بقلم: يوسف | محرر أدوات الذكاء الاصطناعي · صوت تحريري بإشراف بشري
كشفت Arize عن إحصائيات مثيرة للإعجاب في مجال مراقبة الذكاء الاصطناعي: تريليون عملية تتبع و50 مليون تقييم و5 ملايين تنزيل شهرياً، مما يضعها في مقدمة منصات إدارة تطبيقات الذكاء الاصطناعي عالمياً. (وفقاً لموقع Arize الرسمي)
المنصة تجمع بين ثلاثة مكونات أساسية: AX للمراقبة المؤسسية، وadb كقاعدة بيانات محسّنة للذكاء الاصطناعي التوليدي تدعم الاستعلامات بأقل من ثانية واحدة على مستوى البيتابايت، بالإضافة إلى Alyx كوكيل ذكي يساعد المطورين في بناء تطبيقات LLM بشكل أسرع وأكثر ثقة.
- تتبع شامل متعدد الوكلاء: كما توضح شانا روس من Booking، “كل طلب نرسله لنظام الوكلاء يُرسل تلقائياً إلى Arize مع التدفق الكامل. إذا كان لدينا خمسة وكلاء وكل وكيل يستدعي عدة أدوات، نسجل التفاعل بالكامل”
- مراقبة الأداء والتكلفة: المنصة توفر رؤية تفصيلية لسلوك النماذج في البيئة الحقيقية مع تتبع المخرجات ومراقبة الجودة وإدارة التكاليف كما تؤكد هاندشيك
- تقييمات آلية متطورة: كما يشير CTO شركة TheFork، “Arize AX على AWS يمنحنا تتبعاً على مستوى الطلبات وتقييمات آلية لاكتشاف التراجعات مبكراً والوفاء بمستويات الخدمة الصارمة”
- رؤى أعمال قابلة للقياس: يوضح لو كراتز من BazaarVoice، “حالة الاستخدام الكبرى كانت إظهار القيمة التي تحققها تطبيقات الذكاء الاصطناعي للأعمال عبر إحصائيات النتائج في Arize حتى يتمكن غير التقنيين من رؤية تلك اللوحات”
- بنية مفتوحة المصدر: مبنية على معايير OpenTelemetry مع مكتبات تقييم مفتوحة المصدر وتنسيقات بيانات قياسية، مما يمنع قفل البائع ويضمن قابلية التشغيل البيني
الشراكات المؤسسية تكشف عن ثقة كبيرة في المنصة. PepsiCo تستخدمها “لتوسيع نطاق الذكاء الاصطناعي التوليدي عبر منصاتها الرقمية”، بينما تعتمد عليها Siemens “لضمان الدقة والثقة أثناء توسيع الذكاء الاصطناعي التوليدي”. حتى البحرية الأمريكية اختارت Arize ضمن خمس شركات فقط في مشروع AMMO للاستهداف الآلي للمركبات المائية غير المأهولة.
ما يميز Arize حقاً هو تركيزها على ربط التطوير بالإنتاج. بدلاً من فصل هذين العالمين، تخلق دورة تحسين مدفوعة بالبيانات حيث “البيانات الإنتاجية الحقيقية تدعم تطويراً أفضل، ومراقبة الإنتاج تتماشى مع التقييمات الموثوقة”. هذا النهج يحل مشكلة شائعة في صناعة الذكاء الاصطناعي: الفجوة بين ما يعمل في المختبر وما يعمل مع المستخدمين الحقيقيين.
