تدفق عمل ذكاء اصطناعي موثوق على Node.js باستخدام BullMQ وPostgreSQL

تتطلب بنية تدفقات عمل الذكاء الاصطناعي الموثوقة فصلًا صارمًا للمسؤوليات: يجب ألا تتحكم النماذج اللغوية الكبيرة (LLM) في الحالة أو منطق العمل. يتضمن بناء نظام جاهز للإنتاج باستخدام Node.js استقبال الـ webhooks مع المصادقة، وحفظ البيانات الأساسية بأمان في PostgreSQL، والمعالجة غير المتزامنة عبر BullMQ و Redis، ومن ثم استدعاء OpenAI لتفسير النص بشكل محدود. يتم التحقق من صحة استجابة الشبكة العصبية باستخدام Zod، وتحفظ قاعدة البيانات النتيجة النهائية لضمان الموثوقية.

يتضمن مثال التنفيذ واجهة برمجة تطبيقات (API) تعتمد على Express، والتي تستقبل المهام وتعيد فورًا حالة HTTP 202 Accepted، دون انتظار استجابة الذكاء الاصطناعي. في الخلفية، يقوم عامل BullMQ بأخذ المهمة من Redis، ويستخرج البيانات الكاملة من PostgreSQL، وينشئ مطالبة (prompt) لـ OpenAI. يعيد النموذج ملف JSON يحتوي على الفئة والأولوية، والذي يتم التحقق منه بدقة بواسطة مخطط Zod. إذا كانت المهمة تتعلق بالأمان أو الوصول إلى الحسابات، يفرض النظام تلقائيًا علامة تشير إلى ضرورة المراجعة البشرية.

المصدر: DEV Community