הגישה המתקדמת של היום יכולה להפוך במהירות למערכת מדור קודם של המחר. ארגונים המשקיעים בפתרונות SaaS המונעים על ידי בינה מלאכותית ניצבים בפני שאלה קריטית: כיצד נוכל להבטיח שהמערכות המיושמות היום לא יהפכו לחוב הטכני של המחר?

‍

התשובה אינה טמונה בבחירת הטכנולוגיה המתקדמת ביותר הזמינה, אלא בבחירת פלטפורמות הבנויות על ארכיטקטורות גמישות וניתנות להתאמה, המסוגלות להתפתח לצד יכולות בינה מלאכותית מתפתחות. מאמר זה מנתח יישומים שונים של ארכיטקטורות מודולריות בבינה מלאכותית, תוך התמקדות ביצירת אחזור רבודה (RAG), ומשווה בין הגישות הארכיטקטוניות השונות.

‍

הסיכון הנסתר של יישומי בינה מלאכותית נוקשים

ארגונים רבים בוחרים בפתרונות בינה מלאכותית המבוססים בעיקר על יכולות קיימות, תוך התמקדות בפונקציונליות מיידית ומזניחים את הארכיטקטורה הבסיסית הקובעת את יכולת ההסתגלות לטווח ארוך. גישה זו יוצרת מספר סיכונים משמעותיים:

התיישנות טכנולוגית

קצב החדשנות בתחום הבינה המלאכותית ממשיך להאיץ, עם התקדמויות מהותיות המופיעות בטווחי זמן קצרים יותר ויותר. מערכות קשיחות הבנויות סביב גישות ספציפיות של בינה מלאכותית מתקשות לעתים קרובות לשלב התקדמויות אלו, וכתוצאה מכך נוצרים פערים ביכולות בהשוואה לפתרונות חדשים יותר.

דרישות עסקיות משתנות

גם אם הטכנולוגיה תישאר סטטית (והיא לא תמשיך), דרישות העסק יתפתחו. ארגונים מגלים לעתים קרובות מקרי שימוש בעלי ערך בתחום הבינה המלאכותית שלא נצפו במהלך היישום הראשוני. פלטפורמות לא גמישות מתקשות לעתים קרובות להתקדם מעבר לפרמטרי התכנון המקוריים שלהן.

התפתחות מערכת האקולוגיה של האינטגרציה

היישומים, מקורות הנתונים והמערכות המקיפים פתרון בינה מלאכותית יתפתחו עם הזמן באמצעות שדרוגים, החלפות ותוספות חדשות. פלטפורמות בינה מלאכותית קשיחות הופכות לעתים קרובות לצווארי בקבוק באינטגרציה, הדורשים פתרונות יקרים או מגבילות את הערך של השקעות טכנולוגיות אחרות.

שינויים רגולטוריים ותאימות

דרישות הממשל של בינה מלאכותית ממשיכות להתפתח ברחבי העולם, עם הופעתן של תקנות חדשות המטילות דרישות הסבר, הערכת הוגנות ותיעוד. מערכות חסרות גמישות ארכיטקטונית מתקשות לעתים קרובות להסתגל לצורכי תאימות משתנים אלה.

‍

פרדיגמת RAG: מקרה בוחן בארכיטקטורה מודולרית

יצירת אחזור רבודה (RAG) היא דוגמה מצוינת לארכיטקטורה מודולרית אשר מחוללת מהפכה באופן שבו מערכות בינה מלאכותית מתוכננות ומיושמות. AWS מגדירה זאת כ"תהליך של אופטימיזציה של הפלט של מודל שפה גדול (LLM) על ידי התייחסות לבסיס ידע סמכותי חיצוני למקורות נתוני האימון שלו לפני יצירת תגובה".

יישום RAG של AWS

AWS פיתחה ארכיטקטורת ענן RAG המדגימה את עקרונות המודולריות והגמישות. כפי שהדגישו יונג'י צ'ן והנרי ג'יה בבלוג של AWS Public Sector , ארכיטקטורה זו כוללת ארבעה מודולים נפרדים:

‍

1. מודול ממשק משתמש : מקיים אינטראקציה עם משתמשי קצה דרך Amazon API Gateway
2. מודול תזמור : מקיים אינטראקציה עם משאבים שונים כדי להבטיח שרכישת נתונים, הנחיות ויצירת תגובות זורמים בצורה חלקה.
3. מודול הטמעה : מספק גישה למודלים שונים של יסודות
4. מודול אחסון וקטורים : מנהל את אחסון הנתונים המוטמעים ואת ביצוע חיפושי וקטורים

זרימת העיבוד עוברת בשני מסלולים עיקריים:

להעלאת נתונים:

1. מסמכים המאוחסנים בדליים של Amazon S3 עוברים עיבוד על ידי פונקציות AWS Lambda לצורך פיצול וחלוקה לנקודות.
2. מקטעי טקסט נשלחים לתבנית ההטמעה כדי להמיר אותם לווקטורים
3. הטמעות מאוחסנות ומאונדקסות במסד הנתונים הווקטורי שנבחר

לצורך יצירת תגובות:

1. המשתמש שולח הנחיה
2. ההנחיה נשלחת לתבנית הטמעה
3. המודל ממיר את ההנחיה לווקטור לחיפוש סמנטי במסמכים בארכיון
4. התוצאות הרלוונטיות ביותר מוחזרות לתואר שני במשפטים (LLM)
5. ה-LLM מייצר את התשובה על ידי התחשבות בתוצאות הדומות ביותר ובהנחיות הראשוניות.
6. התגובה שנוצרה מועברת למשתמש

יתרונות ארכיטקטורת AWS RAG

AWS מדגישה מספר יתרונות מרכזיים של ארכיטקטורה מודולרית זו:

• מודולריות ומדרגיות : "האופי המודולרי של ארכיטקטורת RAG והשימוש בתשתית כקוד (IaC) מקלים על הוספה או הסרה של שירותי AWS לפי הצורך. עם שירותי AWS מנוהלים, ארכיטקטורה זו מסייעת לנהל תעבורה מוגברת ובקשות נתונים באופן אוטומטי ויעיל, ללא הקצאה מוקדמת."
• גמישות וזריזות : "ארכיטקטורת RAG המודולרית מאפשרת לך ליישם טכנולוגיות ושירותים חדשים במהירות ובקלות רבה יותר מבלי שתצטרך לחולל מהפכה מוחלטת במסגרת ארכיטקטורת הענן. זה מאפשר לך להיות זריז יותר בתגובה לצרכים המשתנים של השוק והלקוחות."
• התאמה למגמות עתידיות : "הארכיטקטורה המודולרית מפרידה בין תזמור, מודלים של בינה מלאכותית גנרטיבית ומאגרים וקטוריים. כל אחד בנפרד, שלושת המודולים הללו הם תחומי מחקר פעיל ושיפור מתמיד."

טכנולוגיית וקטור: לב ליבה של ארכיטקטורת RAG

אלמנט מכריע בארכיטקטורת RAG הוא מסד הנתונים הווקטורי. AWS מדגישה כי "מכיוון שכל הנתונים (כולל טקסט, אודיו, תמונות או וידאו) חייבים להיות מומרים לווקטורים מוטמעים כדי שמודלים גנרטיביים יוכלו לתקשר איתם, מסדי נתונים וקטוריים ממלאים תפקיד קריטי בפתרונות בינה מלאכותית גנרטיבית."

AWS תומכת בגמישות זו על ידי הצעת מספר אפשרויות של מסד נתונים וקטורי:

• מסדי נתונים מסורתיים כמו OpenSearch ו-PostgreSQL עם יכולות וקטוריות נוספות
• מסדי נתונים ייעודיים של וקטורים בקוד פתוח כגון ChromaDB ו-Milvus
• פתרונות AWS מקוריים כמו Amazon Kendra

הבחירה בין אפשרויות אלה "יכולה להיות מונחה על ידי תשובות לשאלות כגון באיזו תדירות מתווספים נתונים חדשים, כמה שאילתות נשלחות בדקה, והאם השאילתות הנשלחות דומות במידה רבה."

‍

ארכיטקטורות בינה מלאכותית משולבות מודלים: הגישה הנוירונית

בעוד שארכיטקטורת AWS RAG מיושמת כמערכת מבוזרת על פני שירותי ענן מרובים, מערכות בינה מלאכותית אחרות נוקטות בגישה משולבת יותר, שבה קיימים עקרונות מודולריות בתוך ארכיטקטורה נוירונית מאוחדת.

המקרה של עוזרי בינה מלאכותית מתקדמים

עוזרי בינה מלאכותית מתקדמים, כמו אלה המבוססים על מודלי LLM מהדור הבא, משתמשים בעקרונות דומים ל-RAG אך עם כמה הבדלים אדריכליים משמעותיים:

1. אינטגרציה נוירונית : הרכיבים הפונקציונליים (הבנת שאילתות, אחזור מידע, יצירת תגובות) משולבים בתוך הארכיטקטורה הנוירונית, במקום להיות מפוזרים על פני שירותים נפרדים.
2. מודולריות קונספטואלית : מודולריות קיימת ברמה הקונספטואלית והפונקציונלית, אך לאו דווקא כרכיבים נפרדים פיזית וניתנים להחלפה.
3. אופטימיזציה מאוחדת : כל צינור העיבוד עובר אופטימיזציה בשלב האימון והפיתוח, במקום שניתן להגדיר אותו על ידי המשתמש הסופי.
4. אינטגרציה של שליפה-יצירת נתונים עמוקה : מערכת השליפה משולבת עמוק יותר בתהליך היצירה, עם משוב דו-כיווני בין רכיבים, במקום להיות תהליך רציף נוקשה.

למרות הבדלי היישום הללו, מערכות אלו חולקות את עקרונות הליבה של RAG: העשרת מודל שפה במידע חיצוני רלוונטי כדי להגביר את הדיוק ולהפחית הזיות, ויצירת ארכיטקטורה המפרידה (לפחות מבחינה מושגית) בין שלבי העיבוד השונים.

‍

עקרונות עיצוב לארכיטקטורות גמישות של בינה מלאכותית

ללא קשר לגישה הספציפית, ישנם עקרונות עיצוב אוניברסליים המקדמים גמישות בארכיטקטורות בינה מלאכותית:

עיצוב מודולרי

פלטפורמות בינה מלאכותית גמישות באמת משתמשות בארכיטקטורות מודולריות שבהן ניתן לשדרג או להחליף רכיבים באופן עצמאי מבלי לדרוש שינויים במערכת כולה. גם גישת AWS וגם גישת מערכות הבינה המלאכותית המשולבות פועלות לפי עיקרון זה, אם כי עם יישומים שונים.

גישה אגנוסטית-מודל

פלטפורמות גמישות שומרות על הפרדה בין הלוגיקה העסקית לבין יישום הבינה המלאכותית הבסיסית, מה שמאפשר לשנות את רכיבי הבינה המלאכותית הבסיסית ככל שהטכנולוגיה מתפתחת. זה ניכר במיוחד בארכיטקטורת AWS, שבה ניתן להחליף מודלים בקלות.

עיצוב API-First

מערכות הבינה המלאכותית הניתנות להתאמה הטובה ביותר נותנות עדיפות לנגישות תכנותית באמצעות ממשקי API מקיפים, במקום להתמקד אך ורק בממשקי משתמש מוגדרים מראש. בארכיטקטורת AWS, כל רכיב חושף ממשקים מוגדרים היטב, מה שמקל על האינטגרציה והשדרוגים.

תשתית הפצה רציפה

ארכיטקטורות גמישות דורשות תשתית שנועדה לעדכונים תכופים ללא הפרעה לשירות. עיקרון זה מיושם הן במערכות מבוזרות כמו ארכיטקטורת AWS והן במודלים משולבים של בינה מלאכותית, אם כי עם מנגנונים שונים.

מסגרת הרחבה

פלטפורמות גמישות באמת מספקות מסגרות להרחבות ספציפיות ללקוח מבלי לדרוש התערבות של הספק. זה בולט במיוחד במערכות מבוזרות, אך אפילו מודלים משולבים של בינה מלאכותית יכולים להציע צורות של התאמה אישית.

איזון בין הסתגלות ליציבות

בעוד שאנו מדגישים גמישות אדריכלית, חיוני להכיר בכך שגם מערכות ארגוניות דורשות יציבות ואמינות. איזון בין הצרכים הסותרים לכאורה הללו דורש:

חוזי ממשק יציבים

בעוד שיישומים פנימיים עשויים להשתנות לעתים קרובות, חיוני לשמור על ערבויות יציבות קפדניות עבור ממשקים חיצוניים, עם מדיניות גרסאות ותמיכה רשמית.

שיפור הדרגתי

יש להציג תכונות חדשות עם שינויים נוספים ולא עם החלפות, במידת האפשר, כדי לאפשר לארגונים לאמץ חידושים בקצב שלהם.

קצב עדכון מבוקר

שדרוגים צריכים לעקוב אחר לוח זמנים צפוי ומבוקר, המאזן בין חדשנות מתמשכת ליציבות תפעולית.

התכנסות עתידית: לקראת ארכיטקטורות היברידיות

עתיד ארכיטקטורות הבינה המלאכותית צפוי לראות התכנסות בין הגישה המבוזרת, כפי שמוצגת על ידי AWS RAG, לבין הגישה המשולבת של מודלים מתקדמים של בינה מלאכותית. מגמות משמעותיות כבר צצות:

התכנסות רב-מודאלית

בינה מלאכותית מתקדמת במהירות מעבר לעיבוד מודלים יחידים, למודלים מאוחדים שעובדים בצורה חלקה בין שיטות (טקסט, תמונות, אודיו, וידאו).

ריבוי דגמים מיוחדים

בעוד שמודלים כלליים ממשיכים להתקדם, אנו רואים גם עלייה בפיתוח של מודלים ייעודיים עבור תחומים ומשימות ספציפיים, הדורשים ארכיטקטורות שיכולות לתזמר ולשלב מודלים מרובים.

רצף ענן קצה

עיבוד בינה מלאכותית מופץ יותר ויותר על פני רצף, מהענן ועד לקצה, כאשר מודלים נפרסים במקומות בהם הם יכולים לאזן בצורה יעילה יותר בין ביצועים, עלות ודרישות נתונים.

הרמוניזציה רגולטורית

ככל שתקנות בינה מלאכותית גלובליות יבשילו, אנו צופים הרמוניה גדולה יותר של דרישות בין תחומי שיפוט, שילווה באופן פוטנציאלי במסגרות הסמכה.

‍

סיכום: ציווי העתיד

בתחום המתפתח במהירות כמו בינה מלאכותית, התכונה החשובה ביותר של פלטפורמה אינה היכולות הנוכחיות שלה, אלא היכולת שלה להסתגל להתקדמות עתידית. ארגונים שבוחרים פתרונות המבוססים בעיקר על היכולות של היום מוצאים את עצמם לעתים קרובות מגבילים את אפשרויות המחר.

‍

על ידי מתן עדיפות לגמישות אדריכלית באמצעות עקרונות כגון עיצוב מודולרי, גישות ללא תלות במודלים, חשיבה המבוססת על API, תשתית אספקה רציפה ויכולת הרחבה חזקה, ארגונים יכולים לבנות יכולות בינה מלאכותית שמתפתחות לצד התקדמות טכנולוגית וצרכים עסקיים.

כפי ש-AWS מציינת, "קצב האבולוציה של בינה מלאכותית גנרטיבית הוא חסר תקדים", ורק ארכיטקטורות מודולריות וגמישות באמת יכולות להבטיח שההשקעות של היום ימשיכו לייצר ערך בנוף הטכנולוגי המתפתח במהירות של המחר.

‍

אולי העתיד שייך לא רק לאלה שיכולים לחזות בצורה הטובה ביותר את מה שיקרה, אלא לאלה שבונים מערכות שיכולות להסתגל לכל מה שיקרה.