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.
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:
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.
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.
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.
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.
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".
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:
זרימת העיבוד עוברת בשני מסלולים עיקריים:
להעלאת נתונים:
לצורך יצירת תגובות:
AWS מדגישה מספר יתרונות מרכזיים של ארכיטקטורה מודולרית זו:
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:
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."
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.
עוזרי בינה מלאכותית מתקדמים, כמו אלה המבוססים על מודלי LLM מהדור הבא, משתמשים בעקרונות דומים ל-RAG אך עם כמה הבדלים אדריכליים משמעותיים:
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.
ללא קשר לגישה הספציפית, ישנם עקרונות עיצוב אוניברסליים המקדמים גמישות בארכיטקטורות בינה מלאכותית:
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.
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.
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.
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.
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.
בעוד שאנו מדגישים גמישות אדריכלית, חיוני להכיר בכך שגם מערכות ארגוניות דורשות יציבות ואמינות. איזון בין הצרכים הסותרים לכאורה הללו דורש:
בעוד שיישומים פנימיים עשויים להשתנות לעתים קרובות, חיוני לשמור על ערבויות יציבות קפדניות עבור ממשקים חיצוניים, עם מדיניות גרסאות ותמיכה רשמית.
יש להציג תכונות חדשות עם שינויים נוספים ולא עם החלפות, במידת האפשר, כדי לאפשר לארגונים לאמץ חידושים בקצב שלהם.
שדרוגים צריכים לעקוב אחר לוח זמנים צפוי ומבוקר, המאזן בין חדשנות מתמשכת ליציבות תפעולית.
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:
בינה מלאכותית מתקדמת במהירות מעבר לעיבוד מודלים יחידים, למודלים מאוחדים שעובדים בצורה חלקה בין שיטות (טקסט, תמונות, אודיו, וידאו).
בעוד שמודלים כלליים ממשיכים להתקדם, אנו רואים גם עלייה בפיתוח של מודלים ייעודיים עבור תחומים ומשימות ספציפיים, הדורשים ארכיטקטורות שיכולות לתזמר ולשלב מודלים מרובים.
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.
ככל שתקנות בינה מלאכותית גלובליות יבשילו, אנו צופים הרמוניה גדולה יותר של דרישות בין תחומי שיפוט, שילווה באופן פוטנציאלי במסגרות הסמכה.
.png)
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.
.svg)
.svg)
.svg)
