أضف النموذج اللغوي إلى نظامك القديم على مراحل، ولكل مرحلة طريق عودة جرّبته بنفسك. ابدأ بجرد نقاط التكامل، والبيانات التي تستخدمها كل نقطة، ومن يملكها. ثم جرّب ميزة للقراءة فقط تقترح ولا تنفّذ، وشغّلها في وضع ظلّي على عمل حقيقي، ثم وجّه إليها نسبة متزايدة من الطلبات عبر مفتاح يعيد الجميع إلى المسار القديم عند الحاجة. أما الميزات التي تكتب في النظام القديم فاتركها إلى النهاية، بعد أن تقدّم المراحل السابقة أدلتها.
يتناول هذا المقال ترتيب الخطوات. أما البنية المستهدفة، بما فيها المحوّلات والهوية وحدود الأدوات وفصل القراءة عن الكتابة، فيشرحها مخططنا لإضافة نموذج لغوي إلى تطبيق قديم.
يحمل نظامك القديم سلوكًا لم يوثّقه أحد: مهام دفعية تعمل في ساعات غريبة، وحقول تحمل أكثر من معنى، وتكامل يتعطل إذا تأخر الرد ثانية واحدة. وميزة النموذج اللغوي تضيف اعتمادًا قد يكون بطيئًا أو مخطئًا أو غير متاح. أدخلها على مراحل، فلا تجد كل مفاجأة أمامها إلا مساحة صغيرة تفسدها.
وتصف إرشادات AWS Prescriptive Guidance نمط Strangler Fig للتحديث: تستبدل الوظائف جزءًا جزءًا خلف طبقة توجيه، ويعمل الجزءان القديم والجديد جنبًا إلى جنب طوال الانتقال. ونطبّق الفكرة نفسها عند إضافة الذكاء الاصطناعي: نقطة توجيه تقرر هل يسلك الطلب المسار الحالي أم الجديد، فتوسّع الوصول خطوة خطوة، وتعيد الطلبات الجديدة إلى المسار السابق متى شئت. أما العمل الجاري لحظة التبديل فيحتاج قاعدة صريحة لإلغائه أو تصريفه.
اكتب الأماكن المرشحة التي قد يفيد فيها النموذج: الشاشات، ومسارات العمل، والمهام الدفعية، وقنوات الطلبات الواردة. وسجّل لكل منها:
- البيانات التي تقرؤها، ومن يملكها، وهل تتضمن معلومات شخصية أو سرية؛
- هل تكتب شيئًا، وعبر أي واجهة؛
- كيف تتصرف اليوم حين يبطئ أحد الاعتمادات أو يتعطل؛
- ذروة الحمل والقيود الزمنية؛
- من يحق له اعتماد التغييرات عليها، وأين يمكن وضع مفتاح الإيقاف.
واحسم ملكية البيانات الآن. فطوال الانتقال يبقى النظام القديم هو السجل المعتمد. يقرأ مكوّن النموذج ويلخّص ويقترح، ولا يتحول في غفلة منك إلى مصدر ثانٍ للحقيقة عن البيانات نفسها.
شكل 1: اجرد قبل البناء. وحافظ على سجل معتمد واحد.
ابدأ بتجربة معزولة ببيانات اختبار مسموح بها ومراجعين تعرفهم بالاسم. واختر ميزة تقترح ولا تمسّ السجلات: ملخص لسجل العميل في شاشة إدارة علاقات العملاء، أو مسودة رد يعدّلها الموظف، أو تصنيف مقترح للتذاكر الواردة يؤكده شخص. وإذا تباطأ النموذج أو غاب، فلتعمل الشاشة كما كانت تعمل قبله.
وتميّز إرشادات Anthropic الهندسية لبناء الوكلاء بين مسارات العمل التي تتبع مسارات برمجية محددة مسبقًا، والوكلاء الذين يوجّهون استخدامهم للأدوات بأنفسهم، وتوصي بالبدء بأبسط حل يعمل. وفي دمج الأنظمة القديمة يعني ذلك في أغلب الحالات مسار عمل ثابتًا: يستدعي النظام القديم النموذج عند نقطة واحدة محددة، ويعرض الناتج على مراجع التجربة. وحتى ناتج القراءة فقط قد يفشي بيانات أو يضلل قرارًا، لذا افرض الصلاحيات واختبر جودة الإجابات.
قبل أن يرى مستخدمو الإنتاج ناتجه، شغّل المكوّن الجديد بالتوازي مع العملية الحالية، ببيانات مسموح بمعالجتها لدى هذا النموذج والمزوّد. عطّل الإرسال والدفع وسائر الآثار الفعلية في المسار الظلّي، وخصّص له ميزانية موارد مستقلة حتى لا يبطئ العمل المكرر المسار الحي. يتلقى مدخلات حقيقية، وتسجّل أنت مخرجاته بدل عرضها. ثم قارنها بنتائج متوقعة راجعها مختصون، وبما فعله الموظفون أو منطق النظام القديم. والاختلاف وحده لا يثبت خطأ النموذج ولا صحة المسار القديم؛ فانظر في أنواع الاختلاف إلى جانب نسبته، وفي زمن الاستجابة والتكلفة تحت الحمل الحقيقي.
ويريك الوضع الظلّي مشكلات تفوتها بيانات الاختبار: صيغ سجلات غير مألوفة، وعربية وإنجليزية ممزوجتان في حقل واحد، ومهلات تنقضي في ساعات الذروة. وأخضع سجلات الوضع الظلّي لضوابط الوصول ومدد الاحتفاظ نفسها المطبقة على بيانات الإنتاج. واكتب معايير الانتقال إلى المرحلة التالية قبل أن تصل النتائج؛ ويشرح دليلنا عن بوابات الإطلاق والمراقبة والتراجع لميزات نماذج اللغة كيف تضعها.
شكل 2: شغّل الظل دون آثار فعلية. راجع النتائج واحمِ البيانات والموارد.
استخدم نقطة التوجيه لكشف الميزة على مراحل: فريق داخلي أولًا، ثم مجموعة صغيرة من المستخدمين، ثم مجموعات أوسع. واربط كل توسيع بمعايير اتفقتم عليها مسبقًا، وأبقِ المسار القديم عاملًا ومصونًا، لأنه وسيلة تراجعك. والتراجع هنا قلبُ مفتاح يعيد التوجيه إلى المسار القديم، لا إعادة نشر تحت الضغط. جرّبه قبل وصول أول مستخدمين حقيقيين، ثم قبل كل توسيع. وأبقِ الصلاحيات وقواعد حذف البيانات محدثة في المسار البديل، وحدّد كيف تلغي العمل المعلّق أو تصرّفه، وحافظ على توافق صيغ البيانات. ولا يسترد مفتاح التوجيه معلومات رآها المستخدم ولا أثرًا خارجيًا اكتمل.
وحدّد مسبقًا ما يسمح لك بإيقاف المسار القديم: فترة دون حوادث جسيمة، ومقاييس جودة مستقرة، وتوقيع المالك. وحتى ذلك الحين يتعايش القديم والجديد، كما يقصد نمط Strangler Fig.
لا تدع ناتج النموذج يغيّر السجلات إلا بعد أن تثبت ميزة القراءة قيمتها. ومرّر الكتابة عبر واجهات النظام القديم المعتمدة التي تتحقق من البيانات، كواجهاته البرمجية أو طوابيره أو عمليات الاستيراد الدفعي، لا مباشرة في قاعدة بياناته. واشترط أن يوافق شخص على أي كتابة لها أثر خارجي، وأعد التحقق من صلاحيات الإجراء المقترح وصحته لحظة التنفيذ، واربط الموافقة بذلك الإجراء بعينه. واجعل كل كتابة قابلة للتتبع، ولا يُحدث تكرارها أثرًا مزدوجًا، وصمّم إجراءات تعويضية، لأن الكتابة التي وصلت إلى أنظمة أخرى لا يعيدها مفتاح.
وهنا تؤتي ملكية البيانات ثمرتها. فإذا بقي النظام القديم هو السجل المعتمد، وصل كل تغيير مقبول إليه عبر قواعده المعتادة، وبقيت النسخ والفهارس والأنظمة اللاحقة بحاجة إلى تسوية. اربط مفاتيح منع التكرار بالمستأجر والعملية ومحتواها، واحفظ نتائجها بصورة ذرية، واختبر التسليم المكرر والمتأخر.
إذا لم تبلغ نتائج الوضع الظلّي المعايير، فتوقف قبل أن يرى المستخدمون الميزة؛ وإلا وسّعت التعرض لإخفاق تعرفه. وإذا تبيّن أن الفكرة واجهة منتج جديدة، كمحادثة موجهة للعملاء أو منصة للمحللين، فابنِها بجانب النظام القديم واقرأ بياناته عبر واجهة معتمدة بدل زرعها في شاشاته القديمة. وللصورة الأوسع لتحديث الأنظمة، راجع دليلنا عن نمط Strangler Fig لتحديث الأنظمة القديمة.
هذا التسلسل إرشاد من تكنوستاك، لا متطلب من AWS أو Anthropic. وإن كنت تخطط لأول ميزة ذكاء اصطناعي على منصة قديمة، فيمكن لفريق خدمة أنظمة الذكاء الاصطناعي أن يساعدك في جرد نقاط التكامل وتنفيذ المراحل بأمان.
- Amazon Web Services. Strangler fig pattern، ضمن AWS Prescriptive Guidance: استبدال تدريجي خلف طبقة توجيه، مع تعايش المكونات القديمة والجديدة طوال الانتقال.
- Anthropic. Building effective agents: تميّز بين مسارات العمل المحددة مسبقًا والوكلاء، وتوصي بالبدء بأبسط حل، وتصف أمثلتها المنشورة في ديسمبر 2024 بأنها تاريخية.
