‏🧩 نقشه راه معماری سیستم‌های هوش مصنوعی

‏برای ساخت یک سیستم هوش مصنوعی حرفه‌ای، تکیه بر یک مدل زبانی بزرگ کافی نیست. برای تبدیل یک چت‌بات ساده به یک Agent عملیاتی، باید معماری سیستم را در ۷ لایه مهندسی کرد:

‏1. Foundation Model: تعیین توانایی‌های پایه مدل.
‏2. Prompt Engineering: تعریف دقیق وظایف و رفتار خروجی.
‏3. Context Engineering: مدیریت حافظه، اطلاعات و دانش اختصاصی مورد نیاز.
‏4. Harness Engineering: اتصال ابزارها، سطح دسترسی‌ها، لاگ‌ها و مدیریت وضعیت.
‏5. Loop Engineering: طراحی حلقه‌های بازخورد برای بررسی، اصلاح و تکرار مراحل.
‏6. Graph Engineering: تنظیم گام‌ها، شاخه‌ها و وابستگی‌های منطقی.
‏7. Ontology Engineering: ساختاردهی به موجودیت‌ها و روابط میان مفاهیم.

‏نکته کلیدی اینجاست که هرچه به سمت سیستم‌های سازمانی پیش می‌رویم، وزن لایه‌های عملیاتی بیشتر می‌شود. تفاوت یک Agent قابل اعتماد با یک دمو، در عمق پیاده‌سازی این لایه‌ها و پایداری زیرساخت است. سیستم‌های بهتر، خروجی‌های هوشمندتر می‌سازند.

هفت لایه مهندسی سیستم‌های هوش مصنوعی؛ از مدل پایه تا Agent عملیاتی

📊 Data➕Science