اهمیت ارزیابی مدل‌های زبانی در سطح سازمانی

در دنیای پرشتاب امروزی، به‌ویژه در حوزه‌های نوآورانه‌ای مانند کریپتو و بلاکچین، استقرار مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) برای کاربردهای سازمانی یک الزام روبه‌رشد است. ارزیابی این مدل‌ها به مثابه نظارت بر عملکرد سیستم‌های فناوری اطلاعات سازمانی است؛ بدون آن‌ها، اگرچه ممکن است برنامه‌ها کار کنند، اما برای استقرار در محیط‌های عملیاتی و تولیدی مناسب نخواهند بود. این ارزیابی‌ها تضمین می‌کنند که پیاده‌سازی‌های هوش مصنوعی، به‌ویژه در پروتکل‌های وب۳ و اپلیکیشن‌های غیرمتمرکز، به استانداردهای سازمانی ارتقا یابند و قابلیت اطمینان، دقت و امنیت لازم را فراهم آورند. هدف اصلی ارزیابی‌ها این است که مشخص شود خروجی LLM برای هدف مورد نظر، کاملاً مناسب است یا خیر.

تعیین هدف LLM: سنگ بنای ارزیابی مؤثر

پیش از هرگونه کاوش در گزینه‌های ارزیابی، حیاتی‌ترین گام تعیین هدف اصلی LLM است. این موضوع به ما کمک می‌کند تا معیارهای ارزیابی را به درستی تنظیم کنیم. کاربردهای LLM در اکوسیستم کریپتو و بلاکچین می‌تواند بسیار متنوع باشد:

• ارائه رابط چت به مصرف‌کنندگان در یک صرافی ارز دیجیتال یا یک پلتفرم DeFi.
• نوشتن کد برای قراردادهای هوشمند (Smart Contracts) یا DApps.
• استفاده از LLM به عنوان رابط زبان طبیعی برای یک محصول نرم‌افزاری، مثلاً برای تعامل با داده‌های بلاکچین.
• خودکارسازی فرآیندهای داخلی با استفاده از ایجنت‌های هوش مصنوعی (AI Agents)، مانند مدیریت تراکنش‌های زنجیره‌ای.
• تولید توضیحات برای توکن‌های غیرمثلی (NFTs) یا محصولات خرده‌فروشی مبتنی بر بلاکچین.
• خلاصه‌سازی داده‌های ایمیل نامنظم به یک صفحه گسترده برای تحلیل روندهای بازار.

به‌عنوان مثال، کسی که از LLM برای نوشتن کد استفاده می‌کند، به خروجی JSON معتبر علاقه‌مند است، در حالی که برای تولید توضیحات، محتوای متنی روان و جذاب اهمیت دارد. این تمایزات اساسی، اهمیت انطباق روش‌های ارزیابی با هدف LLM را برجسته می‌سازد و به ما کمک می‌کند تا از هدر رفت منابع جلوگیری کرده و به بهترین نتایج دست یابیم، که در نهایت به پایداری و امنیت سیستم‌های مبتنی بر بلاکچین کمک می‌کند و از ریسک‌هایی مانند حملات فیشینگ یا نقص‌های قرارداد هوشمند که از خروجی‌های نامعتبر نشأت می‌گیرند، جلوگیری می‌کند.

دسته‌بندی روش‌های ارزیابی برای کاربردهای سازمانی و وب۳

روش‌های ارزیابی مدل‌های زبانی را می‌توان در چهار دسته کلی طبقه‌بندی کرد که هر کدام برای موارد استفاده خاصی در فضای سازمانی و وب۳ حیاتی هستند:

1. انطباق و شباهت (Matches and Similarity): این دسته برای مواردی کاربرد دارد که پاسخ "حقیقت مطلق" از پیش تعیین شده‌ای (ground truth) وجود دارد، مانند اسناد فنی، قراردادهای قانونی یا اسناد پزشکی. در حوزه کریپتو، این روش می‌تواند برای بازتولید دقیق بندهای قراردادهای هوشمند یا مفاد قانونی مربوط به مقررات وب۳ حیاتی باشد. ارزیابی‌ها می‌توانند شامل انطباق دقیق (Exact Match)، تطابق با عبارات منظم (Regex) برای تحمل تفاوت‌های جزئی، شباهت Levenshtein برای اندازه‌گیری تفاوت رشته‌ها، و شباهت معنایی (Semantic Similarity) برای مقایسه مفهوم کلمات باشند. این امر برای اطمینان از مطابقت با مقررات و جلوگیری از سردرگمی کاربران در مورد اطلاعات مهم مرتبط با توکن‌ها یا تراکنش‌ها بسیار مهم است.

2. ارزیابی‌های کد (Code Evaluations): این دسته نه تنها برای تولید کد بلکه برای مواقعی که LLM به عنوان رابط زبان طبیعی استفاده می‌شود و کد تولید می‌کند، اهمیت دارد. در فضای بلاکچین، این امر می‌تواند شامل تولید کد برای قراردادهای هوشمند، اسکریپت‌های اتوماسیون مربوط به مبادلات دارایی‌های دیجیتال، یا حتی کوئری‌های پایگاه داده برای تحلیل داده‌های زنجیره‌ای باشد. ارزیابی‌های کد شامل بررسی اعتبار JSON، صحت عملکردی (Functional Correctness) با تست‌های واحد برای بررسی رفتار معنایی، صحت نحو (Syntax Correctness) برای تطابق با قوانین زبان برنامه‌نویسی، و بررسی قالب‌بندی (Format Check) برای رعایت استانداردهای کدنویسی است. یک خطای کوچک در کد قرارداد هوشمند می‌تواند منجر به خسارات جبران‌ناپذیری برای کاربران یا پلتفرم شود، از این رو این ارزیابی‌ها در وب۳ اهمیت مضاعفی پیدا می‌کنند.

3. LLM به عنوان قاضی (LLM-as-judge): در این رویکرد، از LLMهای مستقل برای ارزیابی پاسخ‌های سایر LLMها استفاده می‌شود. این روش برای وظایف انعطاف‌پذیر و ذهنی مانند ارزیابی سودمندی، صحت و واقعیت‌سنجی خروجی‌ها بسیار کارآمد است. به عنوان مثال، یک LLM می‌تواند میزان مرتبط بودن پاسخ یک چت‌بات پشتیبانی برای یک پرسش کاربر در مورد تراکنش‌های کریپتو را ارزیابی کند، یا صحت ادعاهای یک LLM دیگر در مورد قیمت‌ها یا رویدادهای بازار را بررسی کند. با وجود انعطاف‌پذیری، باید به قابلیت اطمینان LLM قاضی نیز توجه داشت و در صورت امکان، یک جزء قطعی را در این رویکرد گنجاند. این روش می‌تواند در ارزیابی دقت اطلاعات ارائه‌شده به کاربران برای جلوگیری از تصمیم‌گیری‌های نادرست ناشی از اطلاعات غلط (که شبیه به نوعی فیشینگ اطلاعاتی است) مفید باشد.

4. ارزیابی‌های ایمنی (Safety): ارزیابی‌های ایمنی مبنای ایجاد گاردریل‌های محافظتی هستند و بررسی می‌کنند که آیا خروجی LLM سمی است، اطلاعات حساس شخصی (PII) را شامل می‌شود یا حاوی تلاش برای تزریق پرامپت (prompt injection) است. این ارزیابی‌ها به‌ویژه در برنامه‌های کاربردی رو به مصرف‌کننده و در فضای وب۳ که امنیت اطلاعات و جلوگیری از حملات سایبری از اهمیت بالایی برخوردار است، حیاتی هستند. تشخیص PII می‌تواند شامل شناسایی و پاکسازی شماره تلفن، آدرس ایمیل یا شماره شناسایی باشد. تشخیص تزریق پرامپت و جیلبریک (Jailbreak Detection) تلاش‌های کاربران برای تولید خروجی‌های ناخواسته یا مخرب را شناسایی می‌کند. بررسی ایمنی محتوا نیز محتوای بالقوه ناامن مانند نفرت‌پراکنی، خودآزاری یا خشونت را تشخیص می‌دهد. این تدابیر در پلتفرم‌های کریپتو برای محافظت از کاربران در برابر حملات فیشینگ، کلاهبرداری‌ها و سوءاستفاده از اطلاعات شخصی حیاتی است.

نتیجه‌گیری: ارتقای سطح هوش مصنوعی در بلاکچین به استانداردهای سازمانی

پیاده‌سازی ارزیابی‌ها به‌عنوان بخشی جدایی‌ناپذیر از گردش‌کارهای هوش مصنوعی می‌تواند منطق اتوماسیون شما را به سطح سازمانی برساند. این رویکرد جامع به سازمان‌ها امکان می‌دهد تا اطمینان حاصل کنند که مدل‌های زبانی بزرگ، به‌ویژه در کاربردهای حساس وب۳ مانند مدیریت دارایی‌های دیجیتال یا تعاملات قرارداد هوشمند، به‌طور قابل‌اعتماد، دقیق و ایمن عمل می‌کنند. این ارزیابی‌ها، از مطابقت دقیق متون قانونی گرفته تا صحت عملکردی کد قراردادهای هوشمند و حفاظت از حریم خصوصی کاربران در برابر حملات فیشینگ، ابزارهای لازم برای سنجش عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی را فراهم می‌آورند. در نهایت، با درک و پیاده‌سازی مؤثر این روش‌های ارزیابی، می‌توانیم پتانسیل کامل هوش مصنوعی را در اکوسیستم بلاکچین آزاد کنیم و به پایداری، امنیت و نوآوری در این حوزه کمک شایانی نماییم، و از استقرار سیستم‌های هوش مصنوعی که ممکن است بدون ارزیابی دقیق، برای استفاده در محیط‌های تولیدی مناسب نباشند، جلوگیری کنیم.

دسته‌بندی روش‌های ارزیابی: از تطابق تا ایمنی

برای اینکه مدل‌های زبان بزرگ (LLM) بتوانند از مرحله آزمایشی به سطح تولید سازمانی (Enterprise-Grade) ارتقاء یابند و در محیط‌های واقعی عملکرد قابل‌اعتمادی داشته باشند، ارزیابی دقیق و مستمر آن‌ها حیاتی است. همان‌طور که نظارت بر عملکرد سیستم‌های IT سازمانی ضروری است، ارزیابی LLMها نیز اطمینان می‌دهد که خروجی‌های آن‌ها برای هدف مورد نظر مناسب و قابل‌قبول است. تعیین هدف اصلی LLM پیش از انتخاب روش ارزیابی، گام اساسی است؛ چه این هدف ارائه رابط چت به مصرف‌کنندگان باشد، چه تولید کد، یا خودکارسازی فرآیندهای داخلی با استفاده از ایجنت‌های هوش مصنوعی. این مقاله قصد آموزش نحوه استفاده از ارزیابی‌ها را ندارد، بلکه به شما کمک می‌کند تا انواع روش‌های ارزیابی موجود را که می‌توانند به بهترین نحو به مورد استفاده شما خدمت کنند، درک نمایید.

ما می‌توانیم ارزیابی‌های LLM را به چهار دسته اصلی تقسیم کنیم که هر یک مجموعه‌ای از روش‌های خاص و کاربردهای منحصربه‌فرد خود را دارد و به تضمین کیفیت، دقت و ایمنی سیستم‌های هوش مصنوعی کمک می‌کند. این دسته‌ها شامل «تطابق و شباهت»، «ارزیابی‌های کد»، «LLM به عنوان قاضی»، و «ایمنی» هستند که در ادامه به تفصیل به آن‌ها خواهیم پرداخت تا شما را در انتخاب مناسب‌ترین روش برای نیازهای هوش مصنوعی‌تان یاری کنیم.

تطابق و شباهت: وفاداری به واقعیت مبنا

اولین دسته، ارزیابی‌های تطابق و شباهت هستند که به‌ویژه زمانی مفید واقع می‌شوند که پاسخ «صحیح» یا «واقعیت مبنا» از پیش مشخص باشد. این روش‌ها برای سناریوهایی طراحی شده‌اند که نیاز به بازتولید محتوا با وفاداری بالا وجود دارد، مثلاً در حوزه‌هایی مانند انطباق‌پذیری (Compliance)، حقوقی، یا جستجو در پایگاه‌های دانش. این واقعیت مبنا می‌تواند شامل اسناد فنی، قراردادها، قوانین یا مدارک پزشکی باشد.

روش‌های تطابق می‌توانند شامل «تطابق دقیق» باشند که در آن خروجی LLM باید دقیقاً با متن هدف برابر باشد. این برای بازتولید کلمه به کلمه محتوا از مستندات فنی بسیار مهم است؛ برای مثال، اگر کاربر از یک دستیار LLM بپرسد «چگونه یک بلیط پشتیبانی باز کنم؟»، یک تطابق دقیق همان محتوا را بدون تغییر از صفحه مستندات فنی بازتولید می‌کند. همچنین، «تطابق مبتنی بر Regex» بررسی می‌کند که آیا یک عبارت منظم مشخص (Regular Expression) در خروجی LLM یافت می‌شود یا خیر. این انعطاف‌پذیری اجازه می‌دهد تا کمی محتوای اضافی از LLM پذیرفته شود، مانند یک پاسخ معمولی که با «مطمئناً! نحوه باز کردن بلیط پشتیبانی در اینجا آمده است» شروع می‌شود.

از تطابق دقیق‌تر به سمت شباهت حرکت می‌کنیم، جایی که مفهوم «نسبت شباهت Levenshtein» اهمیت پیدا می‌کند. این نسبت، شباهت رشته‌ها را با اندازه‌گیری حداقل تعداد ویرایش‌های تک‌کاراکتری (درج، حذف، یا جایگزینی) لازم برای تبدیل یک رشته به رشته دیگر می‌سنجد. پیچیده‌تر اما کاربردی‌تر، «شباهت معنایی (Semantic Similarity)» است که کلمات را به بردارهایی تبدیل کرده و آن‌ها را با یک مقدار عددی بین ۰ و ۱ مقایسه می‌کند؛ کلماتی که از نظر معنایی شبیه‌ترند، امتیاز بالاتری می‌گیرند. این به ما امکان می‌دهد تا شباهت خروجی LLM به یک منبع اصلی را بر اساس معنای محتوا اندازه‌گیری کنیم و از درک عمیق‌تر مدل اطمینان حاصل کنیم.

ارزیابی کد: تضمین عملکرد و ساختار در محیط‌های پویا

دسته دوم، ارزیابی‌های کد هستند. در مقایسه با متن عادی، کد دارای یک جزء عملکردی است. ارزیابی کدی که توسط LLM تولید می‌شود به معنای تعیین این است که آیا کد ۱) اجرا می‌شود و ۲) طبق برنامه عمل می‌کند. این بخش نه تنها برای تولید کد مستقیم، بلکه برای مواردی که LLM به عنوان یک رابط زبان طبیعی برای یک محصول نرم‌افزاری استفاده می‌شود، حیاتی است. تصور کنید یک محصول منابع انسانی SaaS دارای دستیار مجازی مبتنی بر LLM است. برای تعامل با محصول، LLM یک کوئری پایگاه داده می‌نویسد، یک اسکریپت تولید می‌کند یا API محصول را برای اجرای یک عمل فراخوانی می‌کند که همه این‌ها نیاز به ارزیابی کد دارند. این موضوع در حوزه **وب۳ (Web3)**، جایی که **قراردادهای هوشمند (Smart Contracts)** و اسکریپت‌های **بلاکچینی** نقش محوری دارند، اهمیت دوچندانی پیدا می‌کند؛ زیرا خطاهای کد می‌توانند منجر به آسیب‌های مالی یا امنیتی جدی شوند و اهمیت دقت در این بخش را پررنگ‌تر می‌سازد.

روش‌های کلیدی در ارزیابی کد عبارتند از:

• اعتبار JSON: بررسی می‌کند که خروجی JSON معتبر است و طرح (Schema) آن با ساختار مورد نظر مطابقت دارد. این برای ارتباطات داده‌ای خودکار و **APIهای بلاکچین** حیاتی است، به خصوص در زمان پردازش تراکنش‌ها یا تعامل با داده‌های زنجیره‌ای.
• صحت عملکردی (Functional Correctness): دقت کدهای تولید شده از زبان طبیعی را ارزیابی می‌کند، زمانی که LLM وظیفه تولید کد برای یک کار خاص را دارد. این شامل مجموعه‌ای از تست‌های واحد (Unit Tests) است که رفتار معنایی کد را برای ورودی‌های مختلف، موارد خاص (Edge Cases)، مدیریت جریان کنترل و استفاده از API بررسی می‌کنند.
• صحت نحوی (Syntax Correctness): این معیار اندازه‌گیری می‌کند که آیا کد تولید شده با قوانین نحوی زبان برنامه‌نویسی مطابقت دارد یا خیر. خطاهای رایج شامل سیمی‌کالن‌های از دست رفته، نام‌های متغیر نادرست یا فراخوانی تابع‌های اشتباه هستند.
• بررسی فرمت (Format Check): ارزیابی می‌کند که آیا کد تولید شده از شیوه‌های قالب‌بندی خوب مانند تورفتگی، شکست خط و فاصله سفید استفاده می‌کند. این به خوانایی و نگهداری کد کمک شایانی می‌کند.

LLM به عنوان قاضی: سنجش انعطاف‌پذیر و ذهنی خروجی‌ها

گزینه سوم، استفاده از LLM به عنوان قاضی است. در این رویکرد، LLMهای مستقل برای ارزیابی اینکه آیا پاسخ‌ها رضایت‌بخش هستند یا خیر، به کار گرفته می‌شوند. اگرچه این روش ممکن است کمی بازگشتی (Recursive) به نظر برسد و قابلیت اطمینان آن به اندازه خود LLMها باشد، اما بسیار انعطاف‌پذیر، قابل تنظیم و آسان برای خودکارسازی است. با این حال، باید یک جزء قطعی و قابل‌اعتماد نیز در این رویکرد وجود داشته باشد تا از دور تسلسل ارزیابی بی‌پایان جلوگیری شود. این دسته برای وظایف ذهنی و منعطف‌تر که تعریف یک پاسخ دقیق دشوار است، ایده‌آل است، مانند کوپایلوت‌های محصول.

برخی از ارزیابی‌هایی که می‌توانند توسط LLMهای قاضی انجام شوند عبارتند از:

• مفید بودن (Helpfulness): ارزیابی می‌کند که آیا خروجی LLM به پرسش اصلی مرتبط است. این با ترکیبی از شباهت تعبیه شده (Embedding Similarity) و ارزیابی LLM انجام می‌شود.
• صحت (Correctness): بررسی می‌کند که آیا پاسخ هوش مصنوعی به متن ارائه شده وفادار است و به دنبال توهمات (Hallucinations) یا ادعاهای بی‌اساس می‌گردد. این امر با تجزیه و تحلیل رابطه بین متن ارائه شده و پاسخ هوش مصنوعی صورت می‌گیرد.
• هم‌ارزی کوئری SQL: با استفاده از LLM بررسی می‌کند که آیا یک کوئری SQL با یک کوئری مرجع معادل است و با توجه به طرح‌های جدول، نتایج یکسانی تولید می‌کند.
• واقعیت‌سنجی (Factuality): سازگاری واقعی بین خروجی LLM و یک پاسخ مرجع را ارزیابی می‌کند. این روش مقایسه می‌کند که آیا خروجی زیرمجموعه، فرامجموعه، یا حاوی جزئیات مشابه مرجع است، یا کاملاً با آن اختلاف دارد، یا تفاوت‌ها برای واقعیت‌سنجی اهمیتی ندارند.

ارزیابی‌های ایمنی: سنگرهای دفاعی در دنیای هوش مصنوعی و دارایی‌های دیجیتال

آخرین و یکی از حیاتی‌ترین دسته‌ها، ارزیابی‌های ایمنی است. این ارزیابی‌ها ستون فقرات «حفاظت‌ها» (Guardrails) را تشکیل می‌دهند و بررسی می‌کنند که آیا خروجی LLM سمی، حاوی اطلاعات حساس یا تلاش‌های تزریق پرامپت (Prompt Injection) است. این جنبه‌ها به ویژه هنگام ارائه برنامه‌های LLM به مصرف‌کنندگان یا سایر موارد استفاده بیرونی، اهمیت بالایی دارند. در اکوسیستم‌های **کریپتو و بلاکچین**، جایی که امنیت داده‌ها و جلوگیری از حملات **فیشینگ (Phishing)** یا مهندسی اجتماعی (Social Engineering) بسیار مهم است، ارزیابی‌های ایمنی نقش محافظتی بی‌بدیلی ایفا می‌کنند و از کاربران در برابر محتوای مضر یا تلاش برای سوءاستفاده محافظت می‌نمایند.

روش‌های کلیدی در ارزیابی ایمنی عبارتند از:

• شناسایی PII (Personal Identifiable Information): اطلاعات قابل شناسایی شخصی مانند شماره تلفن، آدرس ایمیل و شماره تامین اجتماعی را در متن پیدا کرده و پاک‌سازی می‌کند. این قابلیت برای حفظ حریم خصوصی کاربران و انطباق با مقرراتی مانند GDPR یا CCPA ضروری است، به خصوص در سیستم‌هایی که ممکن است با داده‌های حساس مالی یا هویتی سروکار داشته باشند.
• شناسایی تزریق پرامپت و جیلبریک (Prompt Injection and Jailbreak Detection): تلاش‌های کاربران برای دور زدن سیستم و تولید خروجی‌های ناخواسته را شناسایی می‌کند. این حملات می‌توانند خطرناک باشند، به‌ویژه در پلتفرم‌های **وب۳** که ممکن است LLM با **قراردادهای هوشمند** تعامل داشته باشد و منجر به دستکاری یا سوءاستفاده شود، یا اطلاعات کاربران به خطر افتد.
• ایمنی محتوا (Content Safety): محتوای بالقوه ناامن در متن از جمله سخنان مشوق نفرت، خودآزاری، محتوای جنسی و خشونت را تشخیص می‌دهد. این برای حفظ یک محیط کاربری سالم و اخلاقی در هر برنامه عمومی هوش مصنوعی حیاتی است و تضمین می‌کند که خروجی‌های مدل بی‌ضرر هستند.

به طور خلاصه، درک و به کارگیری این دسته‌بندی‌های ارزیابی، گامی اساسی در ساخت سیستم‌های LLM قابل‌اعتماد، کارآمد و ایمن است. این امر نه تنها به ارتقاء مدل‌های هوش مصنوعی به استانداردهای سازمانی کمک می‌کند، بلکه محافظت لازم را در برابر خطرات احتمالی، به ویژه در محیط‌های حساس مانند **فناوری بلاکچین** و **دارایی‌های دیجیتال**، فراهم می‌آورد. این ارزیابی‌ها اطمینان می‌دهند که مدل‌های هوش مصنوعی می‌توانند با اطمینان کامل در سناریوهای حیاتی و حساس به کار گرفته شوند.

ارزیابی مبتنی بر تشابه دقیق و معنایی

در اکوسیستم‌های پیچیده و حساس بلاکچین و کریپتوکارنسی، ارزیابی دقیق خروجی‌های مدل‌های زبان بزرگ (LLM) اهمیت حیاتی دارد. همانطور که سیستم‌های نظارت بر عملکرد برای سیستم‌های سازمانی IT ضروری هستند تا بتوانند به سطح تولیدی (Production-grade) برسند، ارزیابی LLMها نیز برای اطمینان از عملکرد صحیح و قابل اعتماد آن‌ها در محیط‌های عملیاتی وب۳ الزامی است. این ارزیابی‌ها به ما می‌گویند که آیا خروجی یک LLM برای هدف مورد نظرش مناسب است یا خیر، و این امر در حوزهٔ کریپتو، جایی که دقت و امنیت حرف اول را می‌زند، دوچندان می‌شود. در این بخش، ما به دستهٔ خاصی از ارزیابی‌ها، یعنی ارزیابی‌های مبتنی بر تطابق و تشابه می‌پردازیم که زمانی کاربرد دارند که شما یک "حقیقت مطلق" (ground truth) یا منبع معتبر از پیش تعیین‌شده دارید و می‌خواهید LLM خروجی را با وفاداری بالایی بازتولید کند.

ضرورت تطابق در قراردادهای هوشمند و پروتکل‌های امنیتی

ارزیابی‌های تطابق و تشابه به ویژه در سناریوهایی که نیاز به بازتولید دقیق اطلاعات از منابع معتبر داریم، بسیار حیاتی هستند. این منابع می‌توانند شامل اسناد فنی پروتکل‌های بلاکچین، قراردادهای حقوقی مربوط به DAOها، قوانین حکمرانی DeFi، یا حتی کدهای یک قرارداد هوشمند باشند. برای مثال، در توسعهٔ قراردادهای هوشمند، بازتولید کد با کمترین خطا و حداکثر تطابق با مشخصات طراحی (blueprint) اهمیت فوق‌العاده‌ای دارد. یک خطای کوچک در کد قرارداد هوشمند می‌تواند منجر به آسیب‌پذیری‌های امنیتی جدی و از دست رفتن سرمایه شود. همچنین، در حوزهٔ انطباق (Compliance) با قوانین و مقررات، اطمینان از اینکه خروجی LLM دقیقاً منعکس‌کنندهٔ مفاد قانونی است، بسیار مهم است. این ارزیابی‌ها به ما کمک می‌کنند تا برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی خود را به استانداردهای سازمانی و امنیتی وب۳ ارتقا دهیم و از دقت و قابلیت اطمینان آن‌ها اطمینان حاصل کنیم.

تطابق دقیق: از تطابق کامل تا عبارات منظم

روش‌های تطابق به دو دستهٔ اصلی تقسیم می‌شوند: تطابق کامل (Exact Match) و تطابق مبتنی بر عبارات منظم (Regex). در تطابق کامل، خروجی LLM باید دقیقاً برابر با هدف یا منبع مرجع باشد. این روش در مواردی که کوچکترین تغییر غیرقابل قبول است، مانند بازتولید یک Seed Phrase هش‌شده، یا تأیید یک آدرس کیف پول EOA برای جلوگیری از حملات فیشینگ (Phishing) و سرقت دارایی‌های دیجیتال، کاربرد دارد. فرض کنید یک LLM وظیفه دارد توضیحات یک EIP (پیشنهاد بهبود اتریوم) را از اسناد فنی بازنویسی کند؛ تطابق کامل تضمین می‌کند که هیچ جزئیاتی از قلم نیفتاده یا تغییر نکرده است.

روش دوم، تطابق مبتنی بر Regex است که انعطاف‌پذیری بیشتری را فراهم می‌کند. در این حالت، بررسی می‌شود که آیا یک الگوی عبارت منظم مشخص در خروجی یافت می‌شود یا خیر. این مدل برای سناریوهایی مناسب است که کمی تغییر در خروجی قابل قبول است، اما ساختار یا اطلاعات کلیدی باید حفظ شود. مثلاً، یک کاربر از دستیار LLM می‌پرسد "چگونه می‌توانم یک NFT را Mint کنم؟". یک تطابق مبتنی بر Regex می‌تواند محتوای دقیق مراحل را از مستندات بازیابی کند، اما به LLM اجازه می‌دهد تا کمی محتوای اضافی یا لحن دوستانه‌تر (مثلاً "مطمئناً! اینگونه می‌توانید یک NFT را Mint کنید") نیز اضافه کند، در حالی که هستهٔ اصلی اطلاعات دست‌نخورده باقی می‌ماند. این روش برای تأیید فرمت‌های خاص داده، مانند کدهای تراکنش، یا شناسایی الگوهای مشکوک در پیام‌های دریافتی (که می‌توانند نشان‌دهندهٔ تلاش برای مهندسی اجتماعی یا فیشینگ باشند) مفید است.

فراتر از کلمات: ارزیابی تشابه معنایی

گذر از تطابق دقیق به تشابه، پیچیدگی و کاربردی بودن بیشتری را به ارمغان می‌آورد. یکی از معیارهای مهم در این زمینه، نسبت تشابه Levenshtein است که میزان شباهت رشته‌ها را اندازه‌گیری می‌کند. این نسبت، حداقل تعداد ویرایش‌های تک‌کاراکتری (درج، حذف یا جایگزینی) مورد نیاز برای تبدیل یک رشته به رشتهٔ دیگر را محاسبه می‌کند. این معیار می‌تواند برای شناسایی خطاهای تایپی در آدرس‌های کیف پول یا Hashهای تراکنش که ممکن است به حملات typosquatting (فیشینگ با آدرس‌های شبیه) اشاره داشته باشد، مفید باشد.

اما تشابه معنایی (Semantic Similarity) گام را فراتر می‌گذارد. در این روش، کلمات و عبارات به بردارهایی تبدیل می‌شوند تا بتوان آن‌ها را به صورت عددی (با مقادیر بین ۰ تا ۱) مقایسه کرد. کلماتی که از نظر معنایی شبیه‌تر هستند، امتیاز بالاتری می‌گیرند و برعکس. به این ترتیب، می‌توانیم میزان شباهت خروجی LLM به یک منبع اصلی را بر اساس "معنای" محتوا اندازه‌گیری کنیم. این روش به خصوص در جایی که LLM باید اطلاعات را با کلمات متفاوت اما با معنای یکسان بازنویسی کند، اهمیت پیدا می‌کند. به عنوان مثال، اگر یک LLM وظیفهٔ خلاصه کردن یک وایت‌پیپر پیچیدهٔ بلاکچین را دارد، تشابه معنایی می‌تواند تأیید کند که خلاصه‌اش مفاهیم اصلی و اساسی را حفظ کرده، حتی اگر از کلمات و ساختارهای جمله‌ای متفاوت استفاده کرده باشد. در زمینهٔ امنیت، تشابه معنایی می‌تواند برای شناسایی پیام‌های فیشینگ که از زبان‌های متفاوت اما مقاصد مشابه (مانند درخواست Seed Phrase یا اطلاعات 2FA) استفاده می‌کنند، بسیار کاربردی باشد و به عنوان یک لایهٔ دفاعی در برابر حملات پیچیده‌تر وب۳ عمل کند.

معیارهای ارزیابی کد و خروجی‌های ساختاریافته

در دنیای پرشتاب بلاکچین و کریپتوکارنسی، جایی که یک خطا می‌تواند به از دست رفتن میلیون‌ها دلار منجر شود، اطمینان از صحت عملکرد سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی (AI) اهمیت حیاتی دارد. همانطور که سیستم‌های سازمانی نیاز به پایش عملکرد دارند، مدل‌های زبان بزرگ (LLM) نیز برای استقرار در محیط‌های عملیاتی و تولیدی، به ارزیابی‌های دقیق و حرفه‌ای محتاجند. این امر به‌ویژه زمانی که LLM‌ها مسئول تولید کد یا خروجی‌های ساختاریافته در اکوسیستم وب ۳ (Web3) هستند، اهمیت دوچندانی پیدا می‌کند. ارزیابی‌ها به ما کمک می‌کنند تا تشخیص دهیم آیا خروجی یک LLM برای هدف مورد نظر آن مناسب است یا خیر. هدف، می‌تواند از ارائه یک رابط چت ساده تا تولید کدهای پیچیده برای قراردادهای هوشمند (Smart Contracts) متغیر باشد.

همانطور که به‌طور شهودی مشخص است، کسی که از LLM برای نوشتن کد استفاده می‌کند، به خروجی JSON معتبر یا کد قابل اجرا و صحیح علاقه‌مند است، در حالی که دیگران ممکن است به دنبال تولید توضیحات متنی باشند. برای رسیدن به یک استاندارد سازمانی در پیاده‌سازی‌های هوش مصنوعی، به خصوص در حوزه بلاکچین که دقت و امنیت در آن حرف اول را می‌زند، نیاز به درک عمیق روش‌های ارزیابی کد و خروجی‌های ساختاریافته داریم. این ارزیابی‌ها در چهار دسته کلی شامل تطبیق و شباهت، ارزیابی کد، LLM به عنوان قاضی و ارزیابی‌های ایمنی قرار می‌گیرند، که در این بخش، ما بر روی ارزیابی‌های کد و اهمیت خروجی‌های ساختاریافته تمرکز خواهیم کرد.

چرایی اهمیت ارزیابی کد در بلاکچین و وب ۳

در محیط بلاکچین و وب ۳، کدها و خروجی‌های ساختاریافته مانند JSON، ستون فقرات عملکرد و تعاملات را تشکیل می‌دهند. قراردادهای هوشمند که دارایی‌های دیجیتال (Token) و منطق کسب‌وکار را مدیریت می‌کنند، صرفاً مجموعه‌ای از کد هستند. برنامه‌های غیرمتمرکز (dApps) برای تعامل با بلاکچین به JSON-RPC و دیگر فرمت‌های ساختاریافته متکی هستند. بنابراین، ارزیابی کدهای تولید شده توسط LLM به معنای تعیین این است که آیا کد ۱) اجرا می‌شود، و ۲) آنطور که در نظر گرفته شده عمل می‌کند یا خیر. این موضوع فراتر از تولید کد صرف است و شامل مواردی می‌شود که LLM به عنوان یک رابط زبان طبیعی برای تعامل با محصولات نرم‌افزاری در حوزه وب ۳ استفاده می‌شود.

تصور کنید یک LLM به عنوان دستیار مجازی در یک پروتکل مالی غیرمتمرکز (DeFi) عمل می‌کند. برای تعامل با پروتکل، LLM ممکن است یک درخواست تراکنش به صورت JSON، یک اسکریپت برای فراخوانی یک تابع در قرارداد هوشمند، یا یک فراخوانی API برای اجرای یک اقدام خاص تولید کند. در تمام این سناریوها، دقت و امنیت خروجی LLM حیاتی است. یک خطای کوچک در کد قرارداد هوشمند می‌تواند به آسیب‌پذیری‌های امنیتی منجر شود که هکرها از آن برای سرقت دارایی‌های دیجیتال (مانند از دست دادن توکن‌ها) سوءاستفاده کنند. همچنین، یک JSON نامعتبر می‌تواند منجر به عدم انجام تراکنش یا انجام یک تراکنش اشتباه شود که پیامدهای مالی جدی دارد.

روش‌های کلیدی ارزیابی کد برای LLM‌ها

برای اطمینان از کیفیت و امنیت خروجی‌های LLM در حوزه بلاکچین، چندین روش ارزیابی کد وجود دارد که باید به‌طور سیستماتیک به کار گرفته شوند:

• اعتبار JSON (JSON Validity): این ارزیابی بررسی می‌کند که آیا خروجی تولید شده توسط LLM یک JSON معتبر است یا خیر، و سپس طرح‌واره (Schema) آن را از نظر مطابقت با یک ساختار مشخص (مثلاً ساختار یک تراکنش بلاکچینی یا فراخوانی API) بررسی می‌کند. در وب ۳، بسیاری از تعاملات با بلاکچین و APIها بر اساس فرمت JSON صورت می‌گیرد، بنابراین اعتبار این خروجی‌ها برای عملکرد صحیح پروتکل‌ها و DApps حیاتی است.
• صحت عملکردی (Functional Correctness): این معیار، دقت وظایف تولید کد از زبان طبیعی را ارزیابی می‌کند. برای مثال، اگر از LLM خواسته شود کدی برای یک قرارداد هوشمند ایجاد کند، صحت عملکردی ارزیابی می‌کند که آیا کد تولید شده، خروجی مورد نظر را برای ورودی‌های داده شده تولید می‌کند یا خیر. این ارزیابی اغلب با مجموعه‌ای از تست‌های واحد (Unit Tests) همراه است که رفتار معنایی کد، شامل خروجی‌های صحیح، موارد مرزی (Edge Cases)، مدیریت جریان کنترل و استفاده صحیح از APIها را بررسی می‌کند. در قراردادهای هوشمند، این به معنای اطمینان از اجرای صحیح منطق، مانند انتقال توکن‌ها یا مدیریت رای‌گیری است.
• صحت نحوی (Syntax Correctness): این معیار اندازه‌گیری می‌کند که آیا کد تولید شده با قوانین نحوی زبان برنامه‌نویسی مورد استفاده (مانند Solidity برای Ethereum یا Rust برای Solana) مطابقت دارد یا خیر. این ارزیابی با استفاده از مجموعه‌ای از قوانین که خطاهای نحوی رایج مانند نقطه‌ویرگول‌های از قلم افتاده، نام‌های متغیر نادرست، یا فراخوانی توابع اشتباه را بررسی می‌کنند، انجام می‌شود. کد با اشکال نحوی حتی کامپایل هم نمی‌شود و قابل استقرار روی بلاکچین نخواهد بود.
• بررسی قالب‌بندی (Format Check): این ارزیابی بررسی می‌کند که آیا کد تولید شده از شیوه‌های خوب قالب‌بندی مانند تورفتگی (Indentation)، شکستگی خط (Line Breaks) و فضای خالی (Whitespace) استفاده می‌کند. اگرچه ممکن است مستقیماً بر عملکرد کد تأثیر نگذارد، اما قالب‌بندی خوب خوانایی کد را افزایش داده و بازبینی (Audit) و نگهداری آن را آسان‌تر می‌کند، که برای امنیت و شفافیت در قراردادهای هوشمند بسیار مهم است.

سناریوهای عملی و ملاحظات امنیتی

در فضای کریپتو، کاربردهای LLM که نیاز به این ارزیابی‌ها دارند، بی‌شمارند. برای مثال، یک LLM می‌تواند به یک توسعه‌دهنده در نوشتن بخش‌هایی از یک قرارداد هوشمند کمک کند یا برای خودکارسازی فرآیندهای داخلی با استفاده از ایجنت‌های هوش مصنوعی (AI Agents) به کار رود. این ایجنت‌ها ممکن است برای مدیریت خودکار تراکنش‌ها، تعامل با پروتکل‌های دیفای، یا حتی ایجاد توکن‌های جدید بر اساس درخواست‌های زبان طبیعی کاربران استفاده شوند. در هر یک از این موارد، عدم ارزیابی دقیق خروجی LLM می‌تواند منجر به فاجعه شود.

ریسک‌های امنیتی در این زمینه بسیار بالا هستند. یک حمله "Prompt Injection" یا "Jailbreak" موفقیت‌آمیز به LLM می‌تواند باعث شود که مدل، کدهای مخرب تولید کند. برای مثال، یک کاربر بدخواه ممکن است با مهندسی معکوس یک ورودی، LLM را وادار به تولید یک قرارداد هوشمند با یک "بک‌دور" (Backdoor) یا یک آسیب‌پذیری "Reentrancy" کند که امکان سرقت وجوه را فراهم می‌آورد. به همین دلیل، ارزیابی‌های کد نه تنها به صحت فنی، بلکه به پیشگیری از حملات و اطمینان از یکپارچگی (Integrity) سیستم‌های بلاکچینی کمک می‌کنند. پایش مستمر و ارزیابی خروجی‌های LLM در محیط‌های تولیدی برای رسیدن به یک سطح سازمانی از امنیت و قابلیت اطمینان، کاملاً ضروری است.

پیاده‌سازی ارزیابی‌های متریک‌محور با پلتفرم n8n

ضرورت ارزیابی LLMها در محیط‌های سازمانی

ارزیابی مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) نقشی حیاتی و مشابه نظارت بر عملکرد در سیستم‌های فناوری اطلاعات سازمانی ایفا می‌کند. حتی اگر برنامه‌ها بدون ارزیابی هم کار کنند، برای استقرار در محیط‌های عملیاتی و تولیدی مناسب نخواهند بود. این مقاله به معرفی رایج‌ترین روش‌های ارزیابی LLM می‌پردازد تا به شما کمک کند پیاده‌سازی‌های هوش مصنوعی خود را به استانداردهای سازمانی ارتقا دهید. n8n با قابلیت‌های ارزیابی بومی خود، پیاده‌سازی این روش‌ها را مستقیماً در ورک‌فلوهای شما آسان می‌کند و فرآیند پایش و بهبود عملکرد مدل‌ها را ساده می‌سازد. انتخاب روش ارزیابی مناسب بستگی زیادی به هدف اصلی LLM دارد؛ زیرا ارزیابی‌ها نشان می‌دهند که آیا خروجی یک LLM برای کاربرد مورد نظرش مناسب است یا خیر.

دسته‌بندی روش‌های ارزیابی اصلی

روش‌های ارزیابی را می‌توان به چهار دسته‌بندی کلی تقسیم کرد که هر یک برای اهداف خاصی طراحی شده‌اند. دسته اول، "تطابق‌ها و شباهت‌ها" نام دارد که در مواردی که به پاسخی دقیق و با وفاداری بالا به منبع اصلی (زمینه‌ی حقیقت) نیاز داریم، بسیار کارآمد است. این دسته شامل تطابق دقیق (Exact Match)، عبارات باقاعده (Regex)، شباهت لوون‌اشتاین (Levenshtein Similarity Ratio) برای سنجش شباهت رشته‌ای و شباهت معنایی (Semantic Similarity) می‌شود که کلمات را به بردار تبدیل کرده و شباهت آن‌ها را عددی بین ۰ تا ۱ نشان می‌دهد.

دسته دوم، "ارزیابی کد" است که فراتر از تولید کد صرف، برای رابط‌های زبان طبیعی که کد تولید می‌کنند نیز اهمیت دارد. این شامل بررسی اعتبار JSON، صحت عملکردی (Functional Correctness) با استفاده از تست‌های واحد، صحت نحوی (Syntax Correctness) برای اطمینان از رعایت قواعد زبان برنامه‌نویسی، و بررسی فرمت (Format Check) برای اطمینان از رعایت شیوه‌های کدنویسی خوب می‌شود. به عنوان مثال، یک دستیار مجازی مبتنی بر LLM در یک محصول SaaS منابع انسانی ممکن است برای تعامل با محصول، یک کوئری پایگاه داده بنویسد یا یک API را فراخوانی کند که همگی نیاز به ارزیابی کد دارند.

دسته سوم، "LLM به عنوان داور" است که به واسطهٔ انعطاف‌پذیری و قابلیت تنظیم بالا، محبوبیت زیادی یافته است. این روش شامل ارزیابی‌هایی مانند سودمندی (Helpfulness)، صحت (Correctness)، هم‌ارزی کوئری SQL و صحت واقعی (Factuality) می‌شود. با این حال، باید توجه داشت که قابلیت اطمینان این LLMهای داور، مانند خود LLMها است و باید یک جزء قطعی در این رویکرد وجود داشته باشد. در n8n، این ارزیابی‌ها در معیارهای داخلی سودمندی و صحت گنجانده شده‌اند و کاربران می‌توانند معیارهای سفارشی با LLM داور ایجاد کنند.

و در نهایت، دسته چهارم، "ایمنی" است که اساس "گاردریل‌ها" (Guardrails) را تشکیل می‌دهد و بررسی می‌کند که آیا خروجی LLM سمی است یا حاوی اطلاعات حساس. این ارزیابی‌ها شامل شناسایی اطلاعات هویتی شخصی (PII Detection)، تشخیص تزریق پرامپت و فرار از زندان (Prompt Injection and Jailbreak Detection) و همچنین ایمنی محتوا (Content Safety) برای شناسایی محتوای بالقوه ناامن مانند نفرت‌پراکنی یا خشونت می‌شود. این موارد به ویژه برای برنامه‌های LLM که با مشتریان یا سایر کاربران خارجی در ارتباط هستند، بسیار حیاتی هستند.

پیاده‌سازی ارزیابی‌ها در Workflowهای n8n

در پلتفرم n8n، ارزیابی‌ها به صورت بومی بخشی از ورک‌فلوها هستند و می‌توانند برای درک رفتار LLM در برابر یک مجموعه داده آزمایشی مورد استفاده قرار گیرند. ارزیابی‌های متریک‌محور در n8n این قابلیت را دارند که یک یا چند امتیاز به هر اجرای آزمایشی اختصاص دهند. این امتیازها می‌توانند با اجراهای قبلی مقایسه شوند تا تغییرات معیارها مشاهده شده و دلایل این تغییرات عمیقاً بررسی شوند. پیاده‌سازی این ارزیابی‌ها با استفاده از "Evaluations Trigger" (تریگر ارزیابی‌ها) بسیار ساده است. این تریگر به عنوان یک اجرای جداگانه عمل می‌کند که هیچ تاثیری بر ورک‌فلو تولیدی شما ندارد. این فرآیند به صورت دستی فعال می‌شود و به طور خودکار داده‌ها را از یک گوگل شیت اختصاصی دریافت می‌کند. برای تکمیل فرآیند، لازم است ستون‌های خروجی مجموعه داده خود را با درج اکشن 'Set outputs' از نود ارزیابی پر کنید و آن را پس از تولید خروجی‌های مورد ارزیابی، به ورک‌فلو خود متصل نمایید.

جمع‌بندی و توصیه نهایی

پیاده‌سازی ارزیابی‌ها به عنوان بخشی جدایی‌ناپذیر از ورک‌فلوهای هوش مصنوعی شما، می‌تواند منطق اتوماسیون شما را به سطح سازمانی ارتقا دهد. معیارهای داخلی و بومی n8n تمامی ابزارهای لازم برای تست عملکرد مدل‌های هوش مصنوعی شما را بدون نیاز به کتابخانه‌ها یا برنامه‌های کاربردی خارجی فراهم می‌آورد. با بهره‌گیری از این قابلیت‌ها، می‌توانید اطمینان حاصل کنید که LLM‌های شما همواره با بالاترین کیفیت و کارایی مورد نظر عمل می‌کنند، خطرات را کاهش داده و اعتمادپذیری سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی را افزایش دهید. این یک گام ضروری برای هر سازمانی است که به دنبال استقرار هوش مصنوعی در مقیاس وسیع و با استانداردهای بالا است.