LangChain: تحسين وكلاء الذكاء الاصطناعي يعني استخراج البيانات من تتبعاتهم

نشرت LangChain دليلاً عن تحسين أنظمة وكلاء الذكاء الاصطناعي بشكل منهجي من خلال استخراج البيانات من آثار التنفيذ: وصفت الشركة كيفية تحويل سجلات عمل الوكيل إلى أداة للبحث عن الأخطاء وتدريب نماذج الحكام الاقتصادية وتحسين الجودة بشكل متكرر.

لماذا آثار الوكلاء هي بيانات وليست مجرد سجلات

يلتقط أثر الوكيل كل خطوة من خطوات عمله: المحفزات واستدعاءات الأداة والتفكير الوسيط والإجابات النهائية. اعتاد المطورون على قراءة هذه السجلات يدويًا عند إصلاح الأخطاء. تقترح LangChain طريقة مختلفة: معاملة الآثار المتراكمة كمجموعة بيانات غير منظمة يمكن استخراج أنماط الفشل منها تلقائيًا.

معظم أخطاء الوكلاء ليست فريدة - فهي قابلة للتكرار والتجميع. يتحير الوكيل بثبات في نوع واحد من الاستعلامات ويختار الأداة الخاطئة بثبات في سياق محدد، ويفشل بثبات في تحليل تنسيق رد معين. هذه الأنماط مخفية في الآثار ويمكن استخراجها.

لماذا تدريب نماذج الحكام المخصصة

تقييم جودة الوكيل مهمة مكلفة. استخدام GPT-4 أو Claude Opus لذلك في كل تكرار يعني تكاليف استدلال كبيرة. تصف LangChain بديلاً: تدريب نماذج حكام متخصصة صغيرة على أمثلة معنونة من الآثار.

المنطق بسيط: إذا كان لديك مجموعة من الأزواج إدخال الوكيل → تقييم صحيح/غير صحيح، يمكن استخدامها لضبط نموذج مضغوط. مثل هذا النموذج يقيم المهمة المحددة لوكيلك بدقة أكبر من نماذج اللغة الكبيرة العامة ويكلف أقل بعشرات المرات.

الخطوات الرئيسية للنهج:

• تسجيل الآثار مع البيانات الوصفية عبر LangSmith
• وضع علامات يدويًا على عينة تمثيلية (نجاح/فشل ونوع الخطأ)
• ضبط دقيق لنموذج الحكم المضغوط على البيانات المعنونة
• استخدام الحكم للتقييم التلقائي في دورة الإنتاج

كيفية عمل الصعود بالتلال مع التقييمات التلقائية

الصعود بالتلال هو استراتيجية للتحسين المتكرر. عند تطبيقها على الوكلاء: قم بتشغيل الوكيل على مجموعة اختبار واحصل على تقييم من نموذج الحكم وقم بإجراء تغيير موجه واحد - أعد صياغة المحفز أو أضف أداة أو أصلح منطق التوجيه - ثم قيّم مرة أخرى. تحسن - ثبته؛ ساء - تراجع عنه.

يحول أتمتة هذه الدورة من خلال التقييمات تطوير الوكلاء إلى شيء قريب من خط الأنابيب الكلاسيكي للتعلم الآلي: هناك مجموعة بيانات وهناك مقياس وهناك إدارة إصدار. بدلاً من الافتراضي يبدو أن الوكيل تحسن - التقييم الكمي في كل تكرار.

تحسين الوكلاء هو مشكلة في استخراج البيانات وليس مجرد كتابة محفزات أفضل يأتي من منهجية

LangChain.

يساعد استخراج الآثار أيضًا في تحديد أولويات العمل: يمكنك معرفة فئة الخطأ التي تحدث بشكل متكرر والتي يجب إصلاحها أولاً.

ما يعنيه هذا

تعكس منهجية LangChain تحولاً مهماً في تطوير الوكلاء: من ضبط المحفزات الحدسية إلى دورة التحسين الموجهة بالبيانات. الآثار بالإضافة إلى نماذج الحكام بالإضافة إلى الصعود بالتلال تخلق عملية قابلة للتكرار حيث تكون كل خطوة قابلة للقياس والتراجع - وهو شيء تفتقر إليه معظم فرق الوكلاء حاليًا.