هندسة سياق الذكاء الاصطناعي: ما هي وكيف تحسن دقة الذكاء الاصطناعي

مع ازدياد قوة نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، لم يعد التوجيه هو الجزء الصعب. أصبح السياق هو القيد.

هندسة السياق هي تزويد نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) بالمعلومات الصحيحة بالشكل الصحيح.

ما الذي يجعل هندسة السياق صعبة؟

تحتاج إلى هندسة كل طبقة من طبقات المكدس لالتقاط السياق وإتاحته. إذا أرسلت سياقًا قليلًا جدًا، فلن تعرف نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) ماذا تفعل. إذا أرسلت سياقًا كثيرًا جدًا، فسوف تنفد الرموز. إذن، كيف تجد التوازن؟

فيما يلي، نشارك كل ما تحتاج إلى معرفته عن هندسة السياق.

ما هي هندسة سياق الذكاء الاصطناعي؟

الأمر يتجاوز كتابة المطالبات. هندسة السياق تحدد:

🌟 الغرض: تحسين المعلومات التي تقدمها في نافذة السياق في LLM وتصفية المعلومات غير المهمة.

كيف يحسن السياق استجابات الذكاء الاصطناعي؟

بدون سياق، يتنبأ LLM بالاستمرار الأكثر احتمالاً إحصائياً للنص. من ناحية أخرى، تعمل هندسة السياق الجيدة على تحسين المخرجات من خلال:

لنلخص ذلك بكلمات توبي لوتكي، الرئيس التنفيذي لشركة Shopify:

أنا أحب مصطلح هندسة السياق أكثر من مصطلح هندسة المطالبات. فهو يصف المهارة الأساسية بشكل أفضل: فن توفير كل السياق اللازم للمهمة حتى تتمكن LLM من حلها بشكل معقول.

دور هندسة السياق في سير العمل المدعوم بالذكاء الاصطناعي

في سير العمل المدعوم بالذكاء الاصطناعي، لا تعتبر نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) أدوات مستقلة. فهي تعمل داخل أنظمة تحتوي بالفعل على بيانات وقواعد وحالة.

تسمح هندسة السياق للنموذج بفهم مكانه في سير العمل وما يُسمح له بفعله بعد ذلك.

عندما يكون النموذج على دراية بالحالة الحالية والأفعال السابقة والمدخلات المفقودة، يمكنه أن يوصي بالخطوة التالية الصحيحة أو ينفذها بدلاً من تقديم نصيحة عامة.

وهذا يعني أيضًا توفير منطق الأعمال بشكل صريح، مثل قواعد الموافقة وقيود الامتثال ومسارات التصعيد. عندما تكون هذه العناصر جزءًا من السياق، تظل قرارات الذكاء الاصطناعي متوافقة مع الواقع التشغيلي.

أخيرًا، تتيح هندسة السياق سير عمل متعدد الخطوات وفعال من خلال ضمان نقل الحالات والقرارات بشكل واضح في كل خطوة.

هذا يمنع تراكم الأخطاء مع توسع نطاق سير العمل، وبالتالي يحسن فعالية السياق.

كيف تعمل هندسة السياق؟

تعمل هندسة السياق عن طريق تشكيل المعلومات تدريجيًا قبل وصولها إلى النموذج.

تتضمن بنية نظام هندسة السياق ما يلي:

فوائد هندسة السياق في أنظمة الذكاء الاصطناعي

إليك سبب حاجتك إلى هندسة السياق عند إنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي:

نتائج أكثر دقة

توفير سياق ذي صلة بالقرار يقلل من الغموض. يعتمد النموذج على الحقائق والقيود والحالات المعروفة بدلاً من الاعتماد على التخمينات الاحتمالية.

سلوك متسق على نطاق واسع

تنتج هياكل السياق المستقرة مخرجات قابلة للتكرار. تؤدي المدخلات المتشابهة إلى قرارات متشابهة، وهو أمر ضروري لعمليات سير العمل الإنتاجية.

تقليل التكلفة والكمون

السياق المحدد والمضغوط يتجنب إهدار الرموز. تستجيب الأنظمة بشكل أسرع دون الحاجة إلى تحميل السجلات أو المستندات الكاملة بشكل متكرر.

أتمتة أكثر أمانًا

يُشفر السياق قواعد العمل والأذونات. وهذا يسمح للذكاء الاصطناعي بالتصرف دون انتهاك السياسات أو إثارة إجراءات محفوفة بالمخاطر.

سير عمل متعدد الخطوات أفضل

تحافظ عمليات نقل السياق النظيفة على الحالة عبر الخطوات. لا تتراكم الأخطاء مع زيادة تعقيد سير العمل أو زيادة دور الوكيل.

تسهيل عملية التصحيح والتكرار

السياق المنظم يجعل الأخطاء مرئية. يمكنك تتبع الأخطاء إلى المدخلات المفقودة أو القديمة أو المصنفة بشكل خاطئ بدلاً من إلقاء اللوم على النموذج.

اعتماد أقوى من قبل المؤسسات

تبدو أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تحترم سياق سير العمل موثوقة، وهو فرق مهم بين البرامج التجريبية والأدوات التي يتم اعتمادها على مستوى المؤسسة.

هندسة السياق بالذكاء الاصطناعي مقابل هندسة المطالبات

هندسة المطالبات: اطلب من ChatGPT كتابة بريد إلكتروني لإعلان ميزة جديدة. أنت تكتب تعليمات لمهمة واحدة.

هندسة السياق: أنت تقوم ببناء روبوت لخدمة العملاء. يجب أن يتذكر التذاكر السابقة، ويصل إلى تفاصيل حساب المستخدم، ويحتفظ بسجل المحادثات.

كما أوضح الباحث في مجال الذكاء الاصطناعي، أندريه كارباثي:

يربط الناس المطالبات بوصف موجز للمهام التي تعطيها لبرنامج LLM في استخدامك اليومي. في كل تطبيق LLM صناعي قوي، تعد هندسة السياق فنًا وعلمًا دقيقًا لملء نافذة السياق بالمعلومات الصحيحة للخطوة التالية.

+1 لـ "هندسة السياق" على "هندسة المطالبات".

يربط الناس المطالبات بوصف موجز للمهام التي تعطيها لـ LLM في استخدامك اليومي. في كل تطبيق LLM صناعي القوة، هندسة السياق هي فن وعلم دقيق لملء نافذة السياق... https://t.co/Ne65F6vFcf

— Andrej Karpathy (@karpathy) 25 يونيو 2025

تستخدم معظم التطبيقات مزيجًا من هندسة المطالبات وهندسة السياق. لا تزال بحاجة إلى مطالبات مكتوبة جيدًا في نظام هندسة السياق الخاص بك.

الفرق هو أن هذه المطالبات تعمل مع معلومات أساسية مدارة بعناية. لا تحتاج إلى البدء من جديد في كل مرة.

تطبيقات هندسة سياق الذكاء الاصطناعي

المجالات الرئيسية التي يتم فيها بالفعل تنفيذ هندسة سياق الذكاء الاصطناعي هي 👇

أتمتة خدمة دعم العملاء ومكتب المساعدة

تتعامل معظم روبوتات الدردشة مع كل رسالة على أنها جديدة، مما يجبر المستخدمين على تكرار أنفسهم مرارًا وتكرارًا.

بفضل هندسة السياق، يمكن للذكاء الاصطناعي الرجوع إلى سجل المستخدم والتفاعلات السابقة وسجلات الشراء ووثائق المنتج. وبذلك، يستجيب الذكاء الاصطناعي كزميل في الفريق يعرف المشكلة بالفعل.

مساعدو الكتابة بالذكاء الاصطناعي ومساعدو الإنتاجية في مكان العمل

لا تقدم أدوات الكتابة بالذكاء الاصطناعي قيمة إلا عندما تفهم ما تعمل عليه، وأهميته، وما هو موجود بالفعل. بدون هذا السياق، توفر هذه الأدوات الوقت في الصياغة، ولكنها لا تزال تتطلب إعادة كتابة مكثفة ومواءمة يدوية.

هنا يأتي دور هندسة السياق في تغيير نتائج الذكاء الاصطناعي. من خلال تأسيس الذكاء الاصطناعي على حالة المهمة والوثائق والقرارات السابقة واتفاقيات الفريق، ينتقل مساعدو الكتابة من إنشاء نصوص عامة إلى تقديم دعم يراعي سير العمل.

📌 مثال من الواقع: ClickUp Brain، الذكاء الاصطناعي الأصلي لـ ClickUp ، يطبق هندسة السياق على مستوى مساحة العمل. بدلاً من مطالبة المستخدمين بلصق الخلفية في المطالبات، فإنه يسحب السياق مباشرة من المهام والمستندات والتعليقات والأولويات والجداول الزمنية.

تعد القدرة على اتخاذ القرارات السياقية من القدرات الأساسية. فهي تقيّم المشاريع الجارية إلى جانب قدرات الفريق والأداء السابق لإبراز الرؤى القابلة للتنفيذ.

أولاً، يمكن لـ Brain اكتشاف الحمل الزائد والتأخيرات والاختناقات. إلى جانب تلخيص المشكلة، يوصي أيضًا بإجراء تعديلات محددة في شكل إعادة توزيع المهام وتحديث الجداول الزمنية وإعادة توزيع الأولويات.

نظرًا لأن هذه القرارات تستند إلى سياق مساحة العمل الحية، فإن الناتج قابل للاستخدام على الفور. لا حاجة لإعادة ذكر الخلفية أو شرح الأولويات أو مواءمة التوصيات يدويًا مع الواقع.

تشير الفرق التي تستخدم ClickUp Brain إلى معدلات تكامل كاملة أعلى بـ 2.26 مرة وأدنى درجات الإحباط من الذكاء الاصطناعي (27.1٪).

مبيعات وذكاء CRM

تشمل سير عمل المبيعات رسائل البريد الإلكتروني والاجتماعات وأنظمة إدارة علاقات العملاء وجداول البيانات. بدون سياق، لا يمكن للذكاء الاصطناعي فهم زخم الصفقة أو نية المشتري.

تمنح هندسة السياق الذكاء الاصطناعي رؤية واضحة لمحادثات المشتري، والجداول الزمنية، ونبرة التواصل، والتفاعلات السابقة. وهذا يساعد في الكشف عن الرؤى، واكتشاف الصفقات المتعثرة، واقتراح الإجراء التالي المناسب.

مساعدو الرعاية الصحية والذكاء الاصطناعي السريري

تعتمد القرارات الطبية على تاريخ المريض وتقارير المختبر والوصفات الطبية وملاحظات الأطباء، ولكن هذه المعلومات غالبًا ما تكون موجودة في أنظمة منفصلة. وهذا يؤدي إلى إضاعة الأطباء الكثير من الوقت في إعادة إدخال البيانات والمخاطرة بتجاهل التفاصيل المهمة. وأحيانًا يقضون ما يقرب من 40٪ من وقتهم في الأعمال الإدارية.

تربط هندسة سياق الذكاء الاصطناعي بين نقاط البيانات هذه. وهي تدعم الأطباء من خلال تقديم ملخصات دقيقة ومسودات وثائق وإبراز التاريخ ذي الصلة وإبراز المخاطر المحتملة أو الخطوات التالية.

مساعدو الموارد البشرية والتوظيف

تعتمد قرارات التوظيف على السياق، مثل المهارات وردود الفعل على المقابلات ومدى ملاءمة الدور وبيانات التوظيف السابقة. تتيح لك هندسة سياق الذكاء الاصطناعي تحليل السير الذاتية ووصف الوظائف ونصوص المقابلات والأنماط التاريخية لتحديد التطابقات القوية بشكل أسرع.

الأدوات والمنصات التي تدعم هندسة السياق

ما هي الأدوات التي تساعدك على تنفيذ هندسة السياق على نطاق واسع؟

1. LangChain (الأفضل لتجميع السياق برمجياً)

LangChain هو إطار عمل مفتوح المصدر لتنسيق بناء أنظمة الذكاء الاصطناعي حيث يجب تجميع السياق وتحديثه وتوجيهه برمجيًا.

تساعد أداة وكيل الذكاء الاصطناعي المطورين على ربط نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) بالأدوات ومصادر البيانات والذاكرة ومنطق التحكم بدلاً من الاعتماد على المطالبات الثابتة.

تتولى Core LangChain عمليات التسلسل والاسترجاع، بينما تتيح LangGraph سير عمل قائم على الرسوم البيانية وحالة التخزين المؤقت للتفكير المعقد متعدد الخطوات.

تستند DeepAgents على هذا الأساس لدعم الوكلاء المستقلين طويلي الأمد من خلال التخطيط والوكلاء الفرعيين والسياق المستمر.

تجتمع هذه المكونات معًا لتجعل LangChain طبقة تحكم لهندسة السياق، حيث تقرر متى يتم جلب السياق، وكيف يتطور، وأين يتدفق عبر سير عمل الوكلاء.

أفضل ميزات LangChain

قيود LangChain

أسعار LangChain

تقييمات ومراجعات LangChain

ماذا يقول المستخدمون الحقيقيون عن LangChain؟

وفقًا لأحد المستخدمين على Reddit:

بعد تجربة عدة طرق مختلفة، انتهى بي الأمر إلى تفضيل استخدام الأداة القياسية التي تستدعي langgraph worfklows. لذا، أقوم بتغليف سير العمل الحتمي كوكلاء يستدعيهم LLM الرئيسي كأدوات. بهذه الطريقة، يوفر LLM الرئيسي تجربة مستخدم ديناميكية حقيقية ويقوم بتسليم سير العمل للقيام بالأعمال الشاقة، والذي يعيد النتائج بشكل جيد إلى LLM الرئيسي.

2. OpenAI API (توفر واجهة برمجة التطبيقات للذكاء الاصطناعي السياقي سياقًا منظمًا واستدعاء الأدوات وعناصر التحكم على مستوى النظام)

واجهة برمجة التطبيقات OpenAI API هي واجهة عامة الغرض للوصول إلى نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي المتقدمة التي تدعم مجموعة واسعة من التطبيقات.

يستخدمه المطورون لدمج فهم اللغة وتوليدها في المنتجات. كما أنه يدعم التلخيص والترجمة والمساعدة في الكود والاستدلال.

تدعم واجهة برمجة التطبيقات (API) الدردشة والتضمينات واستدعاء الوظائف والإشراف والمدخلات متعددة الوسائط، مما يتيح التفاعلات المنظمة مع النماذج. تعد OpenAI مناسبة تمامًا للنماذج الأولية السريعة، حيث إنها تتعامل مع المصادقة والتحجيم والإصدارات.

تُعزى سهولة الاستخدام إلى كيفية قيام واجهة برمجة التطبيقات (API) بتجريد سلوك النموذج المعقد إلى نقاط نهاية بسيطة وموثوقة.

أفضل ميزات OpenAI API

قيود واجهة برمجة التطبيقات OpenAI

أسعار واجهة برمجة تطبيقات OpenAI

GPT-5. 2

GPT-5. 2 Pro

GPT-5 Mini

تقييمات ومراجعات OpenAI API

ماذا يقول المستخدمون الحقيقيون عن OpenAI API؟

وفقًا لأحد المستخدمين على Reddit:

واجهات برمجة التطبيقات (APIs) الخاصة بـ OpenAI تشبه أي واجهة برمجة تطبيقات أخرى، لذا من الناحية الفنية، لا ينبغي أن يكون هناك أي منحنى تعلم. جميع نقاط النهاية والمعلمات وأمثلة الاستجابات موثقة جيدًا. إذا كانت لديك خبرة أساسية في التطوير، فلن تحتاج إلى دورة تدريبية. أتفق مع النقطة المذكورة أعلاه بشأن تعلم لغة Python. تحتوي مكتبات Python على جميع المعلومات ذات الصلة لتسهيل الأمور. هناك مكتبات Node إذا كنت ترغب في الاستمرار في استخدام JS أيضًا. سيكون أكبر منحنى تعلم هو كيفية استخدامها بشكل استراتيجي. اقضِ بعض الوقت في تجربة رسائل النظام ومطالبات المستخدم والمعلمات في Playground قبل أن تحاول إنشاؤها باستخدام الكود. (أنا متأكد من أنه يمكنك الحصول على كود نموذجي من Playground بعد أن تجد شيئًا يعمل).

3. LlamaIndex (الأفضل لنظام توليد تعزيز الاسترجاع)

LlamaIndex هو إطار عمل مفتوح المصدر للبيانات مصمم لجعل البيانات الخارجية متاحة وقابلة للاستخدام لنماذج اللغة الكبيرة.

يوفر موصلات وفهارس وواجهات استعلام تحول البيانات المنظمة وغير المنظمة إلى تمثيلات يمكن لـ LLMs معالجتها بكفاءة.

يمكنك إنشاء أنظمة RAG دون الحاجة إلى بنية تحتية مخصصة معقدة. فهي تجرد عملية الاسترجاع والتحويل إلى متجهات وترتيب الصلة.

يُستخدم عادةً في حالات الاستخدام مثل البحث الدلالي والتلخيص والإجابة على الأسئلة، استنادًا إلى بيانات حقيقية.

أفضل ميزات LlamaIndex

أسعار LlamaIndex

تقييمات ومراجعات LlamaIndex

ماذا يقول المستخدمون الحقيقيون عن LlamaIndex؟

شارك أحد المستخدمين على Reddit:

بصراحة، أعتقد أن معظم أطر عمل genAi مثل langchain وllamaindex ليست جيدة وتجعل الكود أكثر تعقيدًا. من الأفضل استخدام لغة البايثون العادية.

4. ClickUp BrainGPT (الأفضل كمساعد AI في مساحة العمل الخاصة بك)

تساعدك معظم الأدوات في هذه القائمة في جوانب محددة من هندسة السياق. فهي تجمع المطالبات وتسترجع البيانات وتنسق سير العمل.

ClickUp Brain يتبع نهجًا مختلفًا. باعتباره أول مساحة عمل متكاملة للذكاء الاصطناعي في العالم، يوحد ClickUp مشاريعك ومهامك ووثائقك واتصالاتك في منصة واحدة، مع ذكاء اصطناعي مدرك للسياق مدمج بداخلها.

إليك الطريقة 👇

اعمل مع الذكاء الاصطناعي الذي يفهمك ويفهم عملك

ClickUp Brain يفهم سياق عملك.

يستخرج السياق من مهام ClickUp ووثائقك وتعليقاتك والتبعيات والحالات والخطوط الزمنية والملكية. لا تحتاج إلى لصق الخلفية أو شرح تاريخ المشروع في كل مرة تطرح فيها سؤالاً بناءً على بيانات مساحة العمل.

📌 على سبيل المثال، عندما يسأل المدير: "ما الذي يبطئ حملة الربع الثالث؟" يقوم بمسح مساحة العمل ويظهر العوائق الملموسة مثل:

تحصل على تقرير حاجز يوضح أصحاب الإجراءات وتأثير الوقت.

كتابة AI متوافقة بالفعل مع التنفيذ

يعمل ClickUp Brain كمساعد كتابة يعتمد على الذكاء الاصطناعي، ولكن مع اختلاف جوهري: فهو يكتب مع إدراك لما يبنيه الفريق.

عندما يقوم مدير مشروع أو مسوق بصياغة رسائل الإطلاق داخل مستند ClickUp، يمكن لـ Brain القيام بما يلي:

والأهم من ذلك، أن تظل الكتابة مرتبطة بالمهام والجداول الزمنية والموافقات. لا يوجد انفصال بين الوثائق والعمل. مما يوفر الكثير من الوقت حيث لا يحتاج المحتوى إلى إعادة تفسير لاحقًا.

💡 نصيحة احترافية: اختر من بين عدة نماذج للذكاء الاصطناعي من عائلات ChatGPT وClaude وGemini مباشرةً داخل ClickUp Brain!

• استخدم نموذجًا سريعًا وخفيفًا لتلخيص ملاحظات الاجتماع داخل مهمة ما.
• انتقل إلى نموذج أكثر اعتمادًا على الاستدلال عند تحليل أداء الحملة عبر المستندات والمهام ولوحات المعلومات.

الحركة الفعالة الحقيقية؟ قم بإقران اختيار النموذج مع السياق المتصل بـ ClickUp —المهام والتعليقات والمستندات والحقول المخصصة — بحيث لا يكون النموذج "ذكيًا" فحسب، بل يعمل أيضًا داخل واقع مساحة العمل الفعلية الخاصة بك.

أتمتة المهام السياقية التي تقلل من الأعباء اليدوية

بفضل المهام المدعومة بالذكاء الاصطناعي، تحول ClickUp السياق إلى إجراءات. تشمل الميزات الرئيسية ما يلي:

إليك كيفية استخدام أتمتة المهام المدعومة بالذكاء الاصطناعي في ClickUp لتقليل الأعمال الروتينية 👇

نظرًا لأن الأتمتة تعتمد على السياق المباشر، تقضي الفرق وقتًا أقل في ترجمة النوايا إلى بنية. يتقدم العمل دون تدخل يدوي مستمر.

دع وكلاء الذكاء الاصطناعي يقومون بالأعمال الشاقة

توسع ClickUp Super Agents نطاق الذكاء الاصطناعي السياقي لـ ClickUp ليتجاوز الاستعلامات الفردية إلى التنفيذ المستقل متعدد الخطوات.

بدلاً من انتظار مطالبات محددة، تعمل وكالات الذكاء الاصطناعي هذه للأتمتة نيابة عنك داخل مساحة العمل، وتقوم بالمهام والقواعد والنتائج بناءً على السياق والأهداف التي تحددها.

ما يميزها عن الوكلاء العاديين:

أفضل ميزات ClickUp

قيود ClickUp

أسعار ClickUp

تقييمات ومراجعات ClickUp

ماذا يقول المستخدمون الحقيقيون عن ClickUp AI؟

يشارك أحد مستخدمي ClickUp تجربته على G2:

لقد كان ClickUp Brain MAX إضافة رائعة إلى سير عملي. الطريقة التي يجمع بها بين عدة نماذج لغة كبيرة (LLMs) في منصة واحدة تجعل الاستجابات أسرع وأكثر موثوقية، كما أن تحويل الكلام إلى نص عبر المنصة يوفر الكثير من الوقت. كما أنني أقدر حقًا الأمان على مستوى المؤسسات، والذي يمنحني راحة البال عند التعامل مع المعلومات الحساسة. [...] ما يبرز أكثر هو كيف يساعدني على تجاوز الضوضاء والتفكير بشكل أوضح — سواء كنت ألخص الاجتماعات أو أصوغ المحتوى أو أطرح أفكارًا جديدة. أشعر وكأنني أمتلك مساعدًا شاملاً يعمل بالذكاء الاصطناعي ويتكيف مع كل ما أحتاجه.

التحديات والاعتبارات عند العمل مع هندسة السياق بالذكاء الاصطناعي

فيما يلي التحديات الرئيسية التي يجب أن تكون على دراية بها. يمكن أن يخرج السياق عن السيطرة، حتى عندما يدعم النموذج مليون نافذة سياق رمزية. فيما يلي التحديات الرئيسية التي يجب أن تكون على دراية بها 👇

تسمم السياق

إذا تسللت هلوسة أو استنتاج غير صحيح إلى السياق وتم الرجوع إليه مرارًا وتكرارًا، فإن النموذج يعامله على أنه حقيقة. هذا السياق المسموم يمكن أن يحبس سير العمل في افتراضات غير صحيحة تستمر بمرور الوقت وتقلل من جودة المخرجات.

تشتيت السياق

السياقات الأكبر مغرية، ولكن عندما يصبح السياق كبيرًا جدًا، تبدأ النماذج في التركيز بشكل مفرط على التاريخ المتراكم وتقليل الاستفادة مما تعلمته أثناء التدريب. وهذا يمكن أن يتسبب في تكرار الذكاء الاصطناعي للتفاصيل السابقة بدلاً من توليف الخطوة التالية الأفضل.

👀 هل تعلم؟ وجدت دراسة أجرتها Databricks أن دقة نموذج Llama 3. 1 405B بدأت في الانخفاض عند حوالي 32,000 رمز، قبل أن تمتلئ نافذة السياق بوقت طويل. أما النماذج الأصغر حجمًا، فقد انخفضت دقتها في وقت أبكر.

غالبًا ما تفقد النماذج جودة الاستدلال قبل "نفاد" السياق بوقت طويل، مما يجعل اختيار السياق وضغطه أكثر قيمة من حجم السياق الخام.

الارتباك في السياق

تتنافس المعلومات غير ذات الصلة أو ذات الإشارة المنخفضة في السياق على الاهتمام مع البيانات الهامة. عندما يشعر النموذج بأنه مضطر لاستخدام كل رمز سياق، تصبح القرارات مشوشة وتتأثر الدقة، حتى لو كان هناك "المزيد" من المعلومات من الناحية الفنية.

تضارب السياق

مع تراكم المعلومات، قد تتعارض الحقائق الجديدة أو أوصاف الأدوات مع المحتوى السابق. عند وجود سياق متضارب، تكافح النماذج للتوفيق بين الإشارات المتنافسة، مما يؤدي إلى نتائج غير متسقة أو غير متماسكة.

مشاكل الحمل الزائد للأدوات ومشاكل الاختيار

عندما يتم تضمين عدد كبير جدًا من تعريفات الأدوات في السياق دون تصفية، يمكن أن يستدعي النموذج أدوات غير ذات صلة أو يعطي الأولوية للأدوات غير المثلى. يؤدي التحميل الانتقائي للأدوات ذات الصلة فقط إلى تقليل الارتباك وتحسين جودة القرار.

تعقيد الهندسة والصيانة

تتطلب الإدارة الفعالة للسياق عملية مستمرة من التخفيف والتلخيص والتفريغ والعزل. يجب أن تقرر الأنظمة متى يتم ضغط السجل ومتى يتم جلب معلومات جديدة، مما يتطلب بنية تحتية مدروسة بدلاً من الحيل المؤقتة.

انضباط ميزانية الرموز

كل رمز يؤثر على السلوك؛ ولا تضمن النوافذ السياقية الأكبر حجمًا نتائج أفضل. عليك التعامل مع السياق كمورد مُدار، وموازنة الأهمية والحداثة مقابل تكلفة الرموز وميزانية اهتمام النموذج.

مستقبل هندسة السياق

هذا يمثل الانتقال من مرحلة التجريب إلى مرحلة التوسع. لن يتم إدارة السياق من قبل البشر بعد الآن، بل سيتم إنشاؤه وإدارته بواسطة الكود. سيكون وظيفة من وظائف بنية النظام نفسه.

سنلخص ذلك باستخدام المقالة الممتازة التي كتبها Serge Liatko على مجتمع مطوري OpenAI كأساس لنا:

تتطور هندسة السياق إلى بنية سير العمل

ستفسح هندسة السياق المجال بشكل متزايد لهندسة سير العمل الآلي. ولن تقتصر المهمة على تغذية الرموز الصحيحة.

تتضمن هندسة السياق الفعالة تنسيق سلسلة كاملة من الاستدلالات والأدوات وتدفقات البيانات التي تتكيف تلقائيًا مع الاحتياجات المتغيرة.

هذا يعني بناء أنظمة ديناميكية تدير السياق الصحيح بنفسها ضمن سير عمل شامل.

التنسيق الآلي يحل محل المطالبات اليدوية

الحدود التالية هي الذكاء الاصطناعي الذي ينظم نفسه. سيربط بين الاسترجاع والأدوات والذاكرة والمنطق التجاري دون أن يقوم البشر بصياغة كل موجه أو حزمة سياق يدويًا. بدلاً من توفير كل جزء من البيانات بشكل صريح، ستستنتج الأنظمة السياق ذي الصلة وتديره تلقائيًا بناءً على الأهداف والتاريخ.

تصبح الأتمتة الشاملة هي المحرك الحقيقي للإنتاجية

مع تطور هندسة السياق، تأتي مكاسب الإنتاجية من سير العمل الآلي. تعمل نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) كوكلاء، وتنسق الأدوات، وتراقب الحالة، وتنفذ منطق متعدد الخطوات دون تدخل المستخدم في التفاصيل.

لن تحتاج إلى إدخال السياق المفقود يدويًا. سيقوم النظام بتنظيم السياق لدعم الذاكرة طويلة المدى والاستدلال.

السياق الموحد يجعل الذكاء الاصطناعي يعمل بشكل أفضل

تتلاشى دقة الذكاء الاصطناعي عندما يتشتت السياق عبر الأدوات وسير العمل والأشخاص. عندما تكون المعلومات مبعثرة، تضطر النماذج إلى التخمين.

تتميز مساحات العمل المتقاربة للذكاء الاصطناعي مثل ClickUp في هذا المجال، حيث توحد العمل والبيانات والذكاء الاصطناعي في استراتيجية السياق الخاصة بك.

هل أنت مستعد لتجربتها؟ سجل في ClickUp مجانًا.