Akili Bandia: Urahisi Huleta Mafanikio Kuliko Ugumu

Akili bandia, dhana ambayo imekuwa ikivutia watu wengi, inafasiriwa kwa njia mbalimbali. Wengine huiona kama "msaidizi mkuu" anayeweza kufikiri, kutoa maamuzi, na kutumia zana kukamilisha kazi ngumu. Wengine huiona kama "mfanyakazi mtiifu" anayefuata taratibu zilizoandaliwa. Anthropic, kampuni ya akili bandia, inaziita zote hizi kama mifumo ya akili, lakini inafanya tofauti kati ya mifumo ya kazi na mawakala wa akili bandia.

Tofauti Kati ya Mifumo ya Kazi na Mawakala wa Akili Bandia

• Mifumo ya Kazi: Hii ni mifumo inayopanga lugha kubwa (LLM) na zana kupitia njia za msimbo zilizowekwa tayari.
• Mawakala wa Akili Bandia: Hii ni mifumo ambayo LLM huongoza michakato na matumizi ya zana kwa nguvu, ikiwawezesha kudhibiti jinsi kazi zinavyokamilishwa.

Wakati Gani wa Kutumia Mawakala wa Akili Bandia

Anthropic wanashauri kwamba katika ukuzaji wa programu za akili bandia, kanuni ya "rahisi kwanza" ifuatwe. Sio kila hali inahitaji mifumo tata. Ingawa mifumo ya akili ni yenye nguvu, inaweza kusababisha majibu ya polepole na kuongeza gharama. Hivyo, watengenezaji wanahitaji kupima kati ya utendaji na ufanisi.

• Mifumo ya Kazi: Inafaa kwa kazi ambazo zinahitaji kutabirika na uthabiti.
• Mawakala wa Akili Bandia: Inafaa zaidi kwa hali ambazo zinahitaji kubadilika na maamuzi yanayoendeshwa na mfumo.

Kwa matumizi mengi, kutumia vidokezo vizuri na mifano ya muktadha, kuuliza moja kwa moja modeli kubwa kwa kawaida kunatosha.

Matumizi ya Mifumo

Kuna mifumo mingi inayosaidia watengenezaji kujenga mawakala wa akili bandia, kama vile:

• LangGraph ya LangChain
• Mifumo ya Wakala wa AI ya Amazon Bedrock
• Zana ya kujenga mifumo ya kazi ya lugha kubwa ya Rivet
• Zana ya GUI ya Vellum ya kujenga na kupima mifumo ya kazi tata

Mifumo hii hurahisisha mchakato wa ukuzaji lakini huongeza tabaka za uelewa, na kufanya mantiki ya msingi kuwa sio wazi. Hii inaweza kuongeza ugumu wa utatuzi na kusababisha kuanzishwa kwa suluhisho tata sana katika hali rahisi.

Anthropic wanapendekeza watengenezaji waanze moja kwa moja kwa kutumia API za modeli kubwa. Mifumo mingi inaweza kutekelezwa kwa mistari michache tu ya msimbo. Ikiwa unachagua kutumia mfumo, ni muhimu kuelewa kanuni zake za msingi. Uelewa duni wa mifumo ya msingi ni sababu kuu ya matatizo ya ukuzaji. Cookbook ya Anthropic hutoa mifano maalum.

Vipengele vya Ujenzi, Mifumo ya Kazi na Mawakala wa Akili Bandia

Vipengele vya Msingi vya Ujenzi: LLM Iliyoboreshwa

Vipengele vya msingi vya mifumo ya akili ni LLM zilizoboreshwa, zenye uwezo wa kurejesha na kukumbuka. Mifumo ya Anthropic inaweza kutumia uwezo huu kwa nguvu, kwa mfano, kutoa maswali ya utafutaji, kuchagua zana, na kuamua habari gani itahifadhiwa.

Wakati wa kupanua utendaji, lengo linapaswa kuwa:

• Kubinafsisha kazi kulingana na maombi maalum
• Kuhakikisha kuwa mfumo umetoa kiolesura rahisi na kilichoandikwa vizuri

Itifaki mpya ya muktadha iliyotolewa na Anthropic inaboresha ujumuishaji wa modeli za akili bandia na mifumo ya zana za mtu wa tatu.

Mifumo ya Kazi: Mlolongo wa Vidokezo

Mlolongo wa vidokezo hugawanya kazi ngumu katika hatua kadhaa, kila hatua inaita modeli kubwa, na hatua zinazofuata zinatokana na matokeo ya hatua ya awali. Watengenezaji wanaweza kuongeza pointi za ukaguzi katikati ili kuhakikisha kuwa mchakato unaendelea kama inavyotarajiwa.

Mlolongo wa vidokezo unafaa kwa hali ambazo kazi ngumu inaweza kugawanywa wazi katika safu ya kazi ndogo za kudumu. Kila mfumo unazingatia kukamilisha kazi rahisi, na ingawa muda wa majibu kwa ujumla unaweza kuwa mrefu kidogo, usahihi huongezeka.

Matumizi Makuu:

• Kwanza tengeneza nakala ya uuzaji, kisha uifasiri kwa lugha zingine.
• Kwanza andika muhtasari wa hati na uifanyie ukaguzi wa kufuata, kisha uandike hati kamili kulingana na muhtasari.

Mifumo ya Kazi: Ugawaji Mahiri

Teknolojia ya ugawaji huamua aina ya kazi ya pembejeo, na kuigawa kwenye moduli zinazofaa. Ubunifu huu unaruhusu kila moduli kuimarishwa kwa kazi maalum, kuepuka mwingiliano kati ya aina tofauti za kazi. Ugawaji mahiri unafaa kwa hali ambazo kazi zina sifa za wazi za uainishaji. Mfumo wa akili bandia unaweza kutumia modeli kubwa ya lugha au kanuni za jadi ili kutambua kwa usahihi aina za kazi na kuzigawa.

Matumizi Makuu:

• Katika mifumo ya huduma kwa wateja, elekeza maswali ya jumla, maombi ya kurejeshewa fedha, na msaada wa kiufundi kwa michakato husika.
• Gawa maswali rahisi na ya kawaida kwa modeli ndogo, na maswali magumu na adimu kwa modeli zenye nguvu zaidi, ili kuboresha gharama na kasi.

Mifumo ya Kazi: Sambamba

Modeli kubwa za lugha zinaweza kufanya kazi kwa wakati mmoja, na kutoa pato kwa njia ya programu. Sifa za mifumo ya kazi sambamba:

• Kugawanya Kazi: Kugawanya kazi katika kazi ndogo ambazo zinaweza kufanya kazi sambamba, na kuunganisha matokeo mwishoni.
• Mfumo wa Kupiga Kura: Kufanya kazi hiyo hiyo mara kadhaa, kuchagua matokeo bora au kuunganisha majibu mengi.

Mbinu sambamba ni muhimu sana wakati kazi ndogo zinaweza kutekelezwa sambamba kuongeza kasi, au wakati mbinu nyingi zinahitajika ili kupata matokeo ya uhakika zaidi. Kwa kazi ngumu, kuruhusu kila simu kuzingatia kushughulikia kipengele maalum hutoa matokeo bora.

Matumizi Makuu:

• Kugawanya Kazi:
  • Ulinzi wa Usalama: Mfumo mmoja hushughulikia maombi ya mtumiaji, na mwingine hufanya ukaguzi wa maudhui.
  • Tathmini ya Utendaji: Model tofauti hutathmini viashiria vya utendaji wa mfumo.
• Mfumo wa Kupiga Kura:
  • Ukaguzi wa Usalama wa Msimbo: Model nyingi za ugunduzi kwa pamoja hugundua udhaifu wa msimbo.
  • Ukaguzi wa Maudhui: Model nyingi hutathmini usalama wa maudhui kutoka kwa mitazamo tofauti.

Mifumo ya Kazi: Kiongozi - Mtekelezaji

Modeli kuu ya lugha kubwa hugawanya kazi kwa nguvu, huigawa kwa modeli za watekelezaji, na kuunganisha matokeo.

Mfumo huu wa kazi unafaa kwa kazi ngumu ambazo hatua maalum haziwezi kuamuliwa mapema. Kugawanya kazi sio fasta, lakini huamuliwa kwa nguvu na mfumo wa akili bandia kulingana na hali.

Matumizi Makuu:

• Maombi ya programu ambayo yanahitaji marekebisho magumu kwa faili nyingi.
• Kazi za utafutaji ambazo zinahitaji kukusanya na kuchambua habari husika kutoka kwa vyanzo vingi.

Mifumo ya Kazi: Tathmini - Uboreshaji

Simu moja ya LLM hutoa majibu, na nyingine hutoa tathmini na maoni, na kutengeneza mzunguko.

Mfumo huu wa kazi ni muhimu sana wakati vigezo vya tathmini vipo wazi, na wakati uboreshaji wa kujirudia unaweza kuleta thamani kubwa. LLM inaweza kutoa maoni, sawa na mchakato wa mwandishi wa binadamu wa kurekebisha mara kwa mara.

Matumizi Makuu:

• Tafsiri ya Fasihi: Model ya tathmini hugundua tofauti za lugha ambazo hazikufasiriwa na kutoa mapendekezo ya marekebisho.
• Utafutaji Mgumu: Model ya tathmini huamua kama utafutaji wa kina unahitajika.

Mawakala wa Akili Bandia

Mawakala wa akili bandia huibuka na kukomaa kwa LLM katika uwezo muhimu kama vile kuelewa pembejeo ngumu, kupanga, kutumia zana, na kurejesha makosa.

Kazi ya wakala wa akili bandia huanza na amri ya mtumiaji wa binadamu au majadiliano shirikishi. Mara tu kazi inapokuwa wazi, wakala hupanga na kufanya kazi kwa kujitegemea, na anaweza kuhitaji habari zaidi kutoka kwa binadamu au kufanya binadamu kutoa maamuzi.

Katika kila hatua ya utekelezaji, kupata "ukweli" kutoka kwa mazingira ni muhimu sana. Wakala anaweza kusitisha katika pointi za ukaguzi au wakati wa kukutana na vikwazo ili kupata maoni kutoka kwa binadamu. Kazi kwa kawaida hukoma baada ya kukamilika, lakini pia kwa kawaida hujumuisha hali za kusitisha.

Mawakala wa akili bandia wanaweza kushughulikia kazi ngumu, lakini utekelezaji wao kwa kawaida ni rahisi, kwa kawaida ni modeli kubwa ya lugha inayotumia zana kulingana na maoni ya mazingira katika mzunguko. Hivyo, ni muhimu sana kubuni seti za zana na nyaraka zake kwa uwazi na kwa kuzingatia.

Mawakala wa akili bandia wanafaa kwa maswali ya wazi ambayo ni vigumu kutabiri idadi ya hatua zinazohitajika, na njia zisizo na msimbo fasta. Uhuru wa wakala wa akili bandia huwafanya kuwa bora kwa kupanua kazi katika mazingira yanayoaminika. Uhuru wa wakala wa akili bandia unamaanisha gharama za juu, na kunaweza kuwa na hatari ya makosa kukusanyika. Inapendekezwa kufanya majaribio mengi katika mazingira ya sandbox na kuweka ulinzi unaofaa.

Mifano ya Matumizi ya Mawakala wa Akili Bandia:

• Wakala wa msimbo wa akili bandia kutatua kazi za SWE-bench zinazohusisha kuhariri faili nyingi kulingana na maelezo ya kazi.
• Kipengele cha "Matumizi ya Kompyuta" cha Anthropic, ambapo Claude hutumia kompyuta kukamilisha kazi.

Mchanganyiko na Ubinafsishaji

Vipengele hivi vya ujenzi sio vya lazima, na watengenezaji wanaweza kuunda na kuvichanganya kulingana na kesi za matumizi. Mafanikio muhimu ni kupima utendaji na utekelezaji wa kujirudia. Ugumu unapaswa kuongezwa tu wakati suluhisho rahisi haliwezi kufanya kazi. Mafanikio katika uwanja wa LLM hayategemei kujenga mifumo tata zaidi, lakini kujenga mifumo inayofaa mahitaji. Anza na vidokezo rahisi, viboreshe kwa tathmini kamili, na ongeza mifumo mingi ya wakala tu wakati suluhisho rahisi haliwezi kufanya kazi.

Wakati wa kupeleka mawakala wa akili bandia, kanuni zifuatazo zinapaswa kufuatwa:

• Weka muundo wa wakala wa akili bandia kuwa rahisi.
• Kipa kipaumbele uwazi wa wakala wa akili bandia, kwa kuonyesha wazi kila hatua iliyopangwa.
• Unda kwa uangalifu kiolesura cha wakala-kompyuta (ACI) kupitia nyaraka kamili za zana na majaribio.