في مجال الذكاء الاصطناعي، عندما نتحدث عن أنظمة ذكية متاحة على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع، لم يعد الاستقرار ميزة إضافية، بل أصبح مطلبًا أساسيًا. تواجه أنظمة الذكاء الاصطناعي تحديات وعدم يقين أكبر مقارنة بالخدمات الخلفية التقليدية. تشمل هذه التحديات التقلب في استدلال النموذج، وقيود واجهة الطرف الثالث، وتغيرات سياسة المنصة، ووقت الإستجابة لمصادر البيانات، وتلوث سياق المحادثة، وغيرها. للحفاظ على تجربة مستخدم متسقة على المدى الطويل، يجب علينا من منظور هندسي تحقيق "التحمل، التخفيف، والتعافي الذاتي"، وهذه هي الجوانب الثلاثة الرئيسية.

أولاً، تعتبر آلية التحمل أول خط دفاع عن استقرار النظام. نحتاج إلى تحديد نطاق الفشل المقبول والاستراتيجيات المناسبة لإعادة المحاولة لكل خطوة رئيسية. يشمل ذلك التمييز بين العمليات القابلة للتكرار وغير القابلة للتكرار، وتحديد أي الفشل قد يؤدي إلى أخطاء متعلقة بالمستخدم، وأيها يمكن معالجته داخليًا بواسطة النظام. بالنسبة لاستدعاءات الأدوات، يجب علينا تسجيل السجلات الهيكلية للطلبات والاستجابات، وإعداد حدود للإعادة والانقطاع بناءً على أنواع الفشل المختلفة (مثل أخطاء التحليل، مشاكل الأذونات، الأعطال الخارجية أو أوقات الانتظار). في إدارة الجلسات، نحتاج إلى التحكم في طول السياق وتقليل الضوضاء، وفي نفس الوقت إعداد نصوص آمنة للمحادثات الاستثنائية وآليات استعادة الذاكرة.

ثانياً، هدف استراتيجية التراجع هو تحويل "غير قابل للاستخدام" إلى "قابل للاستخدام بشكل محدود". عندما يكون النموذج غير متاح أو يكون وقت الإستجابة أطول من المتوقع، يمكننا استخدام نموذج خفيف الوزن أو قوالب مسبقة كبدائل. عندما تكون واجهات برمجة التطبيقات الخارجية مقيدة، يمكن التبديل إلى وضع القراءة فقط أو استخدام البيانات المخزنة. إذا أصبحت مراجعة المنصة أكثر صرامة، يمكننا إغلاق المواضيع عالية المخاطر والمحتوى الذي يحتوي على كلمات حساسة تلقائيًا. من المهم أن تتماشى استراتيجية التراجع مع تجربة المنتج، لتجنب شعور المستخدمين بأن النظام قد تعطل. في الوقت نفسه، يجب أن تكون جميع عمليات التراجع مرئية بوضوح في لوحة المراقبة والتقارير اللاحقة، لتسهيل التحليل والتحسين في المستقبل.

أخيرًا، يتيح القدرة على الشفاء الذاتي للنظام استعادة نفسه من الأخطاء. بالنسبة للأعطال المتوقعة، يجب أن نقوم بإنشاء عملية تلقائية تشمل "الفحص الصحي، وإعادة التشغيل التلقائية، والتحويل الساخن". مثل هذه الآلية يمكن أن تستجيب بسرعة عند حدوث مشكلة، مما يقلل إلى الحد الأدنى تأثيرها على المستخدم.

من خلال تنفيذ هذه الاستراتيجيات، يمكن أن تحافظ أنظمة الذكاء الاصطناعي على الاستقرار والموثوقية في بيئات التشغيل المعقدة، مما يوفر للمستخدمين خدمات مستمرة وعالية الجودة.