عصر بک‌اندهای مبتنی بر هوش مصنوعی: وقتی APIها از طریق مدل‌های زبانی بزرگ بافتی می‌شوند
بک‌اندهای مبتنی بر هوش مصنوعی به مدل‌های زبانی بزرگ اجازه می‌دهند تا منطق API را به صورت پویا و شخصی‌سازی شده در زمان واقعی هدایت کنند. این مقاله به بررسی معماری، مزایا و چالش‌های این رویکرد جدید می‌پردازد.
عصر بک‌اندهای مبتنی بر هوش مصنوعی
این مقاله به بررسی تحول بزرگی در توسعه بک‌اند می‌پردازد که در آن APIها دیگر از منطق ثابت و از پیش تعریف شده پیروی نمی‌کنند، بلکه توسط مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) مانند GPT-4 در زمان اجرا منطق خود را به صورت پویا تولید می‌کنند. این رویکرد که "بک‌اند مبتنی بر هوش مصنوعی" نامیده می‌شود، امکان ایجاد سیستم‌های بسیار انعطاف‌پذیر و شخصی‌سازی شده را فراهم می‌آورد.
تفاوت اصلی با APIهای سنتی
- API سنتی: منطق کسب‌وکار ثابت و از پیش کدگذاری شده
- API مبتنی بر هوش مصنوعی: منطق پویا بر اساس زمینه کاربر و محتوای تعامل
نمونه عملی: مسیریابی تیکت پشتیبانی
"تصور کنید سیستمی که تیکت‌های پشتیبانی را بر اساس تنش، قصد و فوریت آن‌ها مسیریابی می‌کند"
- استفاده از GPT-4 برای تحلیل محتوای تیکت
- تعیین دپارتمان مسئول و سطح فوریت
- حذف قواعد ثابت و جایگزینی با منطق پویا
چالش‌ها و راهکارهای امنیتی
- تزریق ورودی: سانسور و اعتبارسنجی ورودی کاربر
- اعتبارسنجی خروجی: استفاده از schema validation مانند Zod
- قابلیت ردیابی: ثبت تاریخچه promptها و پاسخ‌ها
معماری پیشنهادی
- لایه پیش‌پردازش برای سانسور و غنی‌سازی داده
- تولیدکننده prompt برای ساخت قالب و زمینه
- موتور LLM برای پردازش اصلی
- لایه پس‌پردازش برای اعتبارسنجی و منطق fallback
این رویکرد جدید نیازمند مسئولیت‌پذیری بیشتر توسعه‌دهندگان در زمینه اعتبارسنجی، قابلیت ردیابی و ایجاد سیستم‌های fallback است.