لا تفشل معظم مشاريع الذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI) بسبب ضعف النماذج، بل تفشل لأن الأساس الهندسي (Engineering Foundation) هش وغير متماسك
تبدأ الفرق عادةً بحماس واندفاع: ملفات Notebooks متناثرة، Prompts مكتوبة داخل الكود، وتجربة سريعة لإثبات الكونسبت ؛؛
لكن عند اللحظة الحاسمة للانتقال إلى بيئة الإنتاج (Production)، يبدأ كل شيء بالانهيار !!!
✴️ الفرق الحقيقي بين مشروع (Demo) ومنتج حقيقي يكمن في الهيكلة المنضبطة منذ اليوم الأول، حيث أن الهيكلة في أنظمة الذكاء الاصطناعي ليست مجرد ترتيب للملفات، بل هي ميزة بحد ذاتها (Structure is a feature) !!!
💡 لضمان نجاح مشروعك يجب أن ينتقل التركيز من مجرد كتابة الـ Prompts إلى هندسة النظام بالكامل، ويشمل ذلك ::
✴️ أولا (Configuration): استخدام ملفات YAML لإدارة النماذج والسجلات بعيداً عن الكود الصلب.
✴️ ثانيا (Modularity): بناء وحدات مستقلة للتعامل مع نماذج مختلفة (مثل GPT أو Claude) لسهولة التبديل بينهم.
✴️ ثالثا (إدارة الموارد): تتبع استهلاك الرموز (Tokens)، والتخزين المؤقت (Caching)، وتحديد معدلات الاستخدام (Rate Limiting).
👋 وحتى يكون النظام جاهزاً للإنتاج، لا بد من تعزيزه بطبقات إضافية تغيب عن الكثيرين ::
✴️ الأمان والحوكمة: إدارة الأسرار باستخدام أدوات مثل (AWS Secrets Manager)، وضمان حماية البيانات الشخصية (PII).
✴️ المراقبة (Observability): استخدام أدوات مثل (LangSmith أو Arize) لتتبع زمن الاستجابة وتحليل الأخطاء لحظياً.
✴️ تطبيق أطر عمل مثل (RAGAS أو TruLens) لقياس دقة الجودة وكشف تراجع أداء الـ Prompts.
✴️ استخدام تقنيات مثل (Kubernetes و FastAPI) لضمان قابلية التوسع.
تذكر دائماً أن توسيع نطاق الذكاء الاصطناعي لا يعتمد فقط على ذكاء النموذج، بل على انضباط الهندسة !! ~
رابط المستودع 🔗
سوريا
مصر
الإمارات
السعودية
قطر
