نافذة السياق

ما هي نافذة السياق؟

نافذة السياق هي إجمالي المعلومات التي يستطيع النموذج اللغوي الكبير (LLM) «رؤيتها» وأخذها في الاعتبار عند توليد الرد. وتُقاس بالرموز المميزة (Tokens)، إذ يعادل الرمز نحو ¾ كلمة، وتشمل كل ما يعالجه النموذج: أمر النظام الذي يحدد سلوك الوكيل، وسجل المحادثة مع العميل، وأي مستندات مسترجعة عبر RAG، والأدوات والدوال المتاحة للوكيل.

يمكن تشبيهها بالذاكرة العاملة للذكاء الاصطناعي. فالنموذج ذو نافذة السياق البالغة 128,000 رمز يستطيع استيعاب نحو 96,000 كلمة من المعلومات دفعة واحدة، أي ما يعادل رواية كاملة. أما النموذج ذو النافذة البالغة 4,000 رمز فيستوعب نحو 3,000 كلمة، أي قرابة 6 صفحات.

أهمية حجم نافذة السياق في خدمة العملاء

في دعم العملاء، يؤثر حجم نافذة السياق تأثيرًا مباشرًا في جودة تفاعلات الذكاء الاصطناعي. فكلما كبرت نافذة السياق، استطاع الوكيل:

• تذكّر سجل المحادثة بالكامل، حتى في المحادثات الطويلة المتبادلة
• معالجة وثائق المنتجات الموسعة وتفاصيل السياسات
• مراعاة التفاعلات السابقة للعميل وسجل حسابه
• التعامل مع الأسئلة المعقدة متعددة الأجزاء دون أن يفقد تسلسلها

أما نافذة السياق الصغيرة فتفرض مفاضلات، إذ يتعين على النظام تحديد المعلومات التي يُدرجها وتلك التي يستبعدها. فإذا تطلّب سؤال العميل فهم دليل منتج مفصل وسجل محادثاته الممتد على 3 أشهر معًا، فإن محدودية نافذة السياق تعني أن الوكيل قد يغفل تفاصيل جوهرية.

السياق التقني: تقدّم النماذج الرائدة الحديثة اليوم نوافذ سياق تتراوح بين 128K و2M رمز، وهي زيادة كبيرة مقارنةً بنوافذ 4K-8K رمز التي كانت معيارًا في 2023. وقد جعل هذا التوسع من العملي لوكلاء الذكاء الاصطناعي معالجة قواعد معرفة كاملة إلى جانب سياق المحادثة.

نافذة السياق مقارنةً بقاعدة المعرفة

تخدم نافذة السياق وقاعدة المعرفة أغراضًا مختلفة. فقاعدة المعرفة تخزّن جميع معلومات المؤسسة بشكل دائم، أما نافذة السياق فهي الجزء من تلك المعلومات الذي يُحمَّل في النموذج لتفاعل محدد. وتسد تقنيات RAG والرسم البياني المعرفي هذه الفجوة من خلال الانتقاء الذكي للمعلومات من قاعدة المعرفة لوضعها في نافذة السياق لكل استفسار.

ميزة Maven: إدارة ذكية للسياق

تستخدم Maven AGI رسمًا بيانيًا معرفيًا لضمان أن تملأ المعلومات الأكثر صلة نافذة السياق في كل تفاعل. فبدلًا من حشو النافذة بكل ما هو متاح، يحدد نظام الاسترجاع في Maven بدقة السياسات وتفاصيل الحساب وسجل المحادثة المهمة للاستفسار الحالي. وهذه الإدارة الذكية للسياق هي ما يُتيح تحقيق معدلات حل مرتفعة حتى في المحادثات المعقدة متعددة الأدوار.

دليل من Maven: حققت Mastermind نسبة حل بلغت 93% في الدردشة المباشرة مع Maven AGI مع التعامل مع عدد تواصلات أكبر بنسبة 60%، ما يبيّن أن الإدارة الذكية للسياق قابلة للتوسع دون التضحية بالدقة.

الأسئلة الشائعة

ماذا يحدث عندما تتجاوز المحادثة نافذة السياق؟

عندما تتجاوز المعلومات نافذة السياق، تُلخَّص الأجزاء الأقدم من المحادثة أو المستندات المسترجعة الأقل صلة أو تُستبعد. وتحافظ الأنظمة جيدة التصميم على السياق الأهم وتلخّص الباقي، حتى لا «ينسى» الوكيل تفاصيل جوهرية في منتصف المحادثة.

هل تعني نافذة السياق الأكبر أداءً أفضل دائمًا؟

ليس بالضرورة. فنوافذ السياق الأكبر تتيح قدرًا أكبر من المعلومات، لكنها قد تُدخل أيضًا معلومات غير ضرورية تشوّش النموذج. وتُظهر الأبحاث أن النماذج قد تواجه صعوبة في العثور على المعلومات ذات الصلة حين تكون مدفونة في منتصف سياق طويل جدًا. ولذلك فإن الاسترجاع الذكي الذي يضع المعلومات الصحيحة في النافذة أهم من حجم النافذة بحد ذاته.

كيف يُقاس حجم نافذة السياق؟

تُقاس نوافذ السياق بالرموز المميزة (Tokens). ويعادل الرمز نحو ¾ كلمة إنجليزية. وتستوعب نافذة السياق البالغة 128K رمز نحو 96,000 كلمة. ويختلف التقسيم إلى رموز باختلاف النموذج واللغة، إذ تستهلك النصوص بغير الإنجليزية والشيفرات البرمجية عادةً عددًا أكبر من الرموز لكل كلمة.