ما هي هندسة❓ السياق ولماذا يتحدث الجميع عن ذلك ... 👇 أصبحت هندسة السياق بسرعة مهارة حاسمة لمهندسي الذكاء الاصطناعي. لم يعد الأمر يتعلق فقط بالحث الذكي. يتعلق الأمر بالتنسيق المنهجي للسياق. 🔷 المشكلة: يفشل معظم وكلاء الذكاء الاصطناعي ليس لأن النماذج سيئة ، ولكن لأنهم يفتقرون إلى السياق المناسب للنجاح. فكر في الأمر: LLMs ليسوا قراء للعقل. يمكنهم العمل فقط بما تقدمه لهم. تتضمن هندسة السياق إنشاء أنظمة ديناميكية توفر: - المعلومات الصحيحة - الأدوات المناسبة - بالتنسيق الصحيح هذا يضمن أن LLM يمكنه إكمال المهمة بشكل فعال. 🔶 لماذا لا تكفي الهندسة السريعة التقليدية: في وقت مبكر ، ركزنا على "الكلمات السحرية" لإقناع ردود أفضل. ولكن مع نمو تطبيقات الذكاء الاصطناعي المعقدة ، فإن السياق الكامل والمنظم مهم أكثر بكثير من الصياغة الذكية. 🔷 4 مكونات رئيسية لنظام هندسة السياق: 1️⃣ تدفق المعلومات الديناميكي يأتي السياق من مصادر متعددة: المستخدمون ، والتفاعلات السابقة ، والبيانات الخارجية ، واستدعاءات الأدوات. يحتاج نظامك إلى تجميع كل ذلك معا بذكاء. 2️⃣ الوصول إلى الأدوات الذكية إذا كان الذكاء الاصطناعي الخاص بك يحتاج إلى معلومات أو إجراءات خارجية ، فامنحه الأدوات المناسبة. قم بتنسيق المخرجات بحيث تكون قابلة للاستيعاب إلى أقصى حد. 3️⃣ إدارة الذاكرة - قصير المدى: تلخيص المحادثات الطويلة - على المدى الطويل: تذكر تفضيلات المستخدم عبر الجلسات 4️⃣ تحسين التنسيق تتفوق رسالة خطأ وصفية قصيرة على كائن ثنائي كبير الحجم JSON في كل مرة. 🔷 الخلاصة أصبحت هندسة السياق المهارة الأساسية الجديدة لأنها تعالج عنق الزجاجة الحقيقي: ليس القدرة على النموذج ، ولكن بنية المعلومات. مع تحسن النماذج، تصبح جودة السياق هي العامل المحدد. سأشارك المزيد مع تطور الأشياء وتصبح أكثر واقعية! تنزعج!! 🙌 ____ إذا وجدت أنها ثاقبة ، فأعد مشاركتها مع شبكتك. تجدني → @akshay_pachaar ✔️ لمزيد من الأفكار والبرامج التعليمية حول LLMs ووكلاء الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي!