ما هي LLMOps؟

PocketOS هي شركة ناشئة تُطوّر برمجيات مُخصصة لشركات تأجير السيارات. في أبريل 2026، أفادت الشركة بأن برنامجًا يعمل بالذكاء الاصطناعي قد حذف قاعدة بيانات الإنتاج بالكامل، بالإضافة إلى جميع النسخ الاحتياطية على مستوى وحدة التخزين، وذلك باستدعاء واحد لواجهة برمجة التطبيقات (API). على الرغم من تعقيد الأمر ظاهريًا، إلا أن التحقيقات اللاحقة كشفت أن العملية برمتها لم تستغرق من البرنامج سوى تسع ثوانٍ. كان من المفترض أن يُنفّذ البرنامج مهمة روتينية في بيئة الاختبار، لكنه عثر على رمز API ذي صلاحيات واسعة، ثم استخدمه لإصدار أوامر حذف في كلٍ من بيئتي الاختبار والإنتاج.

والنتيجة؟ فقدت شركات تأجير السيارات التي كانت تستخدم نظام PocketOS قدرتها على الاطلاع على حجوزاتها أو تخصيص المركبات. واضطر فريق PocketOS إلى قضاء الأيام التالية في استعادة نسخة احتياطية خارجية عمرها ثلاثة أشهر قبل أن يتمكن مزود البنية التحتية من استعادة البيانات.

بعد كل ما حدث، ألقى المؤسس باللوم على العمليات المحيطة بنموذج الذكاء الاصطناعي، وليس على النموذج نفسه. كان لدى البرنامج صلاحيات تتجاوز بكثير نطاق مهمته، ولم يكن هناك أي فصل بين بيئة الاختبار وبيئة الإنتاج، حيث كانت النسخ الاحتياطية موجودة في نفس بيئة البيانات التي من المفترض أن تحميها.

تتوقع غارتنر أن يصبح هذا الأمر مصدر إزعاج متزايد للشركات، حيث سيتجاوز ما لا يقل عن نصف مشاريع الجيل الأول من الذكاء الاصطناعي ميزانياتها بحلول عام 2028، نتيجةً لخيارات معمارية غير موفقة ونقص في الخبرة التشغيلية. وينطبق الأمر نفسه من منظور أمني، إذ كشف تقرير شركة IBM لعام 2026 بعنوان "تكلفة اختراق البيانات" أن 92% من الشركات التي تعرضت لاختراقات متعلقة بالذكاء الاصطناعي كانت تفتقر إلى ضوابط وصول مناسبة لأنظمة الذكاء الاصطناعي الخاصة بها.

إذن، ما هو الحل؟ LLMOps. LLMOps هي مجموعة من الممارسات والأدوات والضوابط التي يمكن للمؤسسات الاستفادة منها لنشر ومراقبة وإدارة أنظمة إدارة التعلم في بيئة الإنتاج، وتغطي جميع المطالبات وخطوط استرجاع البيانات والوكلاء والتكاليف والبيانات المتدفقة من خلالها.

يتناول الدليل التالي مفهوم LLMOps، وكيف يختلف عن MLOps، والمراحل الأساسية لـ LLMOps، وأفضل الممارسات التي يمكن للمؤسسات تبنيها لتحقيق أقصى استفادة منه. تابع القراءة لمعرفة المزيد.

مقارنة بين LLMOps و MLOps: ما الذي يتغير فعلياً؟

يتطور LLMOps من MLOps، إذ يشتركان في الهدف الأساسي نفسه: إدخال النماذج إلى بيئة الإنتاج والحفاظ على سلامتها وموثوقيتها. ويكمن الاختلاف الرئيسي بينهما في الحجم. فبينما صُمم MLOps في الأصل للتعامل مع نماذج أصغر حجمًا وبيانات مُهيكلة، فإن LLMOps قادر على التعامل مع نماذج تحتوي على مليارات المعاملات التي تُنتج نصوصًا مفتوحة النهاية.

وبخلاف الحجم، تشمل الاختلافات الدقيقة الأخرى أماكن عملهم وتكاليفهم والمخاطر التي يعالجونها.

في عمليات التعلم الآلي التقليدية، كان فريقٌ ما يتولى مسؤولية النموذج بالكامل. كان يجمع البيانات المصنفة، ويدرب النموذج، ويتحقق من صحته، ثم يعيد تدريبه لأغراضه الخاصة. مع ذلك، لم تعد معظم المؤسسات تستخدم نماذج التعلم الآلي بهذه الطريقة. بل تستخدم نموذجًا أساسيًا عبر واجهة برمجة التطبيقات (API) أو تنشر نموذجًا مفتوح المصدر. ثم تُعدّله من خلال التوجيهات، والتحليل البرمجي، والضبط الدقيق بين الحين والآخر. كان التدريب عنصرًا أساسيًا في عمليات التعلم الآلي، ولكنه لم يعد جزءًا أساسيًا من العملية في الوقت الحالي.

يُغيّر هذا الأمر جذريًا طريقة عمل الفرق. فعناصر مثل المطالبات، وفهارس الاسترجاع، وصلاحيات أدوات الوكلاء، تُصبح جميعها أصولًا إنتاجية ذات متطلبات مُحددة من حيث الإصدار والاختبار والتحكم. ونتيجةً لذلك، يُصبح التقييم أكثر صعوبة، وتتفاوت التكاليف بشكلٍ كبير. ويُشير تقرير غارتنر إلى أن الاستدلال سيُمثّل ما يقرب من 70% من تكاليف دورة حياة النموذج ، مما يجعل الإنفاق على الذكاء الاصطناعي نفقاتٍ مُستمرة ومُرتبطة بالاستخدام، بدلًا من كونه استثمارًا لمرة واحدة في التدريب، وهو ما صُممت عمليات تعلم الآلة لحمايته.

بالإضافة إلى ذلك، في عمليات التعلم الآلي (MLOps)، كان خطر البيانات الحساسة يتركز تحديدًا أثناء التدريب. هذا يعني أنه بمجرد نشر النموذج، يتلقى مدخلات محددة ومنظمة. أما في عمليات التعلم الآلي طويلة المدى (LLMOps)، فتتدفق بيانات المؤسسة إلى النموذج باستمرار. تخيل مساعدًا تفاعليًا متصلًا بمستودع مستندات، قادرًا على استرجاع ملف سري لأي موظف يُنسق طلبه بشكل صحيح. الطريقة الوحيدة لمنع ذلك هي أن تُطبق عملية الاسترجاع أذونات المصدر أيضًا. هذا سبب واحد فقط يجعل أمن البيانات وإدارة الوصول إليها أمرًا بالغ الأهمية في عمليات التعلم الآلي طويلة المدى، ولا يمكن اعتبارهما مجرد إضافة، بل يجب أن يكونا جزءًا لا يتجزأ من تصميم وتشغيل خط الأنابيب.

دورة حياة LLMOps

لا تُعدّ LLMOps أداةً واحدةً أو مشروعًا ثابتًا يُنفّذ لمرة واحدة. تقوم الفرق باختيار النماذج، وتكييفها، وربطها ببيانات المؤسسة، وتحديد سلوكها من خلال التوجيهات، ونشرها في التطبيقات والوكلاء، ومراقبة ما يحدث في بيئة الإنتاج. وتكون دورة الحياة النموذجية كما يلي:

أ. اختيار النموذج وتكييفه

تبدأ معظم برامج ماجستير القانون باختيار مصادر البيانات، وليس بتدريب النموذج. وهذا يعني أن الفريق يختار بين نماذج خاصة يتم الوصول إليها عبر واجهات برمجة التطبيقات (APIs)، أو نماذج مفتوحة المصدر يستضيفها بنفسه، أو مزيج من الاثنين. بعد ذلك، تُؤخذ في الاعتبار عند تقييم النموذج النهائي قدرة النموذج على التعامل مع الأوزان، والتكلفة، وزمن الاستجابة، وكيفية ومكان معالجة البيانات. مع ذلك، لكل خيار تبعات تتعلق بالبيانات، إذ أن واجهة برمجة التطبيقات المستضافة تُرسل بيانات المؤسسة خارج البيئة الداخلية الآمنة مع كل طلب، بينما يُدمج الضبط الدقيق البيانات في أوزان النموذج، حيث لا يمكن إزالتها.

ب. خطوط نقل البيانات، ومجموعات البيانات العشوائية، ومخازن المتجهات

في معظم حالات استخدام إدارة دورة حياة المنتج في المؤسسات، تُعدّ آلية نقل البيانات أكثر أهمية من النموذج نفسه. تقوم آلية نقل البيانات RAG بسحب المحتوى من جميع مشاركات الملفات، ومواقع الويكي، وأنظمة التذاكر، وأنظمة إدارة علاقات العملاء، وقواعد البيانات، ثم تقسمه إلى أجزاء، تُحوّل بدورها إلى تمثيلات مضمنة تُخزّن في قاعدة بيانات المتجهات . عندئذٍ، عندما يطرح المستخدم سؤالاً، يسترجع النظام الأجزاء الأكثر صلةً ويُمرّرها إلى النموذج حسب الحاجة السياقية. ولضمان دقة آلية نقل البيانات، يجب ضمان مزامنتها مع الأنظمة المصدرية؛ وإلا، ستعتمد مخرجات النموذج على نسخة قديمة أو مُعرّضة بشكل مفرط من البيانات الأصلية.

ج. الإدارة والتقييم الفوريان

تُحدد مُطالبات النظام والقوالب والأمثلة جميعها كيفية عمل نظام إدارة التعلم. ونتيجةً لذلك، حتى أبسط تغييرات الصياغة ستؤدي إلى اختلاف كبير في مخرجاته. يجب على الفرق إدارة جميع المُطالبات كأصول مُؤرشفة وقياس تأثير كل تغيير. نادرًا ما يحتوي النص المُنشأ على إجابة صحيحة واحدة، إن وُجدت، لذا يجمع التقييم بين عدة أساليب، مثل الفحوصات الآلية للتحقق من الأساس الواقعي والملاءمة والامتثال للسياسات. يُستكمل ذلك بالتقييم باستخدام نموذج ثانٍ، ثم مراجعة بشرية للعينة في نهاية المطاف.

د. النشر، والضوابط، وتنسيق الوكلاء

يُتيح النشر دمج النموذج مع تطبيق، مثل بوابة واجهة برمجة التطبيقات (API)، أو واجهة دردشة، أو مساعد ضمن الأدوات الحالية، أو وكيل يُخطط وينفذ مهامًا متعددة الخطوات. وتُحيط بهذا النشر ضوابط أمنية تُصفّي المدخلات والمخرجات بحثًا عن أي محتوى غير آمن، أو انتهاكات للسياسات، أو بيانات حساسة. ثم يُضيف الوكلاء طبقة تنسيق تُحدد الأدوات التي يجب استدعاؤها، وترتيب استدعائها، وبيانات الاعتماد المطلوبة. عند هذه النقطة، يتحول السؤال المؤسسي من "ما يُقدمه النموذج" إلى "ما يُمكنه فعله".

هـ. مراقبة الجودة والتكلفة والانحراف

بمجرد إطلاق تطبيقات إدارة التعلم الآلي، يجب مراقبتها عبر ثلاثة محاور رئيسية: مراقبة الجودة لتتبع أي خلل، ومدى ملاءمة الإجابات، وتعليقات المستخدمين، وانتهاكات السياسات؛ ومراقبة التكلفة لتتبع استهلاك الرموز، وزمن الاستجابة، والإنفاق حسب التطبيق والفريق؛ وأخيرًا، مراقبة الانحراف لضمان تحديث مقدمي الخدمات لنماذجهم دون حدوث أي خلل بعد هذه التحديثات، وكيفية تغيير المستخدمين لتفاعلاتهم بعد هذه التحديثات. ويمكن الاستفادة من أي دروس مستفادة في بداية دورة حياة التطبيق، مما يسمح بحلقة مغلقة في دورة الحياة.

أين تفشل عمليات إدارة دورة حياة المنتج: ثغرة أمن البيانات

بينما تركز معظم أطر عمل إدارة دورة حياة البرمجيات على جعل النماذج مفيدة وسريعة وبأسعار معقولة، فإن عددًا أقل بكثير منها يتناول مصير البيانات الحساسة أثناء انتقالها عبر كل مرحلة من مراحل دورة الحياة المذكورة. وهنا أيضًا تكمن نقطة الضعف في معظم برامج إدارة دورة حياة البرمجيات المستخدمة في الإنتاج، حيث تظهر هذه الفجوة عادةً في خمسة مواضع رئيسية:

أ. البيانات الحساسة في مصادر الضبط الدقيق و RAG

يمكن لنماذج التعلم الخطي (LLMs) دائمًا تكرار ما تم إدخاله إليها في الأصل. هذا يعني أنه أثناء ضبط مجموعات البيانات التي تتضمن معلومات سرية أو حساسة، يمكن أن تجد هذه البيانات نفسها جزءًا من المخرجات أيضًا. علاوة على ذلك، بمجرد ترميزها كجزء من أوزان النموذج، لا توجد طريقة لحذفها، مما يخلق مشاكل فيما يتعلق بـ data privacy فيما يتعلق بالالتزامات، يتفاقم الوضع بشكل كبير عند النظر إلى حجم الملفات التي يتم مشاركتها بشكل مفرط، وتصنيفها بشكل خاطئ، وإهمالها، والتي تمتلئ بها مستودعات المؤسسات. إن فهرسة هذه الموارد قبل تنظيفها قد يحول كل أصل بيانات حساس إلى مورد يمكن للمهاجمين استغلاله.

ب. استرجاع البيانات بتجاوز أذونات المصدر

في الأنظمة المصدرية، تحدد ضوابط الوصول عادةً الأنظمة والكيانات التي يمكنها فتح ملفات معينة أو حتى العثور عليها. مع ذلك، غالبًا ما تُزيل معظم مسارات RAG هذه الضوابط أثناء عملية الاستيعاب. ونتيجةً لذلك، تُنسخ المستندات وتُجزأ وتُدمج في مخزن متجهات مشترك يُعيد المحتوى الأكثر صلةً استجابةً لأي طلب. يؤدي هذا إلى تصعيد الامتيازات، حيث يمكن نظريًا لمن لا يملكون صلاحيات وصول كافية الوصول إلى ملفات لا يمكنهم فتحها مباشرةً.

ج. حقن البيانات الفورية وتسريب البيانات في الاستجابات

في قائمة OWASP لأهم عشرة مخاطر لتطبيقات إدارة دورة حياة البرمجيات لعام 2025 ، يحتل الحقن المباشر المرتبة الأولى، وذلك لسبب وجيه، إذ يأتي الحقن المباشر من المستخدمين الذين يحاولون تجاوز تعليمات النموذج. مع ذلك، قد يكون الحقن غير المباشر أكثر خطورة على المؤسسات، حيث يمكن للتعليمات الخبيثة أن تبقى مخفية في بريد إلكتروني أو صفحة ويب أو مستند يستوعبه النموذج لاحقًا أثناء عملية الاسترجاع. لا تستطيع نماذج إدارة دورة حياة البرمجيات دائمًا التمييز بين التعليمات والبيانات التي تعالجها، ما يعني أن أي مستند مُخترق قد يُوجه النموذج للكشف عن معلومات سرية أو يدفع النظام الآلي لإرسال البيانات خارج البيئة الداخلية.

دي. الذكاء الاصطناعي الظلي والنماذج غير المحددة

لا تمتلك المؤسسات دائمًا الرؤية الشاملة التي تحتاجها لبنيتها التحتية الكاملة للذكاء الاصطناعي. وتُعدّ وكلاء الذكاء الاصطناعي غير المعروفين الذين يعملون في بيئاتها مشكلة شائعة إلى حد كبير، حيث يُمثّل كل نموذج أو إضافة أو وكيل غير مُعرّف تدفقًا محتملاً للبيانات يعمل خارج نطاق سياسات المؤسسة الداخلية ومتطلباتها التنظيمية.

هـ. إثبات الامتثال

لا يكفي مجرد الامتثال، إذ يتوقع كل من الجهات التنظيمية والعملاء من المؤسسات تقديم أدلة موثقة تثبت امتثالها. وقد بدأت العديد من اللوائح حول العالم بجعل هذه الوثائق شرطًا تنظيميًا، إلى جانب التزامات أخرى مثل إلزام مقدمي الخدمات بتصنيف جميع المحتويات المولدة بواسطة الذكاء الاصطناعي على هذا النحو، أو وضع سياسات AI governance .

أفضل ممارسات إدارة عمليات إدارة دورة حياة المنتج

فيما يلي أفضل الممارسات التي تغطي الأسس التشغيلية والأمنية التي تحتاجها المؤسسات لتشغيل تطبيقات إدارة دورة حياة التطبيقات (LLM) بأمان وعلى نطاق واسع:

أ. جرد كل نموذج، ووكيل، وتدفق بيانات

بغض النظر عن مدى فعالية بنية إدارة دورة حياة التطبيقات (LLMOps)، لا يمكن لأي مؤسسة إدارة ما لا تراه. لذا، ينبغي وجود فهرس شامل لجميع حالات استخدام إدارة دورة حياة التطبيقات في جميع أنحاء المؤسسة، إلى جانب جميع البرامج المبنية على تلك النماذج ومصادر البيانات المتصلة بها. يجب التعامل مع هذا الفهرس كسجل حي يُحدَّث تلقائيًا أثناء التشغيل، بدلاً من مراجعته ربع السنوية.

ب. تصنيف البيانات وتنظيفها قبل وصولها إلى النموذج

بمجرد إتاحة أي مستند للنموذج، يصبح مرجعًا له في عمليات الضبط الدقيق أو فهرسة RAG. لذا، من الضروري تصنيف جميع المعلومات الحساسة وفهرستها لضمان تطبيق جميع السياسات الداخلية والتنظيمية المتعلقة بهذا الشأن. قد يشمل ذلك إخفاء هذه البيانات أو تنقيحها أو استبعادها تمامًا، إذ يُعدّ ذلك أقل تكلفة بكثير من محاولة رصدها في مخرجات النموذج.

ج. فرض أذونات المصدر عند الاسترجاع

يجب ألا تُعيد عملية RAG محتوىً لم يتمكن المستخدم من فتحه في النظام الأصلي. يُنشئ فهرسة RAG واسترجاعها وتضمينها مساراتٍ متعددة للهجمات وتسريب البيانات ، وهي مسارات لا تُغطيها المؤسسات أو تتصدى لها بشكلٍ كامل.

د. تحديد نطاق كل وكيل ووثيقة اعتماد لمهمته

يجب منح الوكلاء الصلاحيات اللازمة لأداء مهامهم فقط، والاحتفاظ بها للمدة الضرورية لإنجاز تلك المهام. يُعدّ " التجاوز المفرط للصلاحيات "، كما وصفته OWASP، سمة شائعة في المؤسسات التي تعاني من اختراقات متعلقة بالذكاء الاصطناعي. لذا، يجب على المؤسسات فصل بيانات اعتماد بيئة الاختبار عن بيانات اعتماد بيئة الإنتاج، وتجنب استخدام حسابات الخدمات المشتركة، واشتراط موافقة بشرية على أي إجراءات تخريبية أو غير قابلة للتراجع.

هـ. فحص المطالبات والاسترجاعات والاستجابات المضمنة

لا يمكن لاختبارات ما قبل النشر التنبؤ بكل المدخلات التي سيواجهها نظام الإنتاج. لذا، فإن وضع ضوابط وقت التشغيل بين المستخدمين والنماذج ومصادر البيانات المتصلة يُعدّ فعالاً للغاية في الكشف عن الحقن الفوري ومحاولات اختراق النظام وكشف البيانات الحساسة في كل من الطلبات والاستجابات.

و. سجل كل شيء

تتطلب الجهات التنظيمية والمراجعون سجلات وأدلة شاملة لتوضيح البيانات التي وصل إليها النموذج، وما أنتجه، ومن وافق على سير العمل برمته. وتُعدّ السجلات المقاومة للتلاعب، والتي تتضمن جميع الأنشطة ذات الصلة، مثل التنبيهات، وعمليات الاسترجاع، والمخرجات، وقرارات السياسات، وتغييرات التكوين، فعّالة للغاية في مثل هذه الحالات. ويمكن بعد ذلك ربط هذه السجلات بالأطر التي تخضع لها المؤسسة، مثل إطار مخاطر الذكاء الاصطناعي الصادر عن المعهد الوطني للمعايير والتكنولوجيا (NIST) أو قانون الذكاء الاصطناعي. علاوة على ذلك، يمكن تحديد مسؤولية أصحاب المصلحة الداخليين في فرق الأمن والبيانات والشؤون القانونية والهندسة، بحيث يكون هناك شخص مسؤول عن كل نظام ذكاء اصطناعي وعن القرارات اللاحقة.

كيف Securiti يساعد

صُممت منصة LLMOps لجعل النماذج أسرع وأكثر دقة وأقل تكلفة. لذا، لا يمكن للمؤسسات التهاون عند اختيار الأداة أو المنصة المناسبة للاستفادة من هذه المزايا.

Securiti تمتلك شركة DataAI Command Platform، التابعة الآن لشركة Veeam، منصة DataAI Command Platform، المصممة لتأمين جميع البيانات المتدفقة عبر مسار الذكاء الاصطناعي بأكمله. بدءًا من توفير رؤية شاملة، تستطيع المنصة اكتشاف وتصنيف نماذج الذكاء الاصطناعي عبر السحابات العامة والخاصة وتطبيقات SaaS، بما في ذلك الذكاء الاصطناعي غير الرسمي . ثم تربط المنصة كل نموذج بمصادر بياناته وعمليات المعالجة والمخاطر والتزامات الامتثال، وتراقب كيفية تدفق البيانات بينها. ومن ثم، يمكن للفرق اكتشاف وتصنيف البيانات الحساسة قبل وصولها إلى مجموعات الضبط الدقيق أو مسارات RAG أو تطبيقات الذكاء الاصطناعي التابعة لجهات خارجية، وتطبيق ضوابط لتنقية البيانات وإدارة الوصول إليها.

يتم تقييم جميع النماذج وتصنيفها وفقًا للمتطلبات التنظيمية العالمية، مما يساعد فرق الامتثال على مواءمة برامج الذكاء الاصطناعي مع قانون الذكاء الاصطناعي للاتحاد الأوروبي ، وإطار إدارة مخاطر الذكاء الاصطناعي التابع للمعهد الوطني للمعايير والتكنولوجيا، وجميع اللوائح الرئيسية الأخرى المتعلقة بالبيانات والذكاء الاصطناعي على مستوى العالم.

اطلب عرضًا تجريبيًا اليوم وتعرف على المزيد حول كيف يمكن لمنصة DataAI Command أن تساعد مؤسستك في تأمين مسارات إدارة دورة حياة المنتج (LLM) من بيانات المصدر إلى الاستجابة.

الأسئلة الشائعة حول LLMOps

الأسئلة الأكثر شيوعًا المتعلقة بـ LLMOps هي كالتالي: