دليل عملي للأخطاء الشائعة عند بناء تطبيقات بالذكاء الاصطناعي — أهداف غير واضحة، مطالبات ضعيفة، غياب التقييم وثغرات تجربة المستخدم — وكيف تتجنبها.
تبدو تطبيقات الذكاء الاصطناعي سهلة في البداية: توصل واجهة برمجة تطبيقات، اكتب بعض المطالبات، ويبدو العرض التجريبي مبهرًا. ثم يأتي المستخدمون الحقيقيون بمدخلات فوضوية، أهداف غير واضحة، وحالات طرفية—وفجأة يصبح التطبيق غير متسق، بطيئًا، أو يقدّم إجابات خاطئة بثقة.
الخطأ "المبتدئ" في الذكاء الاصطناعي ليس عن الكفاءة. إنه عن البناء باستخدام مكوّن جديد: نموذج احتمالي، حساس للسياق، وأحيانًا يخترع أجوبة معقولة. تحدث العديد من الفشل المبكرة لأن الفرق تعامل هذا المكوّن كما لو كان مكتبة عادية—حتمية، قابلة للتحكم بالكامل، ومتوافقة بالفعل مع العمل.
هذا الدليل مُنظم لتقليل المخاطر بسرعة. أصلح القضايا ذات الأثر الأكبر أولًا (اختيار المشكلة، خطوط الأساس، التقييم، وتجربة المستخدم لبناء الثقة)، ثم انتقل إلى التحسين (التكلفة، الكمون، المراقبة). إذا لم تملك سوى وقت لتغييرات قليلة، فاعطِ الأولوية لما يمنع الفشل الصامت.
تخيل تطبيقك كحلقة:
عندما تفشل المشاريع مبكرًا، الانقطاع عادةً ليس "النموذج سيء" بل أن وصلة في السلسلة غير معرّفة أو غير مُختبرة أو غير متوافقة مع الاستخدام الحقيقي. الأقسام التالية تعرض أضعف الوصلات الشائعة—وحلول عملية يمكنك تطبيقها دون إعادة البناء.
نصيحة عملية: إذا كنت تسير بسرعة، استخدم بيئة تتيح التكرار بأمان والعودة فورًا. منصات مثل Koder.ai (منصة فيب-كودنج لبناء تطبيقات الويب، الباكاند، والموبايل عبر الدردشة) تساعد هنا لأنها تتيح لك تجربة التدفقات بسرعة، إبقاء التغييرات صغيرة، والاعتماد على لقطات/استرجاع عند تدهور التجربة.
نمط فشل شائع هو البدء بـ "لنضيف ذكاءً اصطناعيًا" ثم البحث عن مكان لاستخدامه. النتيجة ميزة مبهرَة في العرض التجريبي لكنها غير ذات صلة (أو مزعجة) في الاستخدام الحقيقي.
قبل اختيار نموذج أو تصميم مطالبات، اكتب وظيفة المستخدم بلغة بسيطة: ماذا يحاول إنجازه، وفي أي سياق، وما الذي يجعله صعبًا اليوم؟
ثم حدد معايير النجاح القابلة للقياس. أمثلة: "تقليل وقت صياغة الرد من 12 إلى 4 دقائق"، "خفض أخطاء الاستجابة الأولى إلى أقل من 2%"، أو "زيادة معدل إكمال نموذج بنسبة 10%". إذا لم تستطع قياسه، فلن تعرف ما إذا ساعد الذكاء الاصطناعي.
غالبًا ما يحاول المبتدئون بناء مساعد كلي العلم. للنسخة الأولى، اختر خطوة واحدة في سير العمل حيث يمكن للذكاء الاصطناعي إضافة قيمة واضحة.
النسخ الأولى الجيدة عادةً ما:
ومهم بنفس القدر: اذكر صراحة ما لن يكون في v1 (أدوات إضافية، مصادر بيانات متعددة، أتمتة لحالات طرفية). هذا يبقي النطاق واقعيًا ويسرّع التعلم.
ليست كل المخرجات بحاجة إلى نفس مستوى الدقة.
ارسم هذا الخط مبكرًا. يحدد ما إذا كنت تحتاج ضوابط صارمة، استشهادات، موافقة بشرية، أو ما إذا كانت "مساعدة مسودة" كافية.
مفاجأة: العديد من مشاريع الذكاء الاصطناعي تبدأ بـ "لنضيف LLM" ولا تجيب على سؤال أساسي: مقارنة بماذا؟
إذا لم توثق سير العمل الحالي (أو تنشئ نسخة غير معتمدة على الذكاء الاصطناعي)، فلن تستطيع معرفة ما إذا كان النموذج يساعد، يضر، أو يغيّر مكان العمل فقط. تنتهي الفرق في مناقشات رأي بدلاً من قياس النتائج.
ابدأ بأبسط ما قد يعمل:
يصبح هذا الخط الأساسي مقياسك للدقة والسرعة ورضا المستخدم. كما يكشف أي أجزاء من المشكلة "صعبة لغويًا" فعلاً، وأيها مجرد نقص هيكل.
اختر بضعة نتائج قابلة للقياس وتتبعها للخط الأساسي والذكاء الاصطناعي:
إذا كانت المهمة حتمية (تنسيق، تحقق، توجيه، حسابات)، فقد تحتاج الذكاء الاصطناعي للتعامل مع شريحة صغيرة فقط—مثل إعادة صياغة النبرة—بينما تنجز القواعد الباقي. يجعل خط الأساس القوي ذلك واضحًا ويمنع "ميزة الذكاء الاصطناعي" من أن تصبح حلًا بديلًا مكلفًا.
نمط شائع للمبتدئين هو "جرب المطالبة حتى تنجح": عدّل جملة، تحصل على إجابة أفضل مرة، وافترض أنّك حليت الموضوع. المشكلة أن المطالبات غير المهيكلة تتصرف بشكل مختلف عبر المستخدمين، الحالات الطرفية، وتحديثات النموذج. ما بدا فوزًا يتحول إلى مخرجات غير متوقعة بمجرد وصول بيانات حقيقية لتطبيقك.
بدلًا من الاعتماد على أمل أن "يفهم النموذج"، حدد المهمة بوضوح:
هذا يحوّل طلبًا غامضًا إلى شيء يمكنك اختباره وإعادة إنتاجه بثبات.
لحالات معقدة، أضف مثالين جيدين ("عندما يسأل المستخدم X، رد كالآتي Y") وعلى الأقل مثالًا واحدًا لما لا يجب فعله ("لا تفعل Z"). الأمثلة المضادة مفيدة لتقليل الإجابات الخاطئة الواثقة مثل اختلاق أرقام أو اقتباس مستندات غير موجودة.
عامل المطالبات كأصول: ضعها في نظام تحكم بالإصدارات، سمّها، واحتفظ بسجل تغييرات موجز (ما تغير، لماذا، التأثير المتوقع). عند حدوث تحوّل في الجودة، ستتمكن من الرجوع سريعًا—وتتوقف عن الجدال من الذاكرة حول "المطالبة التي استخدمناها الأسبوع الماضي".
خطأ شائع هو سؤال LLM عن حقائق خاصة بالشركة التي ببساطة ليست لديه: قواعد التسعير الحالية، سياسات داخلية، خارطة طريق المنتج الأخيرة، أو كيف يتعامل فريق الدعم مع الحالات الطرفية. قد يجيب النموذج بثقة على أي حال—وهكذا تُشحن إرشادات خاطئة.
انظر إلى نموذج اللغة على أنه ممتاز في أنماط اللغة، التلخيص، إعادة الصياغة، والاستدلال على السياق المُقدّم. لكنه ليس قاعدة بيانات حية لمنظمتك. حتى لو شاهد أعمالًا مشابهة أثناء التدريب، فلن يعرف واقعك الحالي.
نموذج ذهني مفيد:
إذا كان الجواب يجب أن يطابق حقيقتك الداخلية، فعليك توفير تلك الحقيقة.
إذا أضفت RAG، عاملها كنظام "أظهر عملك". استرجع مقاطع محددة من مصادر معتمدة واطلب من المساعد الاقتباس منها. إذا لم تستطع الاستشهاد، فلا تقدّمها كحقيقة.
وهذا يغير طريقة المطالبة: بدلًا من "ما هي سياسة الاسترداد؟" اسأل "باستخدام المقتطف المرفق من السياسة، اشرح سياسة الاسترداد واقتبس السطور ذات الصلة."
ابنِ سلوكًا صريحًا لعدم اليقين: "إذا لم تتمكن من إيجاد إجابة في المصادر المقدمة، فقل أنك لا تعرف واقترح خطوات تالية." البدائل الجيدة تشمل توجيه إلى تسليم بشري، صفحة بحث، أو سؤال توضيحي قصير. هذا يحمي المستخدمين—ويحمي فريقك من تصحيح الأخطاء الواثقة لاحقًا.
يمكن أن يجعل RAG التطبيق يبدو أذكى بسرعة: اربط مستنداتك، استرجع بعض القطع "الذات صلة"، ودع النموذج يجيب. فخ المبتدئ هو افتراض أن الاسترجاع يعني الدقة تلقائيًا.
معظم إخفاقات RAG ليست نموذجًا "يهلوس من العدم"—بل نظام يمده بالسياق الخطأ.
قضايا شائعة: تجزئة سيئة (تقسيم النص في منتصف الفكرة، فقدان التعاريف)، استرجاع غير متعلق (النتائج العُليا تطابق كلمات فقط لا المعنى)، ومستندات قديمة. عندما يكون السياق المسترجَع ضعيفًا، ينتج النموذج إجابة واثقة—مرتبطة بضوضاء.
عامل الاسترجاع كالبحث: يحتاج ضوابط جودة. بعض الأنماط العملية:
إذا كان تطبيقك يُستخدم للقرارات، يحتاج المستخدمون إلى التحقق. اجعل الاستشهاد متطلبًا للمنتج: كل ادعاء واقعي يجب أن يشير إلى مقتطف مصدر، عنوان المستند، وتاريخ آخر تحديث. اعرض المصادر في واجهة المستخدم وسهّل فتح القسم المشار إليه.
اختباران سريعان يكتشفان الكثير:
إذا لم يستطع النظام الاسترجاع والاقتباس بشكل موثوق، فـ RAG يضيف تعقيدًا بلا ثقة.
تطلق فرق مبتدئة ميزة ذكاء اصطناعي بعد بضعة عروض "يبدو جيدًا بالنسبة لي". النتيجة متوقعة: المستخدمون الحقيقيون يصادفون حالات طرفية، تعطل في التنسيقات، أو إجابات خاطئة واثقة—ولا توجد طريقة لقياس مدى سوءها أو ما إذا كانت تتحسن.
إذا لم تحدد مجموعة اختبار صغيرة وبعض المقاييس، كل تعديل في المطالبة أو تحديث النموذج مقامرة. قد تحل سيناريو واحدًا وتكسر خمسة أخرى بصمت.
لا تحتاج آلاف الأمثلة. ابدأ بـ 30–100 حالة حقيقية تقريبًا تمثل ما يسأل المستخدمون فعلاً، بما في ذلك:
خزن السلوك المتوقع "الجيد" (الجواب + التنسيق المطلوب + ما يجب فعله عند عدم اليقين).
ابدأ بثلاثة فحوص تربط تجربة المستخدم:
أضف بوابة إصدار بسيطة: لا يذهب أي تغيير في المطالبة/النموذج/الإعداد إلى الإنتاج ما لم يجتز مجموعة التقييم نفسها. حتى نص برمجي خفيف في CI يكفي لمنع حلقات "صلحناها… وكسرناها".
إذا احتجت نقطة بداية، ابنِ قائمة تحقق بسيطة وضعها بجوار عملية النشر (انظر /blog/llm-evaluation-basics).
الكثير من تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي للمبتدئين يبدو رائعًا في العرض: مطالبة واحدة نظيفة، مثال مثالي، مخرج مثالي. المشكلة أن المستخدمين لا يتصرفون مثل نصوص العرض. إذا اختبرت "المسارات السعيدة" فقط، ستُطلق شيئًا ينهار بمجرد مواجهة مدخلات حقيقية.
السيناريوهات الشبيهة بالإنتاج تتضمّن بيانات فوضوية، انقطاعات، وتوقيتات غير متوقعة. يجب أن تعكس مجموعة الاختبار كيف يُستخدم التطبيق فعلاً: أسئلة المستخدم الحقيقية، المستندات الحقيقية، والقيود الحقيقية (حدود التوكنز، نوافذ السياق، مشاكل الشبكة).
تظهر الحالات الطرفية فيها الهَلاوس ومشكلات الموثوقية أولًا. تأكد من اختبار:
ليس كافيًا أن يعمل طلب واحد. جرّب التزامن العالي، المحاولات، واستجابات النموذج البطيئة. قِس الكمون عند p95، وتأكد من أن تجربة المستخدم ما تزال منطقية عندما تستغرق الاستجابات وقتًا أطول من المتوقع.
النماذج قد تنتهي مهلة، الاسترجاع قد لا يعيد شيئًا، وواجهات برمجة تطبيقات قد تحد من المعدل. قرّر ماذا يفعل تطبيقك في كل حالة: عرض حالة "لا يمكن الإجابة"، التراجع إلى نهج أبسط، طرح سؤال توضيحي، أو وضع المهمة في قائمة انتظار. إذا لم تُصَمَّم حالات الفشل، فسيفسرها المستخدمون كـ "الذكاء الاصطناعي مخطئ" بدلًا من "النظام به مشكلة".
يفشل الكثير من تطبيقات الذكاء الاصطناعي ليس لأن النموذج "سيئ"، بل لأن الواجهة تتظاهر بأن المخرجات صحيحة دائمًا. عندما تخفي الواجهة حالة عدم اليقين والقيود، يثق المستخدمون إما بشكل زائد (ويُحترقون) أو يتوقفون عن الثقة تمامًا.
صمّم التجربة بحيث يكون التحقق سهلًا وسريعًا. أنماط مفيدة تشمل:
إذا لم يستطع تطبيقك تقديم مصادر، فقل ذلك بوضوح وحوّل واجهة المستخدم إلى مخرجات أكثر أمانًا (مسودات، اقتراحات، خيارات)، لا بيانات حكمية.
عندما تكون المدخلات غير مكتملة، لا تفرض إجابة واثقة. أضف خطوة تسأل سؤالًا أو سؤالين توضيحيين ("أي منطقة؟"، "أي إطار زمني؟"، "أي نبرة؟"). هذا يقلل الهَلاوس ويُحسّن شعور المستخدم بأن النظام يعمل معه، لا أنه يعرض خدعًا.
الثقة تتحسن عندما يتوقع المستخدمون ما سيحدث ويستطيعون التعافي من الأخطاء:
الهدف ليس إبطاء المستخدمين—بل جعل الطريق الأسرع هو الطريق الأكثر صحة.
تفشل كثير من تطبيقات المبتدئين ليس لأن النموذج "سيئ"، لكن لأن لا أحد قرّر ما لا يجب أن يحدث. إذا أمكن لتطبيقك إنتاج نصائح ضارة، كشف بيانات خاصة، أو اختراع ادعاءات حساسة، فليس لديك مجرد مشكلة جودة—لديك مشكلة ثقة ومسؤولية.
ابدأ بكتابة سياسة "رفض أو تصعيد" بسيطة بلغة واضحة. ما الذي يجب أن يرفض التطبيق الإجابة عنه (تعليمات إيذاء النفس، نشاط غير قانوني، توجيهات طبية/قانونية)؟ ما الذي يجب أن يُحفّز مراجعة بشرية (تغييرات في الحساب، توصيات عالية المخاطر، أي شيء يتعلق بقاصر)؟ هذه السياسة يجب فرضها في المنتج، لا تركها للظن.
افترض أن المستخدمين سيلصقون بيانات شخصية في تطبيقك—أسماء، بريد إلكتروني، فواتير، تفاصيل صحية.
قلل مما تجمعه، وتجنّب تخزين المدخلات الخام إلا عند الحاجة الحقيقية. احجب أو رمز الحقول الحساسة قبل تسجيلها أو إرسالها للخدمات الخارجية. اطلب موافقة واضحة عندما ستُخزن البيانات أو تستخدم للتدريب أو تُشارك مع أطراف ثالثة.
ستحتاج سجلات للتصحيح، لكن السجلات يمكن أن تصبح مصدر تسريب. حدد حدود الاحتفاظ، قيّد من يمكنه رؤية المحادثات، وافصل البيئات (تطوير مقابل إنتاج). لتطبيقات عالية المخاطر، أضف آثار تدقيقية ومسارات مراجعة لتثبت من حيث ومن ولماذا تم الوصول إلى ماذا.
السلامة والخصوصية والامتثال ليست أوراقًا للملف—بل متطلبات منتج.
مفاجأة شائعة للمبتدئين: العرض التجريبي يبدو فوريًا ورخيصًا، ثم الاستخدام الحقيقي يصبح بطيئًا ومكلفًا. يحدث هذا عادة لأن استخدام التوكنز، المحاولات، وقرارات "فقط غيّر إلى نموذج أكبر" تُترك دون ضبط.
المحرّكات الأكبر غالبًا ما تكون قابلة للتوقع:
حدد ميزانيات صريحة مبكرًا حتى في النماذج الأولية:
وضع مطالبات واسترجاعًا بحيث لا ترسل نصًا غير ضروري. على سبيل المثال، لخّص الأدوار القديمة في المحادثة، وارفق فقط أعلى المقتطفات صلة بدلًا من ملفات كاملة.
لا تحسن "التكلفة لكل طلب" فقط. حسن التكلفة لكل مهمة ناجحة (مثل: "تم حل المشكلة"، "المسودة قُبلت"، "سؤال أُجيب مع استشهاد"). الطلب الأرخص الذي يفشل مرتين أغلى غالبًا من طلب أغلى لكنه ينجح مرة.
إذا كنت تخطط لشرائح تسعير، ارسم حدودًا مبكرًا (انظر /pricing) حتى لا تصبح الأداء والاقتصاد الوحدوي فكرة لاحقة.
العديد من المبتدئين يقومون بالشيء "المسؤول" ويجمعون سجلات—ثم لا ينظرون إليها. يتدهور التطبيق ببطء، يتجاوز المستخدمون المشكلة، وتستمر الفرق بالتكهن حول السبب.
يجب أن تجيب المراقبة على: ماذا حاول المستخدمون، أين فشلوا، وكيف أصلحوا ذلك؟ تتبّع أحداثًا قليلة ذات إشارة عالية:
هذه الإشارات أكثر قابلية للتنفيذ من مجرد "التوكنز المستخدمة".
أضف طريقة سهلة لوضع علامة على الإجابات السيئة (إبهام لأسفل + سبب اختياري). ثم اجعلها تشغيلية:
مع الوقت، تصبح مجموعة التقييم بمثابة "الجهاز المناعي" للمنتج.
أنشئ عملية تصنيف خفيفة حتى لا تضيع الأنماط:
المراقبة ليست عملًا إضافيًا—بل الطريقة التي تمنعك من شحن نفس الخطأ بأشكال جديدة.
إذا كنت تبني أول ميزة ذكاء اصطناعي لديك، لا تحاول "تفوق" النموذج. اجعل اختيارات المنتج والهندسة واضحة، قابلة للاختبار، وقابلة للتكرار.
اضمن أربعة أشياء:
ابدأ بأصغر سير عمل يمكن أن يكون صحيحًا.
حدد الإجراءات المسموح بها، افرض مخرجات مُنظمة عندما يكون ذلك ممكنًا، وأضف "لا أعرف/أحتاج مزيدًا من المعلومات" كحالة صالحة. إذا استخدمت RAG، ابقِ النظام ضيقًا: مصادر قليلة، فلترة صارمة، واستشهادات واضحة.
إذا كنت تبني في Koder.ai، نمط مفيد هو البدء في وضع التخطيط (حتى تكون سير العمل، مصادر البيانات، وقواعد الرفض واضحة)، ثم التكرار بتغييرات صغيرة والاعتماد على اللقطات + الاسترجاع عندما يقدّم تعديل مطالبة أو استرجاع تدهورًا.
قبل الشحن، تحقق من:
عندما تكون الجودة منخفضة، أصلحها بهذا الترتيب:
هذا يحافظ على التقدم قابلًا للقياس—ويمنع "تعديلات عشوائية" كمحور استراتيجي.
إذا أردت الشحن أسرع دون إعادة بناء المكدس كل مرة، اختر أدوات تدعم التكرار السريع وتسليمًا نظيفًا للإنتاج. على سبيل المثال، Koder.ai يمكنه توليد واجهات React، باكاند Go، ومخططات PostgreSQL من الدردشة، مع السماح بتصدير الشيفرة المصدرية والنشر/الاستضافة بنطاقات مخصصة—مفيد عندما تنتقل ميزة الذكاء الاصطناعي من نموذج أولي إلى خدمة يعتمد عليها المستخدمون.
ابدأ بكتابة "العمل الذي يجب إنجازه" بلغة بسيطة وحدد معيار نجاح قابل للقياس (مثل: الوقت الموفر، معدل الأخطاء، نسبة إتمام). ثم اختر خطوة v1 ضيقة داخل سير عمل موجود وقم بسرد ما لن تبنيه بعد صراحة.
إذا لم تستطع قياس "تحسن"، فستنتهي بتحسين العروض التوضيحية بدلاً من النتائج الفعلية.
الخط الأساسي هو "الضبط التجريبي" غير المعتمد على الذكاء الاصطناعي الذي تقارنه به لقياس الدقة والسرعة ورضا المستخدم.
قواعد عملية لخط أساس تشمل:
بدونه لن تستطيع إثبات العائد على الاستثمار أو حتى معرفة ما إذا كان الذكاء الاصطناعي قد جعَل سير العمل أسوأ.
اكتب المطالبات مثل متطلبات المنتج:
ثم أضف أمثلة جيدة ومثالًا واحدًا على الأقل لما تريده. هذا يجعل السلوك قابلاً للاختبار بدلاً من الاعتماد على الحظ.
افترض أن النموذج لا يعرف سياساتك أو أسعارك أو خارطة طريقك الحالية.
إذا كانت الإجابة يجب أن تطابق الحقيقة الداخلية، فعليك تزويد النموذج بتلك الحقيقة عبر سياق معتمد (مستندات، نتائج قاعدة بيانات، مقتطفات مسترجعة) واطلبه أن يقتبس/ينسب المصدر. وإلا فاجبره على سلوك آمن مثل "لا أعرف—إليك كيفية التحقق".
الاسترجاع لا يضمن الصحة. فشل RAG عادةً ناجم عن توفير سياق غير مناسب.
أخطاء شائعة: تقسيم النص بطريقة تكسر الفكرة، استرجاع غير ذي صلة يطابق كلمات فقط، أو مستندات قديمة.
سريعًا حسّن الثقة بـ:
إن لم تستطع الاستشهاد، فلا تعرضه كحقيقة.
ابدأ بمجموعة تقييم صغيرة وممثلة (30–100 حالة) تتضمن:
تتبّع فحوص بسيطة ومتسقة:
شغّلها قبل أي تغيير في المطالبة/النموذج/الإعداد لمنع الانحدارات الصامتة.
العروض التوضيحية تغطي المسارات السعيدة، لكن المستخدمين الفعليين يقدمون:
صمّم حالات فشل صريحة (لا نتائج استرجاع، انتهاء مهلة، حدود معدل) ليبوَّر التطبيق بسلاسة بدلًا من إرجاع كلام لا معنى له أو الصمت.
اجعل التحقق الافتراضي سهلًا وسريعًا:
الهدف أن يكون السلوك الأكثر أمانًا أيضًا المسار الأسرع للمستخدم.
قرّر مسبقًا ما يجب ألا يحدث وطبّق ذلك في المنتج:
اعتبر هذه المتطلبات جزءًا من المنتج، لا مجرد أعمال امتثال لاحقة.
العوامل الرئيسية للتكلفة والكمون غالبًا متوقعة:
أضف قيودًا برمجية مبكرًا:
لا تكتفِ بتسجيل البيانات—تعلم منها. ينبغي أن تجيب المراقبة على: ماذا حاول المستخدمون فعلاً، أين فشلوا، وكيف أصلحوا ذلك؟ تتبع أحداث ذات إشارة عالية:
أضف حلقة تغذية راجعة بسيطة:
حسّن التكلفة لكل مهمة ناجحة، لا لكل طلب—لأن الطلب الرخيص الفاشل مرتين أغلى من طلب أغلى لكنه يعمل مرة واحدة.
حدد مالكًا لكل مشكلة متكررة، وخطة قرار (تغيير مطالبة، إصلاح استرجاع، تعديل تجربة المستخدم، أو إضافة ضابط)، ومتى تُعتبر مُعالجة.
