معماری‌های ترکیبی غیرقابل مذاکره هستند

در دنیای به سرعت در حال تحول کاربردهای هوش مصنوعی تولیدی (Generative AI)، معماری ترکیبی (Composable Architecture) به عنوان چارچوبی برای ساخت برنامه‌های کاربردی مقیاس‌پذیر مبتنی بر هوش مصنوعی در حال ظهور است. ادغام مؤلفه‌های مستقل و ماژولار از طریق APIها به توسعه‌دهندگان این امکان را می‌دهد تا راه‌حل‌های سفارشی‌سازی‌شده را به سرعت ایجاد کنند.

«جاسپایندر سینگ»، مشاور ارشد در شرکت Fractal، در گفت‌وگو با AIM توضیح داد: «وقتی از معماری ترکیبی صحبت می‌کنیم، در واقع منظورمان ساخت سیستم‌های بزرگ‌تر با ترکیب ماژول‌های کوچک‌تر و مستقل است که به‌راحتی می‌توان آن‌ها را جایگزین یا حذف کرد.»

طراحی برای مقیاس‌پذیری با معماری ترکیبی

رویکرد ماژولار به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد تا برنامه‌های کاربردی را با ترکیب چندین ماژول کوچک‌تر بسازند. در واقع انجام این کار، انعطاف‌پذیری، مقیاس‌پذیری و کنترل بیشتری بر استقرار راه‌حل‌های هوش مصنوعی فراهم می‌کند.

سینگ خاطرنشان کرد: «هر پروژه‌ای به این رویکرد نیاز ندارد. اگر چیزی کوچک و ساده می‌سازید، ممکن است با تلاش برای ماژولار کردن همه چیز، بیش از حد پیچیده‌اش کنید. البته اگر قصد دارید مقیاس کار را افزایش دهید و برنامه‌تان توسط افراد زیادی استفاده شود، آنجاست که معماری ترکیبی واقعاً می‌درخشد.»

مقیاس‌پذیری یکی از مزایای اصلی معماری‌های ترکیبی است. سینگ تأکید کرد که ماژول‌های فردی را می‌توان به طور مستقل و بر اساس تقاضا مقیاس‌دهی کرد. این امر بهینه‌سازی منابع برای کاربردهای هوش مصنوعی تولیدی را ممکن می‌سازد.

برای مثال، یک ماژول پردازش داده ممکن است نیاز به مقیاس‌بندی مکررتر نسبت به رابط کاربری داشته باشد. این نوع مقیاس‌بندی انتخابی با جلوگیری از تخصیص منابع غیرضروری، به مدیریت هزینه‌ها کمک می‌کند.

معماری ترکیبی برای امکان‌پذیر ساختن آزمایش‌های سریع و کنترل جزئی طراحی شده است که در دنیای پرسرعت هوش مصنوعی مولد بسیار کاربردی است. با ظهور مداوم مدل‌های جدید هوش مصنوعی، قابلیت یکپارچه‌سازی و آزمایش این مدل‌ها با کمترین اختلال در سیستم اصلی، تضمین می‌کند که برنامه‌ها همواره به‌روز و مرتبط باقی بمانند.

پارادایم ترکیبی همچنین تعادلی میان توسعه سفارشی و استفاده از ماژول‌های آماده فراهم می‌کند. استفاده از APIهای ماژولار و اجزای تثبیت‌شده برای کارهای روتین، به توسعه‌دهندگان امکان می‌دهد تمرکز بیشتری روی بهبود منطق تجاری اختصاصی خود داشته باشند، زمان عرضه به بازار را کاهش دهند و سرعت چرخه‌های به‌روزرسانی را افزایش دهند.

سینگ توضیح داد: «شرکت‌ها دیگر نمی‌توانند زمان زیادی برای بازسازی تمام موارد صرف کنند و همه چیز را از پایه بسازند. این ماژول‌های ترکیبی به شما اجازه می‌دهند سریع‌تر حرکت کنید و در صنایع مبتنی بر فناوری پرسرعت رقابتی بمانید.»

یکپارچه‌سازی مدل‌های بنیادی در سیستم‌های هوش مصنوعی مولد

مدل‌های بنیادی به‌عنوان بلوک‌های سازنده اساسی در سیستم‌های ترکیبی هوش مصنوعی مولد عمل می‌کنند. این مدل‌ها که به‌عنوان لایه پایه به کار می‌روند، می‌توانند برای وظایف خاص بهینه‌سازی یا تقویت شوند و نقطه شروعی انعطاف‌پذیر برای برنامه‌های ماژولار فراهم کنند.

یک سیستم تولید محتوا، نمونه‌ای از این انعطاف‌پذیری را نشان می‌دهد. سازمان‌ها می‌توانند از GPT-4 برای تولید متن در کنار مدل‌های تولید تصویر مانند Flux-pro استفاده کنند و به یک جریان کاری یکپارچه دست پیدا کنند. این رویکرد ماژولار امکان ترکیب استراتژیک قابلیت‌های مختلف هوش مصنوعی را بر اساس بهترین تناسب فراهم می‌کند.

سینگ توضیح داد که خروجی هر مدل می‌تواند به ماژول‌های تخصصی دیگری مانند تشخیص سرقت ادبی، اصلاح گرامری یا بهبود سبک ارجاع داده شود. این فرآیند، یک جریان کاری قدرتمند، اما انعطاف‌پذیر ایجاد می‌کند که در آن هر مؤلفه وظیفه تخصصی خود را انجام می‌دهد و در عین حال انسجام سیستم را حفظ می‌کند.

این معماری در انطباق‌پذیری برتری دارد و سازمان‌ها می‌توانند با پیشرفت فناوری، اجزای منفرد را بهبود ببخشند یا جایگزین کنند و بدون نیاز به بازسازی کامل، سیستم‌های هوش مصنوعی خود را به‌روز نگه دارند.

مدیریت بهتر درخواست‌ها (پرومت‌ها) در معماری هوش مصنوعی

مهندسی پرومت (Prompt Engineering) نقش حیاتی در برنامه‌های هوش مصنوعی مولد ایفا می‌کند، اما مدیریت و بهینه‌سازی پرومت‌ها در مقیاس بزرگ چالش‌های زیادی به همراه دارد. معماری ترکیبی این مشکل را با تبدیل مدیریت پروموت به یک ماژول مستقل درون سیستم حل می‌کند.

سینگ اشاره کرد: «ما دیده‌ایم که سازمان‌ها در زمینه حفظ یکپارچگی پرومت‌ها و مدیریت نسخه‌ها با مشکل مواجه می‌شوند. با افزودن یک کتابخانه مرکزی برای پرومت‌ها در معماری ترکیبی، تیم‌ها می‌توانند رویکردهای خود را استاندارد کنند و در عین حال انعطاف‌پذیر باقی بمانند. این امر به‌ویژه زمانی مؤثر است که با ویژگی‌هایی مانند آزمایش A/B برای پرومت‌ها، مدل‌ها و تغییرات داده ترکیب شود.»

این معماری ترکیبی، امکان رویکردی ساختاریافته را برای مدیریت، نظارت و ارزیابی مدل‌ها فراهم می‌کند و به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد تا هر یک از این فعالیت‌ها را در ماژول‌های اختصاصی خود مدیریت کنند.

امنیت و انطباق در سیستم‌های ترکیبی هوش مصنوعی مولد

با اینکه معماری‌های ترکیبی انعطاف‌پذیری بیشتری ارائه می‌دهند، اما چالش‌های خاصی در زمینه امنیت و انطباق به همراه دارند. ماهیت توزیع‌شده سیستم‌های ماژولار هوش مصنوعی مولد، نیازمند مدیریت امنیت داده‌ها است، زیرا داده‌های حساس ممکن است از چندین ماژول عبور کنند.

رعایت قوانین حفاظت از داده‌ها امری حیاتی است، به‌ویژه زمانی که داده‌ها باید از زیرساخت‌های سازمانی خارج شوند. در چنین مواردی، تنها داده‌های ضروری باید منتقل شوند و اطلاعات محرمانه به‌صورت ایمن و در داخل سازمان مدیریت شوند.

علاوه بر این، مدل‌های هوش مصنوعی مولد ممکن است در معرض حملات خصمانه قرار گیرند، جایی که ورودی‌های مخرب برای دستکاری رفتار مدل به کار می‌روند. سینگ پیشنهاد می‌دهد که اعتبارسنجی ورودی و خروجی به‌طور منظم بخشی از جریان کاری سیستم‌های ترکیبی باشد. همچنین استفاده از کانال‌های ارتباطی امن و مکانیزم‌های کنترل دسترسی ضروری است. یک چارچوب قوی برای حکمرانی داده‌ها همراه با ممیزی‌های منظم امنیتی، به تضمین امنیت محیط‌های برنامه‌نویسی کمک می‌کند.

ترکیب مسیر پیش رو

انعطاف‌پذیری معماری‌های ترکیبی، مسیر امیدوارکننده‌ای را برای کاربردهای هوش مصنوعی تولیدی (Generative AI) فراهم می‌کند. با تکامل رابط‌های استاندارد، سینگ تأکید می‌کند که سازمان‌ها می‌توانند از وابستگی به فروشندگان خاص اجتناب کنند و با آزمایش راه‌حل‌های هوش مصنوعی رقابتی، بهترین گزینه‌ها را برای نیازهای خود پیدا کنند.

ماژولار بودن معماری‌های ترکیبی، رویکرد کم‌کد (Low-Code) یا بدون کد (No-Code) را تسهیل می‌کند و توسعه هوش مصنوعی را امکان‌پذیرتر می‌کند. این امر باعث تسریع در پذیرش هوش مصنوعی تولیدی در صنایع مختلف می‌شود.

با این حال، پیاده‌سازی معماری‌های ترکیبی می‌تواند چالش‌برانگیز باشد. ادغام چندین ماژول و انتقال از محیط‌های آزمایشی به محیط‌های عملیاتی، به‌ویژه با پیشرفت سریع ابزارها و فناوری‌های هوش مصنوعی، مشکلاتی را ایجاد می‌کند. مسائلی مانند حریم خصوصی داده‌ها، حقوق مالکیت فکری و قابلیت اطمینان مدل‌ها، همچنان از حوزه‌های کلیدی هستند که با گسترش کاربردهای هوش مصنوعی تولیدی توسط سازمان‌ها، نیاز به توجه مداوم دارند.

سینگ توصیه می‌کند که نظارت جامعی در طول چرخه عمر برنامه‌های هوش مصنوعی، از مرحله ایده‌پردازی تا استقرار، انجام گیرد تا اطمینان حاصل شود که سیستم‌های ماژولار هوش مصنوعی تولیدی به‌طور یکپارچه عمل می‌کنند.

چارچوب‌های مشاهده‌پذیری (Observability) و روش‌های GenAIOps می‌توانند معیارهایی مانند دقت مدل، عملکرد برنامه و بهره‌وری هزینه را ردیابی کنند. این کار دید جامعی از سلامت سیستم ارائه می‌دهد و به توسعه راه‌حل‌های هوش مصنوعی تولیدی کمک می‌کند که هم قابل اعتماد و هم مؤثر باشند.

با به‌کارگیری معماری‌های ترکیبی، سازمان‌ها می‌توانند خود را برای سازگاری سریع با تحولات دنیای هوش مصنوعی آماده کنند و از انعطاف‌پذیری، مقیاس‌پذیری و امنیت بهبودیافته‌ای که سیستم‌های ماژولار ارائه می‌دهند، بهره‌مند شوند.