודה, חילוץ מידע מפתח.
• חיתוך: שימוש בכללי היוריסטיקה כדי לכרות את ההקשר, כגון פשוט הסרת את עגלות הדיאלוג המוקדמות ביותר כאשר היסטוריית השיחות ארוכה מדי.

בידוד: חלוקת הקשר:

זה כרוך בפירוק ההקשר לחלקים שונים כדי לשפר את המיקוד של המודל ולנהל את מורכבות המשימה.

• מערכות מרובות סוכנים: ניתן לחלק משימות גדולות בין מספר סוכני משנה, כל אחד עם הקשר, כלים והוראות ייעודיות משלו.
• סביבות ארגזי חול: ניתן להפעיל פעולות הצורכות מספר גדול של אסימונים בסביבה מבודדת, ולהחזיר רק את תוצאות המפתח הסופיות להקשר של ה-LLM הראשי.

ארכיטקטורות זיכרון מתקדמות

הזיכרון הוא המפתח לבניית סוכנים חכמים שיכולים ללמוד ולהסתגל. רכיבי מפתח כוללים זיכרון לטווח קצר באמצעות מאגרי היסטוריית דיאלוג ופנקסים, וזיכרון לטווח ארוך להתמדה והתאמה אישית.

• טכניקות הטמעה:

  • יצירת זיכרון אוטומטית: המערכת יכולה ליצור ולאחסן זיכרונות באופן אוטומטי בהתבסס על אינטראקציות עם משתמשים.
  • מנגנוני השתקפות: הסוכן יכול לבחון את התנהגותו ותוצאותיו לאחר השלמת משימות, וליצור לקחים שנלמדו בזיכרונות חדשים.
  • סיכום дијалог: Редовно резимирајте ги минатите разговори и складирајте ги резимеата како дел од долгорочната меморија.

• זיכרון מובנה (גרפי ידע זמניים): ארכיטקטורת זיכרון מתקדמת יותר השומרת לא רק עובדות אלא גם קשרים בין עובדות וחותמות זמן לכל פריט מידע.

יצירת מוגברת אחזור (RAG): אבן הפינה של הנדסת ההקשר

RAG היא טכניקת ליבה ל"בחירת” ידע חיצוני בהנדסת הקשר, המחברת LLM לבסיסי ידע חיצוניים. למערכת RAG טיפוסית יש שלושה שלבים:

1. יצירת אינדקס: המסמכים מחולקים לחלקים סמנטיים, ולאחר מכן מומרים לוקטורים רב ממדיים באמצעות מודל הטבעה. וקטורים וטקסטים מקוריים אלה מאוחסנים במסד הנתונים של הוקטור.
2. אחזור: המשתמש ממיר שאילתה לווקטור עם אותו מודל הטבעה ומחפש במסד הנתונים של הוקטור וקטורים قريبة אחרים עם שאילתות דומות.
3. ייצור: המערכת משלבת بينт את השאילתה המקורית ואת חלקי הטקסט הקשורים להנחיה, ثم מגישה אותו ל-LLM عشان לייצר תשובה מתאימה.

אסטרטגיות אחזור ודירוג מתקדמות

ארכיטקטורת RAG הבסיסית זקוקה לעתים קרובות לאסטרטגיות מורכבות יותר כדי לשפר את איכות האחזור בעולם האמיתי. שילוב של חיפוש סמנטי עם אינדקסי מילות מפתח ודירוג הוא حاسم לשפר את איכות החיפוש. החיפוש במידע קשרי של Anthropic ישפר את ההיקף של LLM.

• חיפוש היברידי: משלב בין חיפוש סמנטי (המבוסס על וקטורים) וחיפוש מילות מפתח כדי למנף חזקות משלימות.
• אחזור קשרי: משתמש ב-LLM כדי ליצור סיכום קצר של ההקשר של كل בלוק טקסט.
• דירוג מחדש: מוסיף שלב דירוג מחדש, באמצעות מודל חזק יותר כדי למיין מחדש את התוצאות בהתבסס על רלוונטיות.

RAG לעומת כוונון עדין: מסגרת החלטות אסטרטגית

הבחירה בין RAG للتونين נاعم هي قرار أساسي. הבחירה תלויה בדרישות הפרויקט.

• יתרונות RAG:

  • מתאים לשילוב ידע בזמן אמת
  • מפחית הזיות על ידי אספקת עובדות قابل للتحقق
  • מאפשר לארגונים לשמור נתונים קנייניים בתוך מסדי נתונים פנימיים מאובטחים

• יתרונות כוונון עדין:

  • הטוב ביותר لم תعليم نمذجا שי سلوكًا חדש, סגנון דיבור, או מינוח מומחה
  • يمكنه להתאים إخراج النموذج עם תדמית המותג של הארגון

• גישות היברידיות: כדי לקבל את הביצועים הטובים ביותר مع الموديلات, אתה צריך להשתמש גם بוט טוניד للحصول على الأداء وراغ للحصول على الدقة.

אופטימיזציה וסינון של контекст

حتى من خلال استخدام آليات استرجاع قوية, إدارة نافذة上下文 وتجنب الإخفاقات الشائعة, ستظل تواجه أخطاء.

أنماط الفشل الشائعة:

• تسمم السياق: عندما يتم تقديم خطأ يبدو واقعيًا, فإنه سيؤدي إلى إتلاف النظام بأكمله من تلك النقطة فصاعدًا.
• تشتيت الانتباه في السياق: تتشتت النماذج عند تقديم معلومات غير ذات صلة.
• ارتباك السياق: قد تكون معلومات السياق ساحقة بالنسبة للنموذج وتؤدي به بعيدًا عن الإجابة الصحيحة.
• اشتباك السياق: تربك النماذج بالمعلومات المتضاربة وقد تنتج إجابة متناقضة.

حلول:

على المهندسين اعتماد أساليب تصفية للتخفيف من حدة هذه الإخفاقات. ضمان أن يكون ذاكرة عمل النموذج مليئة بمعلومات ذات صلة عالية ومحسنة تمامًا يصبح أمرًا ضروريًا للممارسة والنظرية.

هندسة السياق في الممارسة العملية: دراسات حالة

يوفر تحليل التطبيقات المختلفة فهمًا أعمق لقيمة وتنفيذ هندسة السياق.

مساعدو البرمجة المدعومون بالذكاء الاصطناعي

• المشكلة: كانت المحاولات المبكرة للبرمجة المدعومة بالذكاء الاصطناعي غالبًا فوضوية, تعتمد على مطالبات غامضة مع فهم ضئيل لقاعدة التعليمات البرمجية الأكبر.
• الحل: تعامل مع وثائق المشروع وإرشادات التعليمات البرمجية وأنماط التصميم والمتطلبات مثل أي مورد هندسي.

بحث المؤسسة وإدارة المعرفة

• المشكلة: تعتمد محركات البحث المؤسسية التقليدية على مطابقة الكلمات الرئيسية, وفشلت في فهم نية المستخدم أو دوره الوظيفي أو سبب بحثه.
• الحل: قم ببناء أنظمة بحث ذكية باستخدام السياق لفهم كل بحث.

دعم العملاء الآلي

• المشكلة: تجهل LLMs العامة تفاصيل المنتج أو سياسات الإرجاع أو سجل العملاء, مما يؤدي إلى استجابات غير دقيقة أو غير مفيدة.
• الحل: استخدم روبوتات الدردشة المعتمدة على RAG, وهي أنظمة تسترجع المعلومات من قاعدة المعرفة الخاصة بالشركة, لضمان مساعدة دقيقة وشخصية وحديثة

محركات التوصية المخصصة

• المشكلة: تكافح أنظمة التوصية التقليدية لفهم النية المباشرة والمحددة للمستخدمين, مما يؤدي إلى توصيات عامة.
• الحل: تستخدم هندسة السياق RAG لجعل التجربة أكثر محادثة.

التخفيف من العيوب الأساسية للنماذج اللغوية الكبيرة

تعتبر هندسة السياق وسيلة أساسية لمعالجة أوجه القصور الأساسية للغة LLM: الهلوسة وعجز المعرفة.

مكافحة الهلوسة

• المشكلة: عندما تكون LLMs غير متأكدة أو تفتقر إلى المعرفة ذات الصلة, فإنها تميل إلى افتعال معلومات معقولة ولكن غير صحيحة.

• الحل: هندسة السياق, وخاصة RAG, هي الاستراتيجيات الأكثر فعالية.

  • توفير أساس واقعي: من خلال توفير مستندات يمكن التحقق منها من مصدر موثوق به أثناء الإجابة, يمكن تجنب الهلوسة بشكل فعال.
  • الصدق "أنا لا أعرف.”: لكي تكون شفافة, أشر إلى النماذج لعرض “أنا لا أعرف” عندما لا تتوفر أي معلومات.