عندما بدأت أولًا بتطوير شركات الذكاء الاصطناعي، اتخذت نفس الخطأ الذي يفعله معظم الناس: كنت تركز على الحصول على نموذج مثير للاهتمام بدلاً من بناء شيء يمكن أن يكون.في الواقعالبقاء في الإنتاج.
عملت بشكل جيد في البداية. ظهرت النماذج الذكية، وترد على السريع، واستخدمت أحدث المكتبات ذات مصدر مفتوح. ولكن في لحظتها التي ضربت بيئة المستخدم الحقيقي، كانت الأمور قد انتهت.
أظهرت الأخطاء في الحالات الأكثر شيوعاً.الشركاء يواجهون صعوبات مع الائتمان.تسجيل الدخول كان تفكيرًا آخر.و التوسع؟ نسيت ذلك.لقد أدركت أنني لم أكن قد وضعت نظامًا حقيقيًا – كنت قد وضعت لعبة.
بعد بضعة تجهيزات عاجلة (و أكثر من عطلة نهاية الأسبوع المفقودة لتفريغ نصائح السباغات) ، أصبحت أحرزت في النهاية نهجا موثوقا.
سواء كنت خادمًا منفردًا أو تطوير الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع داخل فريق، هذا هو النهج الذي أود أن أقدم له أحد في اليوم الأول.
جدول المحتوى
- الخطوة 1: Master Python for Production AI
- الخطوة 2: جعل منتجك مستقر وموثوق به
- الخطوة 3: قم بعمل عميق على RAG
- Step 4: Define a Robust Agent Architecture
- الخطوة 5: مراقبة التعلم والتحسين في الإنتاج
Step 1: Master Python for Production AI
الخطوة 1: Master Python for Production AIإذا كنت تنسى الأساسيات، كل شيء آخر يقطع في وقت لاحق. قبل الاهتمام بالشركات أو LLMs، تحتاج إلى التفكير في الأساسيات من Python.
- FastAPI: هذا هو الطريقة التي تتحدث فيها العميل إلى العالم: إنشاء نقاط انتهاء صغيرة، آمنة، قابلة للتوسع، سهلة الاستخدام.
- برنامج Async: غالبا ما ينتظر المراقبين على API أو قواعد البيانات. Async يساعدهم على القيام بعمليات أكثر، أسرع، دون الحظر.
- Pydantic: يجب أن تكون البيانات التي تنتقل من وكيلك متوقعة وتؤكد. Pydantic يمنحك الخيارات الثنائية التي تمنع نصف برامجك المستقبلية.
📚 If these tools are new to you, no stress.
إليك بعض الموارد الجيدة التي تساعدك على الحصول على سرعة:
- برنامج Python FastAPI Crash
- برنامج Async متوفر
- اخر اصدار رسمي
- تقييمات Pydantic
التخلص من هذا ، وكنت متحمسًا في إدخال الوظائف العشوائية معًا.
Step 2: Make Your Agent Stable and Reliable
الخطوة 2: جعل منتجك مستقر وموثوق بهفي هذه المرحلة، فإن المنظم الخاص بك "عمل" تقنيًا، ولكن الإنتاج لا يهم ذلك - فإنه يهم ما يحدث عندما يحدث الأشياء.لاالعمل .
أنت بحاجة إلى اثنين من الأشياء هنا:
- الإرسال: هذا هو رؤيتك على شاشات X. عندما يغرق شيء ما (وذلك سيؤدي إلى ذلك)، تساعدك الإرسال على رؤية ما حدث بالضبط ولماذا.
- اختبار: اختبارات الوحدات تتلقى أخطاء غاضبة قبل أن تصل إلى المنتج. اختبارات التكامل تأكد من أن أدواتك ومطالبك ومواقع التواصل الاجتماعي تلعب بشكل جيد معا.
ضع كلاهما في مكانك الآن، أو استغلال الوقت مرتين في وقت لاحق لتدمير الفوضى.
إذا لم تكن متأكدًا من أين تبدأ، فستساعد هذه الدروس:
- تحميل برنامج Python Logging
- كيفية كتابة اختبارات الوحدات في Python
- التكامل مع API مع Python
Step 3: Go Deep on RAG
الخطوة 3: قم بعمل عميق على RAGإن العمال الذين لا يستطيعون الوصول إلى المعرفة الموثوقة يفعلون ما لا يقل عن تكرار النماذج التي تعلمها. RAG يغير العامل الخاص بك إلى شيء أكثر ذكاءً - مما يمنحها الذاكرة والحقائق والمواقف في العالم الحقيقي.
ابدأ مع الأساسات:
- فهم RAG: تعلم ما هو، لماذا يهم، وكيف يتطابق مع تصميم النظام الخاص بك.
- Text Embeddings + Vector Stores: These are the building blocks of retrieval. Store chunks of knowledge, and retrieve them based on relevance.
- PostgreSQL كبديل: بالنسبة للعديد من الحالات الاستخدامية ، لا تحتاج إلى DB المركزي الفريد - يمكن أن يعمل إعداد Postgres المحدد بشكل جيد.
بمجرد معرفة الأساسيات ، فقد حان الوقت لتعزيز:
- استراتيجيات التفكير: التفكير الذكي يعني الحصول على أفضل.
- LangChain for RAG: إطار على المستوى العالي لتركيب كل شيء معا - الأقراص، الأسئلة، LLMs، والردود.
- أدوات التقييم: تعلم ما إذا كانت الإجابة الخاصة بك جيدة.
معظم العاملين الفاسدين يفشلون هنا، لا تكون واحدة منهم.
هل أنت مستعد للخروج من عميق؟
هذه الموارد سوف تديرك:
- تعرف على RAG
- رسائل النصوص
- قاعدة بيانات Vector
- استراتيجيات Chunking
- RAG مع LangChain
- RAG تقييم
- RAG المتقدم
Step 4: Define a Robust Agent Architecture
الخطوة 4: تحديد مصطلح آلة قويةلا توجد آلة قوية فقط، بل إنها نظام كامل.لكن لإنشاء نظام يعمل في الواقع في الإنتاج، تحتاج إلى الهيكل والذكاء والسيطرة.وهذا هو كيفية الوصول إليه:
- الخلفية المساعدة (LangGraph): فكر في هذا كأنه دماغ المساعدة الخاص بك. إنه يتعامل مع الوضع والانتهاكات والانتقادات وكل المنطقيات التي لا ترغب في تشفيرها.
- الإشارة الهندسية: الإشارات البسيطة مهمة. الإشارات الجيدة تجعل الفرق بين الإشارة والممارسة موثوق بها. 👉 إشارة الهندسة الهندسية
- SQLAlchemy + Alembic: ستحتاج إلى قاعدة بيانات حقيقية - ليس فقط للعلم، ولكن للرسائل، والذكاء، والواقع المنطقي.
عندما تتواجد هذه المكونات ، يمكنك الحصول على عامل ليس فقطالإجابة- يفكر ، يتبع ، ويتحسن مع مرور الوقت.
Step 5: Monitor, Learn, and Improve in Production
الخطوة 5: مراقبة التعلم والتحسين في الإنتاجالخطوة الأخيرة هي الخطوة التي تختلف فيها مشاريع الترفيه عن الأنظمة الحقيقية: تحسين مستمر.
بمجرد أن يكون عاملك حيًا ، لم تكن قد انتهت - أنت بدأت فقط.
- مراقبة كل شيء: استخدم أدوات مثل Langfuse أو كتاباتك المخصصة الخاصة بك لتتبع ما يفعله عاملك، ما يقول المستخدمون، ومن أين تنتهي الأمور.
- دراسة سلوك المستخدم: كل التفاعل هو رد فعل. البحث عن نقاط التردد، والتخبط، وسلوك الفشل.
- اغلق في كثير من الأحيان: استخدم معرفةك لتعديل الإشعارات وتحديث الأدوات وتحديد الأولوية للأهمية الأكثر أهمية.
الأهم من ذلك ، لا تقع في فخ "إعدادها ونسيتها" ، لا يتم بناء العلامات الكبيرة مرة واحدة - يتم تحسينها باستمرار.👉 تستخدم Langfuse لمراقبة، والتحكم، والتحسين في الخارج.
استخدم Langfuse لمراقبة، والتحكم، والتحسين في الخارجThe Bottom Line
خط أسفلمعظم شركات الذكاء الاصطناعي لا تفارق مرحلة البروتوكول.
يصبحون محاصرين في الجحيم - ضعيفة ، غير موثوق بها ، وغير قابلة للحفاظ عليها.
ولكن ليس من الضروري أن يكون هذا الطريق.
من خلال اتباع هذا الخطة الخمسية - من التعرف على Python مستعدة لإنتاجها وتطبيق ممارسات اختبار قوية، إلى استدعاء العاملين مع قواعد استرداد قوية، والتصميم المنطقي، والتحكم في العالم الحقيقي - يمكنك تجنب الحواجز الشائعة التي تجلب الكثير من الفريقين.
هذه ليست فقط أفضل الممارسات لعملية تطوير أسرع، بل هي الفرق بين بناء شيء يتم تسجيله في ملف نموذج وتطوير أنظمة تحل المشكلات الحقيقية، وتكيف مع مرور الوقت، وتحصل على الثقة المستخدمة.
ليس فقط الديموقراطية الجميلة، ليس فقط القنوات المضادة للطائرات، ولكن أنظمة حقيقية مع الذاكرة، والتفكير، والقدرة على البقاء.
هذا هو الطريقة التي تم إنشاؤها من شركات الإنتاج.
Not by chance — but by choice.
إذا قمت بتنفيذ هذا النهج ، فسوف تكون في أقرب نقطة - وسوف تستمر العلامات الخاصة بك في اختبار الوقت.
دعونا نرفع الحمام.
هل تريد أن تسمع مني أكثر من مرة؟
هل تريد أن تسمع مني أكثر من مرة؟اتصل بنا على LinkedInأنقذوااليوميةالملاحظات، النصائح، والتحديثات التي يمكن أن تساعدك على تجنب الأخطاء تكلفة وتبقى على قيد الحياة في عالم الذكاء الاصطناعي.
هل أنت مهنياً تكنولوجيًا تريد أن تنمو عمرتك من خلال الكتابة؟
هل أنت مهنياً تكنولوجيًا تريد أن تنمو عمرتك من خلال الكتابة؟لا تنسى البوابة الإلكترونيةأناTech Audience Acceleratorيتم تجميعها مع استراتيجيات التصوير الفوتوغرافي والمشاركة التي تمكنت من تمييز الملايين من المهنيين وتسريع نموهم.
