بناء مفسر أكواد مخصص لوكلاء نماذج اللغة الكبيرة

في عالم الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، تعد القدرة على توليد وتنفيذ الأكواد ديناميكياً بناءً على طلبات المستخدم نقلة نوعية. يتناول هذا المقال عملية بناء مفسر أكواد مخصص لوكلاء نماذج اللغة الكبيرة (LLM)، وهو حل يوفر مرونة وأماناً لا مثيل لهما مقارنة بالمفسرات المدمجة التي يوفرها موردو واجهات برمجة التطبيقات.

لماذا نبني مفسر أكواد مخصص؟

مفسرات الأكواد المدمجة، مثل تلك التي توفرها واجهة برمجة تطبيقات المساعدين من OpenAI، قوية لكنها تأتي مع قيود. تشمل هذه القيود دعم اللغات أو المكتبات المحدود، وعدم توافق المهام، وقيود النماذج، واعتبارات التكلفة، وقيود حجم الملفات. يعالج مفسر الأكواد المخصص هذه المشاكل من خلال السماح للمطورين بتخصيص البيئة وفقاً لاحتياجاتهم الخاصة.

المفهوم الأساسي: استدعاء الأدوات الديناميكي

في صميم هذا النهج مفهوم "استدعاء الأدوات الديناميكي"، حيث يمكن لنموذج اللغة الكبير توليد وتنفيذ كتل الأكواد فوراً. هذه الطريقة مفيدة بشكل خاص للمهام مثل تحليل البيانات، وتوليد سير العمل في التعلم الآلي، وأتمتة العمليات.

دليل خطوة بخطوة

الخطوة 1: إعداد بيئة تنفيذ أكواد معزولة

لضمان الأمان، من الضروري تنفيذ الأكواد المولدة من نموذج اللغة الكبير في بيئة معزولة. حاويات Docker مثالية لهذا الغرض، لأنها تقيد الوصول إلى موارد الجهاز المضيف.

# بناء صورة Docker
docker build -t python_sandbox:latest ./resources/docker
 
# تشغيل الحاوية في الوضع المقيد
docker run -d --name sandbox --network none --cap-drop all --pids-limit 64 --tmpfs /tmp:rw,size=64M python_sandbox:latest sleep infinity

الخطوة 2: تعريف واختبار الوكلاء

يتم تعريف وكيلين لهذا التطبيق:

1. FileAccessAgent: يقرأ الملفات من الجهاز المضيف ويوفر السياق لـ PythonCodeExecAgent.
2. PythonCodeExecAgent: يولد كود Python بناءً على طلبات المستخدم وينفذه داخل حاوية Docker.

from resources.registry.agents.file_access_agent import FileAccessAgent
from resources.registry.agents.python_code_exec_agent import PythonExecAgent
 
# إنشاء الوكلاء
file_ingestion_agent = FileAccessAgent()
data_analysis_agent = PythonExecAgent()
 
# تنفيذ المهمة
file_ingestion_agent_output = file_ingestion_agent.task(prompt)
data_analysis_agent.add_context(prompt)
data_analysis_agent.add_context(file_ingestion_agent_output)
 
# حلقة تفاعل المستخدم
while True:
    user_input = input("اكتب سؤالك المتعلق بالبيانات في الملف. اكتب 'exit' للخروج.")
    if user_input == "exit":
        break
    data_analysis_agent_output = data_analysis_agent.task(user_input)
    print(data_analysis_agent_output)

الخطوة 3: إعداد تنسيق الوكلاء

تطلب حلقة التنسيق من المستخدم المهام، وتستدعي الوكلاء المناسبين، وتعرض المخرجات. يضمن هذا الإعداد تفاعلاً سلساً بين المستخدم ووكلاء نموذج اللغة الكبير.

الخلاصة

يوفر بناء مفسر أكواد مخصص لوكلاء نماذج اللغة الكبيرة حلاً مرناً وآمناً لتنفيذ الأكواد المولدة ديناميكياً. باتباع الخطوات الموضحة في هذا المقال، يمكن للمطورين إنشاء تطبيقات ذكاء اصطناعي قوية قادرة على التعامل مع مجموعة واسعة من المهام.

المرجع: OpenAI Cookbook بواسطة Mmsingh-openai