فريقنا استطاع خفض تكلفة تحليل العناوين بنسبة 62% باستخدام GPT-3.5، وفي الوقت نفسه حلنا مشكلة الحد من الطلبات أثناء العروض الترويجية الكبيرة.

في الشهر الماضي ، في العروض الترويجية الخامسة السوداء ، قمنا بفريق الخلفية لثلاثة أشخاص في هولندا للخدمات اللوجستية عبر الحدود ، لأول مرة لم نبقى طوال الليل بجوار الخادم.في هذا الوقت من العام الماضي ، كان معدل دقة نموذج تصحيح الأخطاء الخاص بنا أقل من 80٪ ، وأخذ شخص واحد وحده على مدار 24 ساعة للتحديق في سجل الأخطاء ، لمجرد معدل إرجاع الطرود بسبب خطأ ملء العنوان كان 11٪.

لنوضح الأمر للأشخاص الذين لم يتعرفوا عليه من قبل: ما هو بالضبط GPT-3.5؟

إنه نموذج اللغة الكبير الذي أطلقته شركة OpenAI في عام 2022، ولا يزال قيد التطوير حتى عام 2026. النسخة المستقرة منه تدعم نافذة سياقية تصل إلى 16 ألف كلمة، وسرعة الاستجابة لطلبات الإخراج المنظمة غير المتدفقة عمومًا أقل من 200 مللي ثانية، مما يجعله قادرًا تمامًا على دعم احتياجات المعالجة الدلالية الخفيفة ذات الكثافة العالية عبر الإنترنت.

لقد اخترناه لحل مشكلة تحليل العناوين، والفائدة الرئيسية التي حصلنا عليها هي ثلاث فوائد ملموسة.

• النقطة الأولى هي دقة النظام منذ اللحظة الأولى من استخدامه: لا حاجة لتدريب النظام باستخدام بيانات عنوانات من ملايين العناوين من مختلف الدول؛ فقط قمنا بتزويده بـ 200 مثال تاريخي لعناوين غير طبيعية، وقد ارتفعت دقة التحليل فورًا إلى مستويات عالية.98.7%انخفضت نسبة الأعطال إلى أقل من 1٪ مباشرة.
• الثاني هو أن التكلفة أقل بكثير من تطوير النموذج بشكل مستقل: في السابق، كانت تكلفة صيانة النموذج المطور محليًا بالإضافة إلى 3 خوادم GPU شهريًا 1200 يورو، أما الآن، مع استخدام GPT-3.5 لمعالجة 500 ألف طلب يوميًا، فإن التكلفة الشهرية تبلغ فقط 450 يورو، مما يعني تخفيضًا مباشرًا في التكاليف بنسبة 62%.
• النقطة الثالثة هي أن التوسعة لا تتطلب منك أي جهد شخصي: خلال فترة الجمعة السوداء، زاد حجم الطلبات بثلاث مرات، وكان النموذج الذي طورناه بأنفسنا يمكنه تحمل حجم تدفق يصل إلى 1.5 ضعف الحجم الأصلي فقط قبل أن يتعرض للانهيار. هذه المرة، قمنا فقط بتقديم طلب مؤقت لزيادة الحد الائتماني إلى OpenAI مسبقًا، ولم نواجه أي خطأ من نوع 429 طوال العملية.

لا تنظر فقط إلى الجوانب الإيجابية، فالأخطاء التي واجهناها في الأشهر الثلاثة الماضية كانت أكثر من الفوائد التي حققناها.

في البداية، كنا نقوم بتمرير حقول العناوين الأصلية مباشرة إلى النموذج، وكانت تحدث مشاكل متكررة حيث تتم تحديد عناوين القرى والبلدات في الدول الأوروبية الصغيرة على أنها مدن في الولايات المتحدة. بعد أسبوع من المحاولات، اكتشفنا أن القاعدة الافتراضية في النموذج لم تتضمن خيار “الأولوية في مطابقة حقل البلد المرفق مع طلب الشحن”.

في مرة أخرى، قمنا بتشغيل خاصية الإخراج التدفقي عن طريق الخطأ، مما أدى إلى زيادة مدة عودة جميع نتائج التحليل بمقدار ثلاثة أضعاف، وخلال الذروة، تراكم أكثر من عشرين ألف طلب تم تجاوزها الحد الزمني للإجابة. استغرق الأمر نصف يوم لاكتشاف أن أحد الزملاء نسي إعادة الإعدادات الأصلية عند تعديل المعلمات.

أكثر المشاكل إزعاجًا كانت مشكلة الفواتير: في البداية، لم نقم بقطع البيانات المدخلة، لذا تم إدخال كل الملاحظات غير المتعلقة التي كتبها المستخدمون أثناء إدخال العناوين إلى النموذج أيضًا، مما أدى إلى زيادة تكلفة الفاتورة بنسبة 30% عن التوقعات في نهاية الشهر. لاحقًا، أضفنا قاعدة لقطع البيانات المدخلة بعد 100 حرف، وبذلك عادت الفواتير إلى مستواها الطبيعي في الشهر التالي.

في النهاية، GPT-3.5 ليس حلًا شاملًا لكل مشكلة، وأنصحكم بعدم الاندفاع في دمج هذين النوعين من الفرق معًا بشكل عشوائي.

إذا كان فريقك يتعامل مع بيانات ذات خصوصية عالية مثل السجلات الطبية أو معلومات الدفع، فلا تستخدم النسخة العامة من GPT-3.5، مهما كانت رخيصة وسهلة الاستخدام، فلا يمكنك تحمل مخاطر عدم الامتثال للوائح حماية البيانات.

إذا كانت احتياجاتك تتطلب إنشاء وثائق مهنية تتكون من آلاف الكلمات أو القيام بعمليات استدلال منطقي معقدة، فمن الأفضل اختيار GPT-4o أو Claude 3. دقة GPT-3.5 في هذه المهام ضعيفة للغاية، وتوفير تلك القليلة من المال لن يكون كافيًا حتى لشراء مناديل لتنظيف مؤخرتك.

على العكس، إذا كنت تريد القيام بمهام دلالية خفيفة مثل تصنيف نوايا المستخدمين، تصحيح النصوص القصيرة، أو استخراج المعلومات المنظمة، ولا توجد حاجة ملحة للتفكير الاستدلالي المعقد، فإن GPT-3.5 سيظل الخيار الأكثر فعالية من حيث التكلفة حتى عام 2026، بلا منازع.

ثلاث نصائح عملية للمبتدئين، جميعها نتيجة للأخطاء التي ارتكبناها

• قبل الإطلاق، قم بتشغيل تدفق البيانات “الظلي” لمدة 7 أيام: أرسل الطلبات في نفس الوقت إلى الحل الحالي الخاص بك وإلى GPT-3.5، وقارن النتائج فقط دون توجيه أي تدفق للبيانات. تأكد من أن معدل الدقة والسرعة يتوافقان مع التوقعات قبل إجراء أي تغييرات جذرية.
• قم بإضافة فلترة أمامية لجميع المدخلات: ازل الفراغات الزائدة، الملاحظات غير ذات الصلة، والأحرف الخاصة مسبقًا، وهذا سيوفر ما لا يقل عن 20% من تكاليف الرموز (tokens)، وكذلك يقلل من احتمالية حدوث أخطاء في تقييم النموذج.
• يجب بالتأكيد وجود خطة احتياطية: في حالة توقف واجهة OpenAI عن العمل، يجب أن يكون لديك حل بديل أقل تطورًا يمكنه التعامل مع الموقف، حتى لو كانت دقة هذا الحل أقل، فهو أفضل من أن يصبح الخدمة بأكملها غير متاحة.

FAQ

الآن نحن في عام 2026، وهناك العديد من النماذج الجديدة، فهل ما زال من الضروري استخدام GPT-3.5؟
هذا أمر ضروري تمامًا بالنسبة للمهام الخفيفة، لقد قمنا بمقارنة نماذج مفتوحة المصدر بنفس السعر، ووجدنا أن دقة GPT-3.5 أعلى بنسبة 5 نقاط مئوية على الأقل، ولا حاجة لك للقيام بعمليات الصيانة والنشر بنفسك، مما يجعل التكلفة الإجمالية أقل في النهاية.

هل يجب القلق بشأن تقييد السرعة (throttling) عند الاستدعاء؟
طالما أن الزيادة في الحركة اليومية لا تتجاوز فجأة عشرة أضعاف، فإن الحصة المخصصة مسبقًا عادة ما تكون كافية. يمكنك تقديم طلب لزيادة الحصة قبل ثلاثة أيام من العروض الترويجية الكبيرة، وقد قمنا بذلك ثلاث مرات، وتم الموافقة على الطلبات في أسرع وقت بعد ساعتين.