الطبقة القائمة على النموذج
طبقة قائمة على النماذج (MBL) هي مكون معماري يقع بين مصادر البيانات/المدخلات الأولية ومنطق التطبيق النهائي أو واجهة المستخدم. تتمثل وظيفتها الأساسية في استضافة وإدارة وتنفيذ نماذج حاسوبية معقدة - مثل نماذج التعلم الآلي، أو الخوارزميات التنبؤية، أو الرسوم البيانية المعرفية - لتحويل البيانات الأولية إلى رؤى قابلة للتنفيذ أو مخرجات منظمة.
في التطبيقات الحديثة والمكثفة بالبيانات، لم يعد مجرد معالجة البيانات كافياً. توفر طبقة MBL طبقة الذكاء اللازمة. إنها تسمح للأنظمة بتجاوز عمليات CRUD البسيطة لأداء استدلال وتنبؤ وتصنيف وتوليد معقدة. هذه الطبقة هي ما يمكّن الوظائف "الذكية" الحقيقية داخل البرامج.
تعمل طبقة MBL من خلال مسار عمل محدد. تتدفق البيانات المدخلة إلى الطبقة، حيث يتم استدعاء النماذج المستضافة. تقوم هذه النماذج بمعالجة المدخلات وفقًا لمعاييرها التدريبية، وتوليد تمثيلات وسيطة أو تنبؤات. بعد ذلك، تقوم طبقة MBL بتنظيم هذه المخرجات - غالبًا عبر واجهات برمجة التطبيقات (APIs) أو عقود بيانات محددة - بحيث يمكن لمنطق التطبيق السفلي استهلاكها بشكل موثوق.
تتفاعل هذه الطبقة بشكل وثيق مع عمليات MLOps (عمليات تعلم الآلة) للنشر والمراقبة، وغالبًا ما تتصل بقواعد بيانات المتجهات (Vector Databases) لعمليات التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) الفعالة.
