Uhandisi wa Muktadha: Mwongozo Kamili wa LLM

Uhandisi mazingira unawakilisha mabadiliko makubwa katika akili bandia (AI), ukihama kutoka kwa vidokezo vya kibinafsi na kuelekea katika ujenzi wa mifumo ya kina ya taarifa karibu na miundo ya lugha kubwa (LLMs). Kadri matumizi ya AI yanavyobadilika kutoka kwa chatbots za msingi hadi mawakala wa kisasa wanaoweza kutekeleza kazi ngumu, za hatua nyingi, ubora wa matokeo ya mfumo unategemea sana taarifa iliyotolewa. Kwa hivyo, uhandisi mazingira imekuwa muhimu kwa kuunda matumizi ya AI ya kuaminika na yenye nguvu ambayo hutoa uzoefu bora wa mtumiaji.

Mabadiliko ya Mfumo: Kutoka Vidokezo Hadi Mifumo

Mwelekeo unabadilika kutoka kuunda vidokezo vya kibinafsi hadi kujenga kimfumo mazingira kamili ya taarifa karibu na miundo ya lugha kubwa (LLMs). Kadri matumizi ya AI yanavyoendelea kutoka kwa chatbots rahisi hadi kwa mawakala wenye akili wanaoweza kufanya kazi ngumu, za hatua nyingi, ubora wa matokeo ya mfumo unazidi kutegemea ubora wa taarifa iliyotolewa. Viongozi wa tasnia na watafiti wa AI wanatambua umuhimu wa mabadiliko haya, wakisisitiza hitaji la kuwapa LLM mazingira kamili ili kutatua kazi kwa njia bora. Uhandisi mahsusi unahusisha sanaa na sayansi ya kujaza dirisha mahsusi na taarifa sahihi, kuwezesha miundo kufanya maamuzi sahihi.

Hoja kuu ni kwamba kushindwa kwa mawakala wengi wenye akili kunatokana na upungufu wa muktadha badala ya kushindwa kwa mfumo. Madai haya yanafafanua upya changamoto kuu ya uhandisi wa AI, yakihamisha umakini kutoka kwa urekebishaji wa mfumo hadi uundaji wa mifumo ya kusaidia taarifa. Uelewa na umilisi wa uhandisi mazingira umekuwa sharti la kujenga matumizi ya AI ya kuaminika na imara.

Kufafanua Uhandisi wa Muktadha

Uhandisi mazingira sio tu toleo lililoimarishwa la uhandisi wa haraka; ni nidhamu ya kipekee ya uhandisi wa ngazi ya mfumo inayolenga kuunda mfumo wa utoaji wa taarifa unaobadilika, badala ya kuboresha tu ingizo la maandishi.

Uhandisi mazingira unaweza kufafanuliwa kama taaluma ya uhandisi inayolenga kubuni na kujenga mifumo inayobadilika ambayo hutoa LLM na taarifa na zana zinazohitajika ili kukamilisha kazi kwa usahihi, katika muundo sahihi, na kwa wakati unaofaa.

Vipengele Muhimu:

• "Kubuni na kujenga mifumo inayobadilika": Hii inasisitiza kuwa uhandisi mazingira ni shughuli ya uhandisi, inayozingatia usanifu wa mfumo badala ya uandishi tu. Mazingira ni matokeo ya mfumo unaoendeshwa kabla ya simu kuu ya LLM. Wahandisi wanahitaji kujenga bomba za data, moduli za kumbukumbu, na mifumo ya urejeshaji taarifa ili kuandaa kumbukumbu ya kazi ya LLM.
• "Taarifa na zana sahihi": Inajumuisha ukweli, data, maudhui ya msingi ya maarifa (kupitia RAG), na mapendeleo ya mtumiaji. Zana hurejelea uwezo kama vile violesura vya API, kazi, au maswali ya hifadhidata. Kutoa maarifa na uwezo ni muhimu kwa kazi ngumu.
• "Muundo sahihi, kwa wakati unaofaa": Huangazia umuhimu wa uwasilishaji taarifa na muda. Muhtasari mfupi mara nyingi ni bora kuliko data ghafi, na mpango wazi wa zana unafaa zaidi kuliko maagizo yasiyoeleweka. Kutoa mazingira unapoyahitaji ni muhimu ili kuepusha kuvuruga mfumo na taarifa isiyofaa.
• "Kukamilisha kazi kwa uaminifu": Hili ndilo lengo kuu la uhandisi mazingira. Hubadilisha matumizi ya AI kuwa mifumo ya kuaminika ambayo inaweza kutoa matokeo ya hali ya juu mara kwa mara. Kwa usimamizi sahihi wa muktadha, matokeo yanakuwa thabiti zaidi, hupunguza mawazo ya uongo, na kusaidia kazi ngumu, za mzunguko mrefu za wakala wenye akili.

Mageuzi kutoka Uhandisi wa Vidokezo hadi Uhandisi wa Mazingira

Ingawa uhandisi mazingira na uhandisi wa vidokezo zote zinalenga kuboresha matokeo ya LLM, zinatofautiana katika upeo, asili, na malengo. Ulinganisho wa kiwango cha mfumo unaangazia tofauti hizi:

• Upeo: Uhandisi wa vidokezo unazingatia kuboresha mwingiliano mmoja au misururu ya maandishi, wakati uhandisi mazingira unazingatia mazingira yote ya taarifa, ukishughulikia mzunguko kamili wa maisha wa kazi.
• Mabadiliko: Vidokezo kwa kawaida havibadiliki, wakati mazingira huzalishwa kwa nguvu kulingana na kazi na hubadilika wakati wa mwingiliano.
• Muundo wa Ingizo: Wahandisi wa vidokezo hujenga maingizo karibu na maswali ya mtumiaji, wakati wahandisi mazingira huona maswali ya mtumiaji kama sehemu tu ya "mfurushi mkuu" unaojumuisha maagizo ya mfumo, hati zilizochukuliwa, matokeo ya zana, na historia ya mazungumzo.
• Mfano: Ikiwa vidokezo ni kama mstari mmoja kwenye mchezo, mazingira ni seti nzima ya filamu, hadithi ya nyuma, na hati, kwa pamoja kutoa kina na maana.

Jedwali lifuatalo linaendelea kulinganisha hizo mbili:

Uhandisi wa Vidokezo dhidi ya Uhandisi wa Mazingira

Kufafanua Uhandisi wa AI

Mabadiliko haya kutoka uhandisi wa vidokezo hadi uhandisi mazingira hubadilisha jukumu la wahandisi wa AI. Uhandisi wa vidokezo huzingatia ukamilishaji wa misururu ya ingizo, inayohitaji ujuzi katika isimu na mantiki. Hata hivyo, kazi inapokuwa kujenga mifumo ambayo hukusanya ingizo hizi kikamilifu kutoka kwa hifadhidata, API, na kumbukumbu, ujuzi mkuu hubadilika hadi uhandisi wa programu na usanifu wa mfumo.

Mifumo kama vile LangChain na LlamaIndex inajulikana kwa sababu inasaidia uhandisi mazingira, ikitoa mifumo ya usanifu kwa ajili ya kujenga mifumo inayobadilika ya kukusanya mazingira, kama vile Minyororo, Grafu, na Mawakala.

Kuinuka kwa uhandisi mazingira kunaashiria mabadiliko katika uundaji wa AI kutoka eneo lenye umakini wa mfumo, dogo hadi taaluma kuu ya uhandisi wa programu. Changamoto kuu sio mfumo wenyewe tu bali rundo zima la maombi lililojengwa kuuzunguka.

Mazingira: Uchambuzi na Kanuni

Sehemu hii inaeleza vipengele vya "mazingira" na inaeleza kanuni za usimamizi bora.

Kuchambua Dirisha la Muktadha

Dirisha la muktadha ni jumla ya taarifa ambazo mfumo unaweza "kuona" au "kukumbuka" wakati wa kutoa jibu. "Kifurushi cha muktadha" kamili ni jumla ya taarifa zote zinazotolewa.

• Maagizo/Kidokezo cha Mfumo: Safu hii ya msingi hufafanua tabia ya mfumo, kuweka jukumu lake, mtindo, sheria, vikwazo, na malengo.
• Kidokezo cha Mtumiaji: Swali la moja kwa moja au agizo la kazi linaloanzisha wakala mwenye akili.
• Historia ya Mazungumzo/Kumbukumbu ya Muda Mfupi: Mawasiliano ya awali hutoa muktadha wa moja kwa moja, unaosimamiwa kupitia kupunguza au muhtasari kutokana na mapungufu ya dirisha mahususi.
• Kumbukumbu ya Muda Mrefu: Msingi wa maarifa endelevu ambao hurekodi taarifa zilizojifunza kutoka kwa mwingiliano, kama vile mapendeleo ya mtumiaji, muhtasari wa mradi, au ukweli ulioambiwa wazi kukumbukwa.
• Taarifa Zilizochukuliwa/RAG: Ili kushinda ukataji wa maarifa na kuhakikisha majibu yanayotegemea ukweli, mfumo huchukua taarifa muhimu kikamilifu kutoka kwa vyanzo vya maarifa vya nje.
• Zana Zinazopatikana: Hufafanua miundo na maelezo ya kazi zinazoweza kuitwa au zana zilizojengwa, ikitoa mfumo uwezo wa kutenda, sio kujua tu.
• Matokeo ya Zana: Matokeo kutoka kwa simu za zana lazima yarejeshwe tena kwenye muktadha ili mfumo utumie katika hoja na vitendo vinavyofuata.
• Mpango wa Matokeo Uliopangwa: Hufafanua muundo unaotarajiwa wa matokeo (kama vile JSON Schema) ili kuongoza matokeo yaliyopangwa, yanayotabirika.

Mfumo wa "LLM kama Mfumo Endeshi"

Mfano huu hutoa mfumo thabiti wa kinadharia kwa ajili ya kuelewa na kufanya mazoezi ya usimamizi wa muktadha.

• LLM kama CPU, Dirisha la Muktadha kama RAM: Mfano huu huweka dirisha mahususi kama rasilimali ndogo na ya thamani. Uhandisi mazingira ni kama usimamizi wa OS, kupakia taarifa sahihi kwa wakati unaofaa kwenye kumbukumbu ya kazi.

• Muktadha wa Kernel dhidi ya Muktadha wa Mtumiaji: Mfumo huu hugawanya mazingira katika tabaka mbili; sawa na nafasi ya kernel na nafasi ya mtumiaji.

  • Muktadha wa Kernel: Unawakilisha hali inayosimamiwa, inayobadilika, endelevu ya wakala mwenye akili. Inajumuisha vizuizi vya msingi vya kumbukumbu na mifumo ya faili ambayo LLM inaweza kuona, lakini kurekebisha kupitia "simu za mfumo" zinazodhibitiwa tu.
  • Muktadha wa Mtumiaji: Unawakilisha "nafasi ya mtumiaji" au bafa ya ujumbe, ambapo mwingiliano unaobadilika hutokea. Inajumuisha ujumbe wa mtumiaji, majibu ya msaidizi, na simu kwa zana zisizo na upendeleo za "mpango wa mtumiaji".

• Simu za Mfumo na Zana Maalum: Tofauti hii inaeleza jinsi wakala anavyoshirikiana na hali yake ya ndani na ulimwengu wa nje. Simu za mfumo hubadilisha muktadha wa kernel, hubadilisha hali endelevu ya wakala, wakati zana maalum huleta taarifa za nje kwenye muktadha wa mtumiaji.

Kanuni za Kuongoza za Uhandisi wa Muktadha

Uhandisi bora wa muktadha hufuata kanuni kuu, zinazotokana na wataalamu, ili kujenga mifumo ya wakala mwenye akili ya kuaminika.

• Muktadha Endelevu na Kamili: Pia inajulikana kama "Ona Kila Kitu," kanuni hii inahitaji kwamba wakala apate historia yake kamili ya uendeshaji, ikijumuisha mwingiliano wa awali wa mtumiaji, matokeo ya simu za zana, michakato ya kufikiri ya ndani, na matokeo ya kati.
• Epuka Sambamba Isiyoratibiwa: Kuruhusu mawakala wadogo au kazi ndogo nyingi kufanya kazi sambamba bila muktadha ulioshirikishwa, uliosasishwa kila wakati karibu huelekea kusababisha kutolingana kwa matokeo, malengo yanayopingana, na kushindwa.
• Muktadha Nguvu na Unaobadilika: Mazingira hayapaswi kuwa kizuizi cha taarifa kisichobadilika. Lazima zikusanywe na kubadilika kikamilifu kulingana na maendeleo ya kazi, kupata au kusasisha taarifa wakati wa utekelezaji.
• Ushirikishwaji Kamili wa Muktadha: Mfumo lazima upewe taarifa zote unaweza kuhitaji, sio swali la hivi punde la mtumiaji tu. Kifurushi kizima cha ingizo (