چگونه یک چت‌بات LLM امن بسازیم؟

Introducción

ما با مجوز کار می‌کنیم، که نان و آب ماست. LLMها اینطور نیستند. اما اخیراً ما با در نظر گرفتن ملاحظات مجوز، زیاد در مورد چگونگی ساخت چت‌بات‌های LLM امن فکر کرده‌ایم. این پست به طور عمیق به نحوه ساخت یکی از آنها با استفاده از Oso Cloud و فیلتر کردن لیست نمی‌پردازد، بلکه به عنوان یک پست مقدماتی برای چت‌بات‌های LLM، نحوه کار آنها و بهترین شیوه‌های ساخت آنها ارائه می‌شود.

چت‌بات‌های LLM چیستند؟

LLMها یا مدل‌های زبانی بزرگ، مدل‌های پیشرفته هوش مصنوعی هستند که بر روی حجم وسیعی از داده‌ها آموزش دیده‌اند تا با پیش‌بینی محتمل‌ترین توالی کلمات بر اساس متن، زبان انسان‌مانند را درک و تولید کنند. این مدل‌ها طیف گسترده‌ای از برنامه‌ها، از جمله ایجاد محتوا، تکمیل متن، ترجمه، تحلیل احساسات و تولید کد را پشتیبانی می‌کنند.

یکی از رایج‌ترین کاربردهای LLMها در چت‌بات‌ها است – ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی که مکالمه انسانی را شبیه‌سازی می‌کنند. چت‌بات‌ها به طور گسترده برای پشتیبانی مشتری، بازیابی اطلاعات و اتوماسیون وظایف استفاده می‌شوند و از طریق متن یا صدا با کاربران تعامل دارند.

LLMها و چت‌بات‌ها ذاتاً به هم پیوسته‌اند، زیرا LLMها به عنوان فناوری زیربنایی – قابلیت‌های درک و تولید زبان طبیعی (NLU) – که بسیاری از چت‌بات‌های مدرن (مانند ChatGPT، Claude، Gemini و غیره) را پشتیبانی می‌کند، عمل می‌کنند. هنگامی که کاربر یک پرس‌وجو وارد می‌کند، چت‌بات آن را به LLM ارسال می‌کند که متن را پردازش می‌کند، زمینه را با استفاده از مکانیسم‌های توجه در نظر می‌گیرد، دانش مرتبط را بازیابی می‌کند (که به طور بالقوه توسط تولید افزوده شده با بازیابی (RAG) یا APIهای خارجی تقویت می‌شود) و پاسخ مناسبی تولید می‌کند.

این معماری به چت‌بات‌ها اجازه می‌دهد تا تاریخچه مکالمه و زمینه را در چندین تبادل حفظ کنند. این امر آنها را قادر می‌سازد تا پرس‌وجوهای پیچیده، ظرافت‌های زبانی را درک کنند و پاسخ‌های دقیقی ارائه دهند یا وظایفی را انجام دهند.

با بهره‌گیری از LLMها، چت‌بات‌های مدرن به روانی، انسجام و آگاهی زمینه‌ای بیشتری دست می‌یابند که آنها را برای برنامه‌هایی مانند دستیاران مجازی، پشتیبانی تعاملی مشتری و تولید محتوای شخصی‌سازی شده بسیار مؤثر می‌کند.

نمونه‌هایی از چت‌بات‌های LLM:

1. ChatGPT (OpenAI): یک چت‌بات هوش مصنوعی همه منظوره مبتنی بر معماری GPT OpenAI، که برای وظایف متنوع مبتنی بر متن مانند پاسخ به سؤالات، تولید محتوا و ارائه کمک‌های شخصی‌سازی شده طراحی شده است. قدرت اصلی آن در توانایی آن در مدیریت طیف وسیعی از موضوعات و تولید پاسخ‌های انسانی، با استفاده از مدل GPT مبتنی بر ترانسفورماتور برای درک و تولید زبان همه منظوره نهفته است.
2. Claude (Anthropic): یک چت‌بات هوش مصنوعی ساخته شده با تمرکز Anthropic بر هم‌ترازی و ایمنی هوش مصنوعی، که برای اولویت‌بندی ملاحظات اخلاقی در عین ارائه پاسخ‌های مفید طراحی شده است. برخلاف سایر مدل‌ها، Claude بر رفتار محتاطانه و هم‌ترازی تأکید می‌کند و تضمین می‌کند که پاسخ‌ها مطابق با دستورالعمل‌های ایمنی و استانداردهای اخلاقی باشند.
3. Google Gemini (قبلاً Bard): یک چت‌بات هوش مصنوعی که در اکوسیستم جستجوی گوگل ادغام شده است و از مدل‌های زبانی پیشرفته گوگل برای کمک به اطلاعات مرتبط با متن و در زمان واقعی استفاده می‌کند. این چت‌بات با اتصال عمیق به جستجوی گوگل و امکان بازیابی اطلاعات یکپارچه در محیط جستجو، از سایرین متمایز است.
4. Meta AI: یک چت‌بات مبتنی بر هوش مصنوعی که در پلتفرم‌های رسانه‌های اجتماعی Meta مانند فیس‌بوک و واتس‌اپ تعبیه شده است. این سرویس بر پاسخ‌ها، توصیه‌ها و کمک‌های شخصی‌سازی‌شده، متناسب با زمینه اجتماعی و پیام‌رسانی، تمرکز دارد و از مدل‌های زبانی اختصاصی متا که برای این پلتفرم‌ها تنظیم شده‌اند، بهره می‌برد.

چت‌بات‌های LLM چگونه کار می‌کنند؟

LLMها از تکنیک‌های یادگیری عمیق، با تمرکز ویژه بر معماری ترانسفورماتور، برای پردازش و تولید متن استفاده می‌کنند. این مدل‌ها بر روی مجموعه داده‌های گسترده و متنوعی، از جمله کتاب‌ها، وب‌سایت‌ها و سایر منابع، آموزش داده می‌شوند و به آنها امکان یادگیری الگوها، دستور زبان، روابط زمینه‌ای و ساختارهای معنایی درون زبان را می‌دهند. در هسته عملکرد آنها، مکانیسم توجه قرار دارد که به مدل اجازه می‌دهد تا بر بخش‌های مرتبط متن ورودی تمرکز کند و وابستگی‌های بلندمدت و تفاوت‌های ظریف زمینه‌ای را درک کند. این مکانیسم، همراه با سایر تکنیک‌های پیشرفته مانند تولید افزوده بازیابی (RAG)، به LLMها اجازه می‌دهد تا با توجه پویا به اطلاعات مرتبط، چه در ورودی و چه از منابع دانش خارجی، پاسخ‌های بسیار منسجم و آگاه از زمینه تولید کنند.

توجه

در هسته مبدل‌ها، مکانیزمی به نام توجه وجود دارد که به مدل اجازه می‌دهد اهمیت کلمات مختلف در یک جمله را نسبت به یکدیگر بسنجد. این امر مدل را قادر می‌سازد تا وابستگی‌های دوربرد را ثبت کند و زمینه کلمات را فراتر از همسایگان نزدیکشان درک کند. توجه به جای پردازش کلمات به صورت جداگانه، به مدل کمک می‌کند تا نحوه تعامل هر کلمه با کلمات دیگر در ساختار جمله گسترده‌تر را درک کند.

آموزش یک LLM شامل پردازش میلیاردها پارامتر (وزن) است که به مرور زمان برای به حداقل رساندن خطاهای پیش‌بینی تنظیم می‌شوند. این مدل بر روی مجموعه داده‌های متنی بزرگ آموزش دیده و یاد می‌گیرد که کلمه بعدی را در یک توالی پیش‌بینی کند و با پردازش داده‌های بیشتر، توانایی خود را برای تولید متن منسجم و متناسب با متن بهبود بخشد.

هنگام تولید متن، مدل از الگوهایی که آموخته است برای پیش‌بینی محتمل‌ترین ادامه یک عبارت خاص استفاده می‌کند. هر کلمه بعدی بالقوه بر اساس ارتباط آن با کلمات قبلی امتیازدهی می‌شود و مدل کلمه‌ای را انتخاب می‌کند که بر اساس زمینه آموخته شده، محتمل‌ترین کلمه باشد.

برای مثال، در جمله‌ی «گربه روی … نشست»، مکانیزم توجه به مدل کمک می‌کند تا «حصیر» را نسبت به کلمات کم‌اهمیت‌تر مانند «اتوبوس» یا «کامپیوتر» در اولویت قرار دهد، زیرا تشخیص می‌دهد که «حصیر» با متن مطابقت دارد و جمله را به طور معناداری کامل می‌کند.

بنابراین، LLMها متن را با رمزگذاری ورودی از طریق لایه‌های مکانیزم‌های توجه، پالایش پیش‌بینی‌ها از طریق آموزش و تولید پاسخ‌ها با انتخاب محتمل‌ترین کلمات بعدی بر اساس متنی که آموخته‌اند، پردازش می‌کنند.

بازیابی نسل افزوده

RAG (تولید افزوده‌شده با بازیابی) تکنیکی است که بازیابی اطلاعات را با مدل‌های مولد ترکیب می‌کند. در یک سیستم RAG، وقتی مدل یک درخواست دریافت می‌کند، ابتدا اطلاعات مرتبط را از یک منبع خارجی (مانند یک سند یا پایگاه داده) با استفاده از یک مکانیسم جستجو بازیابی می‌کند. سپس از یک مدل مولد (معمولاً مبتنی بر معماری ترانسفورماتور) برای تولید پاسخی استفاده می‌کند که هم ورودی اصلی و هم اطلاعات بازیابی شده را در بر می‌گیرد.

در RAG:

1. بازیابی: مدل برای یافتن متن مرتبط، از یک پایگاه دانش خارجی یا مجموعه اسناد پرس‌وجو می‌کند.
2. تولید: یک مدل مبتنی بر ترانسفورماتور، مانند GPT یا BART، سپس بر اساس ورودی اصلی و اطلاعات بازیابی شده، پاسخی تولید می‌کند.

در حالی که معماری ترانسفورماتور بخش مولد RAG را تغذیه می‌کند، خود RAG به فرآیند تقویت تولید با دانش خارجی و بازیابی شده اشاره دارد. این امر توانایی مدل را در تولید پاسخ‌های آگاهانه‌تر، دقیق‌تر از نظر زمینه‌ای و به‌روزتر افزایش می‌دهد و به آن اجازه می‌دهد تا از طیف وسیع‌تری از اطلاعات فراتر از دانش از پیش آموزش‌دیده خود استفاده کند.

به عنوان مثال، تصور کنید که کاربری از یک دستیار مجهز به هوش مصنوعی می‌پرسد: “آخرین پیشرفت‌ها در محاسبات کوانتومی چیست؟” بدون دسترسی به اینترنت در زمان واقعی، یک مدل مولد به تنهایی ممکن است برای ارائه یک پاسخ به‌روز با مشکل مواجه شود. با این حال، در یک سیستم RAG، مدل ابتدا می‌تواند یک پایگاه داده مرتبط از مقالات تحقیقاتی اخیر یا مقالات خبری در مورد محاسبات کوانتومی را جستجو کند. سپس پاسخی تولید می‌کند که شامل آخرین یافته‌های این منابع است و پاسخی آگاهانه‌تر و دقیق‌تر را تضمین می‌کند.

بنابراین، RAG با تقویت فرآیند مولد خود با دانش خارجی در زمان واقعی، قابلیت مدل را بهبود می‌بخشد و آن را در پاسخ به سؤالات خاص یا پویا مؤثرتر می‌کند.

چت‌بات‌های LLM چگونه یاد می‌گیرند؟

یادگیری بدون نظارت

LLMها از طریق یادگیری بدون نظارت یاد می‌گیرند، جایی که آنها بر روی حجم زیادی از داده‌های متنی آموزش می‌بینند تا کلمه بعدی را در یک دنباله پیش‌بینی کنند. این فرآیند آموزش شامل تغذیه مجموعه داده‌های بزرگ و بدون برچسب به مدل است. از آنجایی که هیچ حاشیه‌نویسی صریح انسانی وجود ندارد، مدل الگوها، دستور زبان، متن و روابط بین کلمات را صرفاً با شناسایی الگوها و ساختارها در متن یاد می‌گیرد.

در هسته فرآیند یادگیری، گرادیان نزولی، یک الگوریتم بهینه‌سازی وجود دارد که پارامترهای مدل (وزن‌ها) را در طول زمان تنظیم می‌کند تا خطاهای پیش‌بینی را به حداقل برساند. مدل با وزن‌های تصادفی شروع می‌کند و با پردازش هر ورودی متن، کلمه بعدی را بر اساس متن پیش‌بینی می‌کند. هنگامی که پیش‌بینی نادرست باشد، مدل وزن‌های خود را به‌روزرسانی می‌کند تا خطاهای آینده را کاهش دهد. این فرآیند تکراری میلیاردها بار در مجموعه داده‌های عظیم تکرار می‌شود و مدل را قادر می‌سازد تا متن منسجم و متناسب با متن تولید کند.

در طول آموزش، مدل یاد می‌گیرد:

1. نحو: قواعد حاکم بر ساختار زبان.
2. معناشناسی: معنای نهفته در کلمات و عبارات.
3. زمینه: چگونگی تعامل کلمات با یکدیگر در موقعیت‌های مختلف، که به مدل اجازه می‌دهد وابستگی‌ها و تفاوت‌های ظریف بلندمدت را مدیریت کند.

یک مثال عملی از یادگیری بدون نظارت، تقسیم‌بندی مشتریان در بازاریابی است. فرض کنید شرکتی مجموعه داده‌های بزرگی از رفتار مشتریان دارد، اما هیچ دسته‌بندی از پیش تعریف‌شده‌ای مانند «مشتریان با ارزش بالا» یا «خریداران دائمی» ندارد. با استفاده از خوشه‌بندی k-means، یک الگوریتم بدون نظارت، مدل می‌تواند به‌طور خودکار مشتریان را بر اساس رفتارهای خریدشان (مثلاً پرخرج‌ها، خریداران گاه‌به‌گاه) گروه‌بندی کند. این بخش‌ها می‌توانند مبنایی برای استراتژی‌های بازاریابی هدفمندتر باشند.

تنظیم دقیق تحت نظارت

در حالی که LLMها در ابتدا از طریق یادگیری بدون نظارت آموزش داده می‌شوند، اغلب با استفاده از یادگیری تحت نظارت، برای بهبود عملکردشان در وظایف خاص، تنظیم دقیق می‌شوند. در این مرحله، مدل روی یک مجموعه داده کوچک‌تر و برچسب‌گذاری شده آموزش داده می‌شود که در آن خروجی صحیح (مثلاً یک برچسب طبقه‌بندی یا پاسخ به یک سوال) ارائه می‌شود. این امر مدل را قادر می‌سازد تا الگوهای خاص وظیفه بیشتری را یاد بگیرد و دقت خود را برای کاربردهای خاص، مانند ترجمه یا پاسخ به سوال، بهبود بخشد.

به عنوان مثال، پس از انجام تقسیم‌بندی بدون نظارت مشتری، شرکت تجارت الکترونیک ممکن است بخواهد نظرات مشتریان را به مثبت، منفی یا خنثی طبقه‌بندی کند تا کمپین‌های ایمیل را بهینه کند. این شرکت می‌تواند یک مدل از پیش آموزش دیده را با استفاده از یک مجموعه داده برچسب‌گذاری شده از نظرات مشتریان با برچسب‌های احساسات، تنظیم دقیق کند. این تنظیم دقیق به مدل اجازه می‌دهد تا در درک احساسات تخصص یابد و توانایی خود را در دسته‌بندی نظرات آینده خاص محصولات شرکت بهبود بخشد.

انتقال یادگیری

LLMها همچنین از یادگیری انتقالی استفاده می‌کنند، جایی که دانش به دست آمده از یک وظیفه را در وظایف دیگر، اغلب غیرمرتبط، به کار می‌برند. این امر مدل‌ها را قادر می‌سازد تا در سناریوهای مختلف بدون نیاز به آموزش صریح برای هر وظیفه خاص، مؤثر باشند.

با تکیه بر مثال تحلیل احساسات، فرض کنید شرکت می‌خواهد قابلیت‌های مدل خود را برای رسیدگی به طیف وسیع‌تری از سوالات مشتری، از جمله سوالات خدمات مشتری، گسترش دهد. به جای شروع از ابتدا، شرکت می‌تواند از یادگیری انتقالی برای اعمال درک مدل تحلیل احساسات از احساسات مشتری در یک وظیفه جدید، مانند پاسخ به سوالات مشتری، استفاده کند.

به عنوان مثال، شرکت می‌تواند مدل احساسات تنظیم‌شده را برای یک ربات چت خدمات مشتری تطبیق دهد. ربات چت اکنون می‌تواند احساسات بازخورد مشتری را درک کند و بر اساس آن احساسات هوشمندانه پاسخ دهد. اگر مشتری از تحویل دیرهنگام ابراز ناامیدی کند، مدل از دانش خود در مورد احساسات و زمینه برای ایجاد یک پاسخ دلسوزانه و مفید استفاده می‌کند. این رویکرد توانایی ربات چت را برای کمک به مشتریان بدون نیاز به آموزش جدید و گسترده به طور قابل توجهی افزایش می‌دهد.

ساخت یک چت‌بات داخلی: چرایی و چگونگی

چراها: چرا باید یک چت‌بات داخلی بسازیم؟

1. کوتاه کردن چرخه‌های فروش: یک چت‌بات داخلی می‌تواند با بازیابی داده‌های مشتری از سیستم‌های CRM، تولید ایمیل‌های شخصی‌سازی‌شده‌ی خروجی را خودکار کند و به تیم فروش کمک کند تا پیام‌های مرتبط با متن را سریع‌تر تولید کنند.
2. بهبود پشتیبانی مشتری: این چت‌بات می‌تواند با پایگاه‌های دانش موجود و سیستم‌های تیکت پشتیبانی ادغام شود تا پاسخ‌های سریع و دقیقی را به تیم‌های پشتیبانی ارائه دهد، زمان پاسخگویی را کاهش دهد و رضایت مشتری را بهبود بخشد.
3. آموزش کارمندان جدید: چت‌بات‌ها می‌توانند با ارائه دسترسی فوری به اسناد داخلی، سیاست‌ها و سوالات متداول، فرآیند جذب و استخدام را خودکار کنند و به کارمندان جدید کمک کنند تا فرآیندهای شرکت را به طور موثر یاد بگیرند.
4. شناسایی شکاف‌های مستندات:
   این چت‌بات می‌تواند پرسش‌های بی‌پاسخ یا درخواست‌های اطلاعاتی که در مستندات فعلی وجود ندارند را شناسایی کند و به برجسته کردن حوزه‌هایی که نیاز به به‌روزرسانی دارند، کمک کند.

چگونه‌ها: چگونه یک چت‌بات بسازیم؟

1. تعریف محدوده و دسترسی مبتنی بر نقش:
   هدف چت‌بات را – چه برای فروش، پشتیبانی یا آموزش – مشخص کنید و کنترل دسترسی مبتنی بر نقش (RBAC) را پیاده‌سازی کنید تا اطمینان حاصل شود که کاربران فقط اطلاعات مربوط به نقش‌های خود را دریافت می‌کنند. به عنوان مثال، یک نماینده پشتیبانی ممکن است به منابع داخلی دقیق دسترسی داشته باشد، در حالی که یک کارمند عمومی می‌تواند به اطلاعات اساسی‌تری دسترسی داشته باشد.
2. انتخاب فناوری و یکپارچه‌سازی:
   از مدل‌های مبتنی بر ترانسفورماتور (مثلاً GPT) برای درک زبان طبیعی استفاده کنید و آنها را با APIهای داخلی، پایگاه‌های داده و پایگاه‌های دانش ادغام کنید. از RAG برای دریافت اطلاعات مرتبط و بلادرنگ برای پاسخ‌ها استفاده کنید.
3. پیاده‌سازی سازوکارهای مجوزدهی:
   چت‌بات را با یک سرویس مجوزدهی (مانند Oso) ادغام کنید تا مجوزها را بر اساس نقش‌ها و ویژگی‌های کاربر اعمال کنید. این کار تضمین می‌کند که داده‌های حساس شرکت، مانند ارقام فروش یا عملکرد کارکنان، فقط برای پرسنل مجاز قابل دسترسی باشد.
4. آموزش و تنظیم دقیق:
   با استفاده از داده‌های مختص هر حوزه، چت‌بات را آموزش دهید و اسناد داخلی و پایگاه‌های دانش را ادغام کنید. مدل را با استفاده از یادگیری نظارت‌شده تنظیم دقیق کنید تا از پاسخ‌های دقیق در متن اطمینان حاصل شود، ضمن اینکه اطمینان حاصل شود که مدل می‌داند کدام اطلاعات باید بر اساس مجوز کاربر مخفی بماند.
5. آزمایش و نظارت:
   به طور منظم ربات را با کاربران داخلی آزمایش کنید تا مشکلات عملکرد و تلاش‌های دسترسی غیرمجاز را شناسایی کنید. به طور مداوم پایگاه دانش ربات را به‌روزرسانی کنید و مدل را به گونه‌ای تنظیم کنید که منعکس‌کننده تغییرات در فرآیندها، سیاست‌ها و پروتکل‌های امنیتی شرکت باشد.

چهار روش برای ساخت یک چت‌بات LLM: مزایا و معایب

مدل‌های از پیش آموزش‌دیده و تنظیم دقیق

یک رویکرد رایج برای ساخت یک چت‌بات مبتنی بر LLM، استفاده از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده مانند GPT یا BERT و سپس تنظیم دقیق آنها بر روی مجموعه داده‌های خاص دامنه است. مدل‌های از پیش آموزش‌دیده بر روی پیکره‌های بزرگ آموزش داده می‌شوند و آنها را قادر می‌سازند تا زبان طبیعی را به طور موثر پردازش کنند. تنظیم دقیق این مدل‌ها شامل آموزش آنها بر روی مجموعه داده‌های کوچک‌تر و خاص برای یک مورد استفاده خاص، مانند پشتیبانی مشتری یا مستندات داخلی، است. این روش به چت‌بات اجازه می‌دهد تا از قابلیت‌های گسترده زبانی مدل از پیش آموزش‌دیده استفاده کند و در عین حال بر ویژگی‌های دامنه هدف تمرکز کند.

تولید افزوده بازیابی (RAG)

RAG بازیابی اطلاعات مرتبط از منابع خارجی را با قابلیت‌های تولیدی LLMها ترکیب می‌کند. در یک چت‌بات مبتنی بر RAG، هنگامی که کاربر یک پرس‌وجو ارسال می‌کند، مدل ابتدا از یک پایگاه دانش خارجی یا پایگاه داده برای اطلاعات مرتبط پرس‌وجو می‌کند. اطلاعات بازیابی شده سپس به مدل تولیدی منتقل می‌شود که از آن برای تولید پاسخ استفاده می‌کند. این روش با پایه‌گذاری پاسخ‌ها در داده‌های بلادرنگ، دقت آنها را بهبود می‌بخشد و آن را به ویژه برای برنامه‌هایی که به اطلاعات به‌روز نیاز دارند، مفید می‌کند. مزیت اصلی RAG در توانایی آن در تولید پاسخ‌های دقیق از نظر زمینه‌ای بدون نیاز به آموزش گسترده در مورد مجموعه داده‌های خاص دامنه نهفته است.

به عنوان مثال، اگر چت‌بات داخلی Oso از رویکردی مبتنی بر RAG برای پاسخ به سوالات توسعه‌دهندگان استفاده کند، می‌تواند قبل از تولید پاسخ، جدیدترین اسناد داخلی و همچنین مخازن GitHub را پرس‌وجو کند تا اطمینان حاصل شود که توسعه‌دهندگان به‌روزترین و دقیق‌ترین پاسخ‌ها را در مورد سیستم مجوز Oso دریافت می‌کنند. ادغام بازیابی داده‌های بلادرنگ با مدل مولد، امکان پاسخ‌های دقیق‌تر و متناسب‌تر را فراهم می‌کند و نیاز به به‌روزرسانی‌های مکرر یا آموزش مجدد چت‌بات را کاهش می‌دهد.

با این حال، پیاده‌سازی سیستم‌های RAG می‌تواند پیچیده باشد، زیرا نیاز به ادغام منابع داده خارجی و مدیریت فرآیندهای بازیابی دارند. علاوه بر این، اطمینان از کیفیت و مرتبط بودن داده‌ها برای حفظ اثربخشی سیستم ضروری است.

سیستم‌های مبتنی بر قانون

سیستم‌های مبتنی بر قانون بر اساس مجموعه‌های از پیش تعریف‌شده‌ای از قوانین عمل می‌کنند، که در آن یک چت‌بات از الگوهای خاص یا درخت‌های تصمیم‌گیری برای تولید پاسخ‌ها پیروی می‌کند. این رویکرد معمولاً برای وظایفی با دامنه مشخص، مانند پاسخ به سوالات متداول یا اجرای دستورات خاص، استفاده می‌شود. سیستم‌های مبتنی بر قانون به داده‌های آموزشی در مقیاس بزرگ نیاز ندارند، که باعث می‌شود نسبت به سیستم‌های مبتنی بر LLM، منابع کمتری مصرف کنند. با این حال، آنها در مدیریت ورودی‌های پیش‌بینی‌نشده کاربر یا مکالمات پیچیده محدود هستند، زیرا فقط می‌توانند طبق قوانین تعریف‌شده در ابتدا پاسخ دهند. با گذشت زمان، ممکن است برای همسو ماندن با نیازهای در حال تغییر کاربر یا الزامات تجاری، نیاز به نگهداری داشته باشند.

در Oso، نمونه‌ای از یک چت‌بات مبتنی بر قانون ممکن است شامل پرسش‌های از پیش تعریف‌شده‌ای مانند «دامنه این پروژه مهاجرت را به من نشان دهید» یا «در کجای کد، ویژگی را تعریف می‌کنیم؟» باشد. چت‌بات بر اساس این قوانین ثابت پاسخ می‌دهد. در حالی که این رویکرد برای پرسش‌های به خوبی تعریف‌شده کارآمد است، اما نمی‌تواند ورودی‌های پیچیده‌تر یا غیرمنتظره‌تر را برطرف کند و نیاز به ارجاع به یک نماینده انسانی یا به‌روزرسانی مجموعه قوانین دارد.

رویکردهای ترکیبی

رویکردهای ترکیبی، نقاط قوت LLMها، RAGها و سیستم‌های مبتنی بر قانون را با هم ترکیب می‌کنند تا محدودیت‌های هر روش را برطرف کنند. به عنوان مثال، یک چت‌بات ممکن است از LLM برای پردازش و درک ورودی زبان طبیعی استفاده کند، از RAG برای بازیابی اطلاعات مرتبط از یک منبع خارجی استفاده کند و از منطق مبتنی بر قانون برای وظایف خاص یا اجرای گردش‌های کاری ساختاریافته استفاده کند. این رویکرد به چت‌بات اجازه می‌دهد تا هم پرس‌وجوهای پویا و حساس به متن و هم وظایفی را که نیاز به پاسخ‌های از پیش تعریف‌شده و سفت و سخت دارند، مدیریت کند. با این حال، سیستم‌های ترکیبی پیچیدگی‌هایی را در طراحی و نگهداری ایجاد می‌کنند، زیرا نیاز به ادغام در چندین مؤلفه دارند و تعامل یکپارچه بین روش‌های مختلف را تضمین می‌کنند.

راهکارهای مبتنی بر API

راهکارهای مبتنی بر API، یک چت‌بات را قادر می‌سازد تا با سیستم‌های خارجی برای بازیابی داده‌ها، راه‌اندازی اقدامات یا اجرای توابع خاص تعامل داشته باشد. این روش به ویژه برای چت‌بات‌هایی که نیاز به دسترسی به داده‌های زنده، انجام تراکنش‌ها یا ادغام با سایر سیستم‌های نرم‌افزاری دارند، مفید است. به عنوان مثال، یک چت‌بات می‌تواند یک API را برای بازیابی داده‌های مشتری یا پردازش درخواست پرداخت فراخوانی کند. در حالی که راهکارهای مبتنی بر API، قابلیت‌های چت‌بات را فراتر از وظایف مکالمه‌ای ساده گسترش می‌دهند، وابستگی‌هایی را نیز به سرویس‌های خارجی ایجاد می‌کنند. این وابستگی‌ها می‌توانند نقاط شکست بالقوه‌ای را ایجاد کنند اگر APIهای خارجی دچار خرابی شوند، دسترسی محدودی داشته باشند یا تغییراتی را متحمل شوند که سازگاری با چت‌بات را از بین ببرد. علاوه بر این، استفاده از APIهای خارجی، ملاحظات امنیتی و حریم خصوصی داده‌ها را به ویژه هنگام برخورد با اطلاعات حساس یا شخصی مطرح می‌کند.

خطرات امنیتی چت‌بات و بهترین شیوه‌ها

هنگام ساخت یک چت‌بات مبتنی بر LLM، ضروری است که خطرات امنیتی بالقوه‌ای که می‌توانند هم یکپارچگی چت‌بات و هم حریم خصوصی داده‌های حساس را به خطر بیندازند، مورد توجه قرار گیرند. یکی از خطرات اصلی، توهم است، جایی که LLM اطلاعات نادرست یا گمراه‌کننده‌ای تولید می‌کند. این می‌تواند خطرناک باشد، به خصوص در زمینه‌های پرمخاطره مانند پشتیبانی مشتری یا اسناد داخلی، که در آن توصیه‌های نادرست می‌تواند منجر به سردرگمی یا حتی ضرر مالی شود.

مجوز نقش مهمی در ایمن‌سازی یک چت‌بات ایفا می‌کند، به خصوص در مورد محدود کردن دسترسی به اطلاعات حساس. بدون کنترل دسترسی مناسب، خطر قابل توجهی وجود دارد که کاربران غیرمجاز ممکن است اطلاعاتی را که نباید به آنها دسترسی داشته باشند، به دست آورند.

به عنوان مثال، اگر محدودیت‌های دسترسی مناسب اعمال نشود، یک چت‌بات می‌تواند سهواً جزئیات عملکرد شخصی یک کارمند را فاش کند. به طور مشابه، اگر چت‌بات فاقد ضمانت‌های لازم برای جلوگیری از پرس‌وجوهای غیرمجاز باشد، اطلاعات محرمانه، مانند سابقه خانوادگی یک همکار، می‌تواند افشا شود.

سایر داستان‌های ترسناک بالقوه می‌تواند شامل موارد زیر باشد:

1. کارمندی که در حال جستجوی اطلاعات درآمد سایر کارمندان برای مقایسه با درآمد خود است.
2. کارمندی که در جستجوی اطلاعات بیمه سلامت است اما به‌طور تصادفی متوجه وضعیت پزشکی یکی از همکارانش، مانند سرطان سینه، می‌شود و در مورد آن سؤال می‌پرسد.
3. تیمی که به دنبال سندی خارج از دپارتمان خود می‌گردد و ناخواسته به داده‌های مالی حساس شرکت دسترسی پیدا می‌کند.
4. کارمندی در سطح پایین‌تر که تلاش می‌کند جزئیات محرمانه پروژه را از تیم ارشد بازیابی کند و به برنامه‌های استراتژیک یا مذاکرات محرمانه‌ای که مجاز به دیدن آنها نیست، دسترسی پیدا کند.
5. کاربری که در جستجوی اطلاعاتی در مورد یک سیاست خاص شرکت است اما به‌طور تصادفی نسخه‌های قدیمی یا حساسی از سیاست را دریافت می‌کند که منسوخ یا طبقه‌بندی شده‌اند.
6. پیمانکاری که به اسناد داخلی حاوی مالکیت معنوی (IP) یا اسرار تجاری که به نقش موقت او مربوط نیست، دسترسی پیدا می‌کند.

نتیجه‌گیری

در نتیجه، ساخت چت‌بات‌های LLM امن نیازمند تعادل دقیقی بین تکنیک‌های پیشرفته هوش مصنوعی و مکانیسم‌های قوی احراز هویت است. با ادغام تولید افزوده بازیابی، بهره‌گیری از مدل‌های از پیش آموزش‌دیده و پیاده‌سازی کنترل‌های دسترسی قوی مبتنی بر نقش، کسب‌وکارها می‌توانند اطمینان حاصل کنند که چت‌بات‌های آنها نه تنها کارآمد، بلکه ایمن نیز هستند و تعاملات شخصی‌سازی‌شده و از نظر زمینه‌ای دقیق را ارائه می‌دهند.

برای کسب اطلاعات بیشتر در مورد نحوه ساخت چت‌بات LLM خود و ایمن‌سازی آن با استفاده از احراز هویت، به وبینار O’Reilly SuperStream: Retrieval-Augmented Generation in Production بپیوندید.