چند وقت پیش داشتم روی یک سناریوی ساده فکر میکردم:
«فرض کن کاربر یک سؤال میپرسد که جوابش داخل دادههاست، نه داخل حافظهی مدل.»
مدل زبانی میتواند خیلی روان جواب بدهد،
اما:
دادهها را نمیخواند
محاسبه انجام نمیدهد
وضعیت را نگه نمیدارد
و تصمیم مرحلهبهمرحله نمیگیرد
اینجاست که متوجه میشوی مسئله، خود مدل نیست؛
مسئله معماری اطراف مدل است.
در پروژههای واقعی، ما معمولاً با این چالشها روبهرو هستیم:
داده از چند منبع مختلف میآید
باید قبل از پاسخ، تحلیل یا فیلتر انجام شود
گاهی لازم است مدل چند بار فکر کند و تصمیم بگیرد
و خروجی فقط «متن زیبا» نیست، بلکه بخشی از یک سیستم است
اینجاست که مفاهیمی مثل:
Agent، Tool، Context و حتی پروتکلهایی مثل MCP
کمکم اهمیت پیدا میکنند.
برای خود من، نقطهی تغییر نگاه زمانی بود که بهجای تستکردن مدلها، شروع کردم به:
طراحی عامل تحلیلگر داده
اتصال مدل به ابزار واقعی
و پیادهسازی چتباتهایی که داخل یک اپلیکیشن داتنت یا پایتون زندگی میکنند
نه بهعنوان دمو،
بلکه چیزی که بشود واقعاً توسعهاش داد.
جالب است که این مسیر، آنقدر تجربهی عملی در خودش دارد که عملاً میشود آن را بهعنوان یک چارچوب یادگیری پروژهمحور دید؛
مسیری که اتفاقاً نمونههای کاملش بهصورت آموزشهای فارسی در فرادرس هم منتشر شدهاند، برای کسانی که ترجیح میدهند این مفاهیم را قدمبهقدم و مهندسی یاد بگیرند.
اگر امروز به LLMها فقط بهعنوان «چتبات» نگاه کنیم،
احتمالاً فردا در پروژههای واقعی به بنبست میخوریم.
اما اگر آنها را بخشی از یک سیستم تصمیمگیر ببینیم،
داستان کاملاً فرق میکند.
شما در پروژههایتان بیشتر با کدام چالش درگیر بودهاید؟
مدل؟ داده؟ یا معماری اطراف آن؟
