كورسات هندسة الاستدعاء | كورس عملي لإطلاق العنان لقوة الذكاء الاصطناعي التوليدي

[AnGeL]

في عالم اليوم، نشهد ثورة حقيقية مدفوعة بالذكاء الاصطناعي. هذه الثورة لا تقتصر على الخوارزميات المعقدة والبيانات الضخمة، بل تتجسد أيضًا في قوة الكلمات. نعم، الكلمات! فمن خلال فن توجيه هذه الكلمات بذكاء، نفتح الأبواب أمام إمكانيات غير محدودة في عالم الذكاء الاصطناعي التوليدي. هذا الفن، أو العلم، هو ما نسميه "هندسة الاستدعاء".

تخيل أنك تمتلك مفتاحًا سحريًا يتيح لك التواصل مع آلة ذكية قادرة على كتابة قصة آسرة، أو تصميم شعار مبتكر، أو حتى حل مشكلة معقدة في مجال عملك. هذا المفتاح ليس سوى الاستدعاء (Prompt)، والقدرة على صياغة هذا الاستدعاء ببراعة هي جوهر هندسة الاستدعاء.
​

ما هي هندسة الاستدعاء؟ (تعريف، أهمية، تطور)
هندسة الاستدعاء هي ببساطة فن وعلم تصميم الاستدعاءات الفعالة التي توجه نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية لإنتاج النتائج المطلوبة. إنها عملية دقيقة تتطلب فهمًا عميقًا لقدرات هذه النماذج وقيودها، بالإضافة إلى القدرة على التعبير عن الأفكار بوضوح ودقة.

بعبارة أخرى، هندسة الاستدعاء هي اللغة التي نتحدث بها مع الذكاء الاصطناعي التوليدي. كلما كانت لغتنا أكثر دقة ووضوحًا، كلما كانت الاستجابة أكثر دقة وملاءمة.

لماذا هندسة الاستدعاء مهمة؟
في الماضي، كان استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي حكرًا على الخبراء والمطورين. أما اليوم، بفضل هندسة الاستدعاء، أصبح بإمكان أي شخص، بغض النظر عن خلفيته التقنية، الاستفادة من قوة هذه النماذج.

تخيل أنك مسوق وتريد إنشاء حملة إعلانية جذابة. بدلاً من الاعتماد على فريق من الكتاب والمصممين، يمكنك ببساطة استخدام نموذج ذكاء اصطناعي توليدي موجه باستدعاء مصمم بعناية لإنشاء محتوى إعلاني عالي الجودة في دقائق معدودة.

أو تخيل أنك طالب جامعي وتحتاج إلى كتابة بحث علمي. يمكنك استخدام نموذج ذكاء اصطناعي توليدي لمساعدتك في جمع المعلومات، وتنظيم الأفكار، وحتى كتابة المسودة الأولية للبحث.

هذه مجرد أمثلة قليلة على الإمكانيات الهائلة التي تتيحها هندسة الاستدعاء.

تطور هندسة الاستدعاء:
لم تظهر هندسة الاستدعاء فجأة. بل هي نتيجة لتطور نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية نفسها. في البداية، كانت هذه النماذج محدودة القدرات وتتطلب استدعاءات معقدة للغاية. ولكن مع تطور هذه النماذج، أصبح بإمكاننا استخدام استدعاءات أكثر طبيعية وبساطة.

اليوم، نحن في مرحلة متقدمة من هندسة الاستدعاء، حيث يمكننا استخدام تقنيات متطورة مثل الاستدعاء المتسلسل (Chain-of-Thought Prompting) والتوليد والتقييم (Generate and Rank) لتحقيق نتائج مذهلة.

لماذا يجب أن تتعلم هندسة الاستدعاء؟ (فوائد شخصية ومهنية، تأثير على مجالات العمل)
قد تتساءل: لماذا يجب أن أتعلم هندسة الاستدعاء؟ الإجابة بسيطة: لأنها مهارة أساسية في عالم اليوم، وستصبح أكثر أهمية في المستقبل.

الفوائد الشخصية:​

• زيادة الإنتاجية: أنجز المهام بسرعة وكفاءة.​
• الإبداع: اكتشف إمكانياتك الإبداعية وابتكر أفكارًا جديدة.​
• التعلم: تعلم مفاهيم جديدة واكتسب مهارات جديدة بسهولة.​

الفوائد المهنية:​

• تحسين الأداء: حقق نتائج أفضل في عملك.​
• زيادة فرص العمل: اكتسب مهارة مطلوبة في سوق العمل.​
• الابتكار: طور حلولًا جديدة للمشاكل المعقدة.​

تأثير على مجالات العمل:
هندسة الاستدعاء لديها القدرة على تغيير الطريقة التي نعمل بها في جميع المجالات، بما في ذلك:​

• التسويق: إنشاء محتوى إعلاني جذاب وزيادة المبيعات.​
• خدمة العملاء: تقديم دعم فني مخصص وتحسين رضا العملاء.​
• التعليم: إنشاء مواد تعليمية مخصصة وتسهيل عملية التعلم.​
• الكتابة: كتابة مقالات ومدونات عالية الجودة وزيادة الإنتاجية.​
• البرمجة: توليد التعليمات البرمجية وتصحيح الأخطاء.​

نظرة عامة على الكتاب وهدفه (ماذا ستتعلم، وماذا ستكون قادرًا على فعله)

هذا الكتاب هو دليلك العملي لتعلم هندسة الاستدعاء وإطلاق العنان لقوة الذكاء الاصطناعي التوليدي. سواء كنت مبتدئًا أو لديك خبرة سابقة في مجال الذكاء الاصطناعي، ستجد في هذا الكتاب الأدوات والمعرفة التي تحتاجها لتحقيق النجاح.

في هذا الكتاب، ستتعلم:​

• أساسيات هندسة الاستدعاء ومكونات الاستدعاء الفعال.​
• تقنيات متقدمة في هندسة الاستدعاء مثل الاستدعاء المتسلسل والتوليد والتقييم.​
• كيفية استخدام الأدوات والمنصات المتاحة لهندسة الاستدعاء.​
• كيفية تطبيق هندسة الاستدعاء في مختلف المجالات مثل التسويق وخدمة العملاء والتعليم.​
• كيفية التعامل مع التحديات الشائعة في هندسة الاستدعاء وتجنب التحيزات والهلوثة.​

بعد قراءة هذا الكتاب، ستكون قادرًا على:​

• صياغة استدعاءات فعالة توجه نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية لإنتاج النتائج المطلوبة.​
• استخدام تقنيات متقدمة في هندسة الاستدعاء لتحسين جودة الاستجابات.​
• تطبيق هندسة الاستدعاء في مجال عملك لتحقيق أهدافك.​
• مواكبة أحدث التطورات في مجال هندسة الاستدعاء.​

لمحة عن نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية (GPT، Bard، وغيرها)

قبل أن نبدأ رحلتنا في عالم هندسة الاستدعاء، دعونا نلقي نظرة سريعة على بعض نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية الأكثر شيوعًا:​

• GPT (Generative Pre-trained Transformer): نموذج لغوي ضخم تم تطويره بواسطة OpenAI. يمكنه إنشاء نصوص عالية الجودة، وترجمة اللغات، والإجابة على الأسئلة، والمزيد.​
• Bard: نموذج لغوي تم تطويره بواسطة Google AI. يهدف إلى أن يكون مبدعًا ومفيدًا، ويمكنه كتابة أنواع مختلفة من المحتوى الإبداعي والإجابة على أسئلتك بطريقة معلوماتية.​
• نماذج أخرى: هناك العديد من نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية الأخرى المتاحة، مثل LaMDA وDALL-E وStable Diffusion. كل نموذج له نقاط قوة وضعف، ويجب اختيار النموذج المناسب بناءً على المهمة المحددة.​

في هذا الكورس، سنركز بشكل أساسي على GPT و Bard، ولكن المبادئ التي سنتعلمها يمكن تطبيقها على أي نموذج ذكاء اصطناعي توليدي آخر.

هل أنت مستعد للبدء؟
إذا كنت مستعدًا لتعلم كيفية تسخير قوة الكلمات لإطلاق العنان لإمكانيات الذكاء الاصطناعي التوليدي، فاستعد للانطلاق في رحلة مثيرة ومليئة بالاكتشافات. هيا بنا نبدأ!​

 

شروحات  كيف تسهم هندسة الأوامر في تخصيص الذكاء الاصطناعي الفعّال

[AnGeL]

فهرست الكورس:

تقديم

• ما هي هندسة الاستدعاء؟ (تعريف، أهمية، تطور)
• لماذا يجب أن تتعلم هندسة الاستدعاء؟ (فوائد شخصية ومهنية، تأثير على مجالات العمل)
• نظرة عامة على الكتاب وهدفه (ماذا ستتعلم، وماذا ستكون قادرًا على فعله)
• لمحة عن نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية (GPT، Bard، وغيرها)

الفصل الأول: أساسيات هندسة الاستدعاء (10 صفحات)

• مكونات الاستدعاء الفعال:
  
  • التعليمات (Instructions): تحديد المهمة بوضوح.
  • السياق (Context): توفير المعلومات اللازمة لفهم المهمة.
  • المدخلات (Input Data): البيانات التي يعتمد عليها النموذج.
  • المؤشرات (Indicators): تحديد شكل المخرجات المطلوبة.
    
• أنواع الاستدعاءات:
  
  • الاستدعاءات الصفرية (Zero-shot prompts): بدون أمثلة.
  • الاستدعاءات القليلة (Few-shot prompts): مع أمثلة قليلة.
  • الاستدعاءات المتسلسلة (Chain-of-thought prompts): لتوجيه النموذج خطوة بخطوة.
    
• أفضل الممارسات في كتابة الاستدعاءات:
  
  • الوضوح والدقة
  • استخدام لغة بسيطة ومباشرة
  • تحديد النبرة (Tone) المطلوبة
  • تجنب الغموض والتحيزات

الفصل الثاني: تقنيات متقدمة في هندسة الاستدعاء (15 صفحة)

• تقنية الاستدعاء المتسلسل (Chain-of-Thought Prompting):
  
  • شرح المفهوم وكيفية تطبيقه.
  • أمثلة عملية لتحسين التفكير المنطقي للنموذج.
    
• تقنية التوليد والتقييم (Generate and Rank):
  
  • كيفية توليد عدة استجابات وتقييمها لاختيار الأفضل.
  • استخدام معايير محددة للتقييم.
    
• تقنية التكرار الذاتي (Self-Consistency):
  
  • توليد استجابات متعددة لنفس الاستدعاء وتقييم مدى الاتساق بينها.
  • تحسين الموثوقية والدقة.
    
• تقنية المعرفة الخارجية (Retrieval-Augmented Generation - RAG):
  
  • دمج المعرفة الخارجية في الاستدعاء لتحسين جودة الاستجابات.
  • استخدام قواعد البيانات ومصادر المعلومات الأخرى.

الفصل الثالث: أدوات ومنصات هندسة الاستدعاء (8 صفحات)

• نظرة عامة على الأدوات والمنصات المتاحة:
  
  
  • منصات تطوير الاستدعاءات: (LangChain, PromptFlow)
  • مكتبات Python: (Transformers, OpenAI API)
  • أدوات الاختبار والتقييم: (أدوات قياس جودة الاستجابات)
    
• شرح كيفية استخدام بعض الأدوات الأساسية مع أمثلة عملية.
  
• نصائح لاختيار الأدوات المناسبة لمشروعك.

الفصل الرابع: حالات استخدام عملية (18 صفحة)

• هندسة الاستدعاء في التسويق:
  
  • إنشاء محتوى إعلاني جذاب.
  • كتابة رسائل بريد إلكتروني مخصصة.
  • تحسين تجربة العملاء.
    
• هندسة الاستدعاء في خدمة العملاء:
  
  • أتمتة الردود على الأسئلة الشائعة.
  • تقديم دعم فني مخصص.
  • تحسين كفاءة فريق خدمة العملاء.
    
• هندسة الاستدعاء في التعليم:
  
  • إنشاء مواد تعليمية مخصصة.
  • تقديم ملاحظات وتقييمات للطلاب.
  • تسهيل عملية التعلم الذاتي.
    
• هندسة الاستدعاء في كتابة المحتوى:
  
  • إنشاء مقالات ومدونات عالية الجودة.
  • كتابة سيناريوهات وأفكار إبداعية.
  • تحسين إنتاجية الكتاب والمؤلفين.
    
• هندسة الاستدعاء في البرمجة:
  
  • توليد التعليمات البرمجية.
  • شرح التعليمات البرمجية الموجودة.
  • تصحيح الأخطاء البرمجية.

الفصل الخامس: تحديات ونصائح متقدمة (8 صفحات)

• التحديات الشائعة في هندسة الاستدعاء:
  
  • التحيزات (Biases): كيفية التعامل معها وتجنبها.
  • الهلوسة (Hallucinations): كيفية تقليلها.
  • الغموض (Ambiguity): كيفية التعامل معه.
  • قابلية التوسع (Scalability): كيفية تصميم استدعاءات قابلة للتكيف.
    
• نصائح لتحسين مهاراتك في هندسة الاستدعاء:
  
  • التجربة المستمرة والتعلم من الأخطاء.
  • متابعة أحدث الأبحاث والتطورات في المجال.
  • المشاركة في مجتمعات هندسة الاستدعاء.

الخاتمة

• ملخص لأهم النقاط التي تعلمتها.
• نظرة مستقبلية على هندسة الاستدعاء وتأثيرها المحتمل.
• دعوة إلى العمل وتشجيع القراء على تطبيق ما تعلموه.

ملحق:

• قائمة بالمصادر والموارد المفيدة (مواقع، مدونات، كتب، دورات).
• مسرد للمصطلحات الهامة.

 

[AnGeL]

◾الفصل الأول: أساسيات هندسة الاستدعاء

في المقدمة، تعلمنا أن هندسة الاستدعاء هي فن وعلم توجيه نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية. ولكن ما الذي يجعل الاستدعاء فعالاً؟ وما هي العناصر التي يجب أن نضعها في الاعتبار عند صياغة استدعاء؟ في هذا الفصل، سنجيب على هذه الأسئلة ونستكشف أساسيات هندسة الاستدعاء. سنقوم بتفكيك الاستدعاء إلى مكوناته الأساسية، ونستعرض أنواع الاستدعاءات المختلفة، ونقدم أفضل الممارسات في كتابة الاستدعاءات.

مكونات الاستدعاء الفعال
الاستدعاء الفعال هو أكثر من مجرد طلب بسيط. إنه مزيج متوازن من العناصر المختلفة التي تعمل معًا لتوجيه النموذج بشكل صحيح. هذه العناصر هي:​

• التعليمات (Instructions):​
  • التعليمات هي جوهر الاستدعاء. إنها تحدد بوضوح المهمة التي نريد من النموذج إنجازها. يجب أن تكون التعليمات محددة ودقيقة، وتجنب الغموض والعمومية.​
  • مثال: بدلاً من قول "اكتب مقالًا"، قل "اكتب مقالًا عن تأثير الذكاء الاصطناعي على التعليم، مع التركيز على التحديات والفرص."​
  • نصيحة: استخدم الأفعال الأمرية (اكتب، قم بإنشاء، لخص، ترجم) لتوجيه النموذج بشكل مباشر.​
• السياق (Context):​
  • السياق هو المعلومات الخلفية التي يحتاجها النموذج لفهم المهمة. يمكن أن يتضمن السياق معلومات حول الموضوع، أو الجمهور المستهدف، أو النبرة المطلوبة.​
  • مثال: إذا كنت تطلب من النموذج كتابة رسالة بريد إلكتروني، يمكنك توفير السياق عن طريق تحديد هوية المرسل والمستقبل، والغرض من الرسالة، وأي معلومات ذات صلة.​
  • نصيحة: كلما كان السياق أكثر تفصيلاً، كلما كانت الاستجابة أكثر دقة وملاءمة.​
• المدخلات (Input Data):​
  • المدخلات هي البيانات التي يعتمد عليها النموذج لإنجاز المهمة. يمكن أن تكون المدخلات نصوصًا، أو صورًا، أو مقاطع فيديو، أو أي نوع آخر من البيانات.​
  • مثال: إذا كنت تطلب من النموذج ترجمة نص، فإن النص الأصلي هو المدخل. إذا كنت تطلب من النموذج إنشاء صورة، فإن وصف الصورة هو المدخل.​
  • نصيحة: تأكد من أن المدخلات ذات جودة عالية وذات صلة بالمهمة.​
• المؤشرات (Indicators):​
  • المؤشرات هي الأدلة التي تحدد شكل المخرجات المطلوبة. يمكن أن تتضمن المؤشرات معلومات حول طول الاستجابة، أو النبرة، أو الأسلوب، أو التنسيق.​
  • مثال: "اكتب ملخصًا موجزًا (لا يزيد عن 100 كلمة) بأسلوب احترافي."​
  • نصيحة: كن واضحًا بشأن شكل المخرجات التي تتوقعها.​

مثال شامل:
"اكتب رسالة بريد إلكتروني (تعليمات) إلى مدير الموارد البشرية (السياق) تطلب إجازة لمدة أسبوعين (المدخلات) بأسلوب رسمي (المؤشرات)."

أنواع الاستدعاءات
هناك عدة أنواع من الاستدعاءات، ولكل نوع نقاط قوة وضعف. الأنواع الأكثر شيوعًا هي:​

• الاستدعاءات الصفرية (Zero-shot prompts):​
  • هذا النوع من الاستدعاءات لا يوفر أي أمثلة للنموذج. يعتمد النموذج على معرفته العامة وقدرته على التعميم لإنتاج الاستجابة المطلوبة.​
  • مثال: "ما هي عاصمة فرنسا؟"​
  • ميزة: بسيط وسريع.​
  • عيب: قد لا يكون دقيقًا دائمًا، خاصة بالنسبة للمهام المعقدة.​
  • هذا النوع من الاستدعاءات يوفر أمثلة قليلة للنموذج. تساعد الأمثلة النموذج على فهم المهمة بشكل أفضل وإنتاج استجابات أكثر دقة.​
  • مثال:​
    • الاستدعاء: "ترجمة من الإنجليزية إلى الفرنسية:​
      • "The cat is on the mat." -> "Le chat est sur le tapis."​
      • "The dog is in the garden." -> "Le chien est dans le jardin."​
      • "The bird is in the sky." -> "..."​
  • ميزة: أكثر دقة من الاستدعاءات الصفرية.​
  • عيب: يتطلب المزيد من الجهد في التحضير.​

أفضل الممارسات في كتابة الاستدعاءات
لكتابة استدعاءات فعالة، يجب اتباع أفضل الممارسات التالية:​

• الوضوح والدقة: استخدم لغة واضحة ودقيقة، وتجنب الغموض والعمومية.​
• استخدام لغة بسيطة ومباشرة: تجنب المصطلحات التقنية المعقدة، واستخدم لغة بسيطة وسهلة الفهم.​
• تحديد النبرة (Tone) المطلوبة: حدد ما إذا كنت تريد أن تكون الاستجابة رسمية، أو غير رسمية، أو ودية، أو ساخرة، إلخ.​
• تجنب الغموض والتحيزات: كن حذرًا بشأن التحيزات المحتملة في استدعائك، وحاول تجنبها قدر الإمكان. وتأكد من أن الاستدعاء لا يحتوي على أي معلومات غامضة أو غير واضحة.​
• التجربة والتكرار: لا تخف من التجربة والتكرار. جرب استدعاءات مختلفة وشاهد ما هو الأفضل.​
• التقييم المستمر: قم بتقييم استجابات النموذج باستمرار، وحاول تحسين استدعائك بناءً على النتائج.​

الخلاصة
في هذا الفصل، تعلمنا أساسيات هندسة الاستدعاء، بما في ذلك مكونات الاستدعاء الفعال وأنواع الاستدعاءات المختلفة وأفضل الممارسات في كتابة الاستدعاءات. في الفصول القادمة، سنتعمق أكثر في هذا الموضوع ونستكشف تقنيات متقدمة في هندسة الاستدعاء.
​

---

 

[AnGeL]

◾الفصل الثاني: تقنيات متقدمة في هندسة الاستدعاء

في الفصل السابق، استكشفنا أساسيات هندسة الاستدعاء وتعلمنا كيفية صياغة استدعاءات فعالة. ولكن هناك المزيد! في هذا الفصل، سننتقل إلى المستوى التالي ونستكشف بعض التقنيات المتقدمة التي يمكن أن تساعدك في الحصول على نتائج أفضل من نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية. سنغطي تقنيات مثل الاستدعاء المتسلسل (Chain-of-Thought Prompting)، والتوليد والتقييم (Generate and Rank)، والتكرار الذاتي (Self-Consistency)، والمعرفة الخارجية (Retrieval-Augmented Generation - RAG).

تقنية الاستدعاء المتسلسل (Chain-of-Thought Prompting)​

• ما هي؟ الاستدعاء المتسلسل هو تقنية تهدف إلى تحسين قدرة نماذج الذكاء الاصطناعي على التفكير المنطقي وحل المشكلات المعقدة. بدلاً من مجرد طلب الإجابة النهائية، نقوم بتوجيه النموذج خطوة بخطوة من خلال عملية التفكير.​
• كيف تعمل؟ نقوم بتضمين سلسلة من الخطوات المنطقية في الاستدعاء، مما يشجع النموذج على اتباع نفس المسار للوصول إلى الإجابة.​
• مثال: لنفترض أننا نريد من النموذج حل مسألة حسابية:​
  • الاستدعاء التقليدي: "إذا كان لدى أحمد 5 تفاحات وأعطى 2 منها لسارة، فكم عدد التفاحات المتبقية لدى أحمد؟"​
  • الاستدعاء المتسلسل: "إذا كان لدى أحمد 5 تفاحات وأعطى 2 منها لسارة، نحتاج أولاً إلى تحديد عدد التفاحات التي أعطاها أحمد لسارة، وهو 2. ثم نطرح هذا العدد من العدد الأصلي للتفاحات التي كانت لدى أحمد، وهو 5. إذن، 5 - 2 = 3. لذلك، لدى أحمد 3 تفاحات متبقية."​
• ملاحظة: لاحظ كيف أن الاستدعاء المتسلسل يشجع النموذج على شرح خطوات الحل بدلاً من مجرد تقديم الإجابة النهائية.​
• متى نستخدمها؟ نستخدم الاستدعاء المتسلسل عندما تكون المهمة معقدة وتتطلب تفكيرًا منطقيًا أو حسابيًا. يمكن أن تكون هذه التقنية مفيدة بشكل خاص في حل المسائل الرياضية، أو تحليل البيانات، أو اتخاذ القرارات.​
• نصيحة: كن واضحًا بشأن الخطوات التي يجب على النموذج اتباعها، وحاول تقسيم المشكلة إلى أجزاء أصغر وأكثر قابلية للإدارة.​

تقنية التوليد والتقييم (Generate and Rank)​

• ما هي؟ التوليد والتقييم هي تقنية تتضمن توليد عدة استجابات مختلفة للاستدعاء، ثم تقييم هذه الاستجابات لاختيار الأفضل.​
• كيف تعمل؟ نقوم بتوجيه النموذج لتوليد عدد من الاستجابات المحتملة للاستدعاء. ثم نستخدم معايير محددة لتقييم هذه الاستجابات واختيار الاستجابة التي تلبي هذه المعايير بشكل أفضل.​
• مثال: لنفترض أننا نريد من النموذج كتابة عنوان جذاب لمقال:​
  • الاستدعاء: "اكتب 5 عناوين جذابة لمقال عن فوائد ممارسة الرياضة."​
  • الاستجابات:​
    1. "اكتشف قوة الرياضة: طريقك إلى صحة أفضل."​
    2. "الرياضة: السر الخفي لحياة سعيدة."​
    3. "غير حياتك بالرياضة: دليل شامل للمبتدئين."​
    4. "الرياضة: استثمار في صحتك ومستقبلك."​
    5. "تغلب على الكسل وابدأ الرياضة: نصائح وحيل."​
  • التقييم: نقوم بتقييم هذه العناوين بناءً على معايير مثل الجاذبية، والوضوح، والملاءمة. ثم نختار العنوان الذي يحقق أعلى الدرجات.​
• ملاحظة: يمكنك استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي نفسها لتقييم الاستجابات!​
• متى نستخدمها؟ نستخدم التوليد والتقييم عندما نريد الحصول على أفضل استجابة ممكنة للاستدعاء. يمكن أن تكون هذه التقنية مفيدة بشكل خاص في كتابة المحتوى الإبداعي، أو تصميم الإعلانات، أو حل المشكلات المعقدة.​
• نصيحة: حدد معايير واضحة لتقييم الاستجابات، وحاول استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي نفسها لتقييم هذه الاستجابات.​

تقنية التكرار الذاتي (Self-Consistency)​

• ما هي؟ التكرار الذاتي هي تقنية تهدف إلى تحسين موثوقية ودقة استجابات نماذج الذكاء الاصطناعي. تتضمن هذه التقنية توليد استجابات متعددة لنفس الاستدعاء، ثم تقييم مدى الاتساق بين هذه الاستجابات.​
• كيف تعمل؟ نقوم بتوجيه النموذج لتوليد عدد من الاستجابات المختلفة لنفس الاستدعاء. ثم نقوم بمقارنة هذه الاستجابات لتحديد ما إذا كانت متسقة مع بعضها البعض. إذا كانت الاستجابات متسقة، فهذا يشير إلى أن النموذج واثق من إجابته وأن الإجابة ربما تكون صحيحة.​

تقنية المعرفة الخارجية (Retrieval-Augmented Generation - RAG)​

• ما هي؟ المعرفة الخارجية هي تقنية تهدف إلى تحسين جودة استجابات نماذج الذكاء الاصطناعي عن طريق دمج المعرفة الخارجية في الاستدعاء.​
• كيف تعمل؟ عندما يتلقى النموذج استدعاءً، فإنه يقوم أولاً بالبحث عن المعلومات ذات الصلة في مصادر خارجية مثل قواعد البيانات أو محركات البحث. ثم يستخدم هذه المعلومات لتوجيه استجابته.​
• مثال: إذا سألت النموذج عن "أحدث الاكتشافات في مجال علاج السرطان"، يمكن للنموذج البحث عن أحدث المقالات العلمية والمواقع الطبية لتقديم إجابة دقيقة ومحدثة.​

الخلاصة
في هذا الفصل، استكشفنا بعض التقنيات المتقدمة في هندسة الاستدعاء، بما في ذلك الاستدعاء المتسلسل، والتوليد والتقييم، والتكرار الذاتي، والمعرفة الخارجية. هذه التقنيات يمكن أن تساعدك في الحصول على نتائج أفضل من نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية وزيادة إنتاجيتك وإبداعك. في الفصول القادمة، سنستكشف المزيد من التقنيات المتقدمة ونتعلم كيفية تطبيقها في مختلف المجالات.​

 

[AnGeL]

◾الفصل الثالث: أدوات ومنصات هندسة الاستدعاء

بعد أن تعرفنا على أساسيات وتقنيات هندسة الاستدعاء، حان الوقت لاستكشاف الأدوات والمنصات التي يمكن أن تساعدنا في تطبيق هذه المعرفة على أرض الواقع. في هذا الفصل، سنستعرض مجموعة متنوعة من الأدوات والمنصات المتاحة، بدءًا من منصات تطوير الاستدعاءات وصولًا إلى مكتبات Python وأدوات الاختبار والتقييم. سنشرح كيفية استخدام بعض الأدوات الأساسية مع أمثلة عملية، ونقدم نصائح لاختيار الأدوات المناسبة لمشروعك.

منصات تطوير الاستدعاءات​

• ما هي؟ منصات تطوير الاستدعاءات هي أدوات برمجية توفر واجهة سهلة الاستخدام لإنشاء وتجربة وتحسين الاستدعاءات. تتيح لك هذه المنصات غالبًا التعاون مع فريق، وتتبع الإصدارات، وأتمتة سير العمل.
  ​
• أمثلة:​
  • LangChain: إطار عمل مفتوح المصدر لبناء تطبيقات تعتمد على نماذج اللغة. يوفر مجموعة واسعة من الأدوات والمكونات الجاهزة للاستخدام، بما في ذلك أدوات إدارة الاستدعاءات، وسلاسل الاستدعاءات، ووكلاء الذكاء الاصطناعي.
    ​
  • PromptFlow: منصة تطوير استدعاءات مرئية من Microsoft، تسمح لك بتصميم وتنفيذ وتقييم الاستدعاءات المعقدة بسهولة.
    ​
• LangChain (نظرة أقرب):​
  • الميزات: دعم لمجموعة واسعة من نماذج اللغة، أدوات إدارة الاستدعاءات، سلاسل الاستدعاءات، وكلاء الذكاء الاصطناعي، أدوات المراقبة والتصحيح.​
  • مثال: يمكنك استخدام LangChain لإنشاء سلسلة استدعاءات تقوم بتلخيص مقال، ثم ترجمته إلى لغة أخرى، ثم إنشاء تغريدة حوله.
    ​
• PromptFlow (نظرة أقرب):​
  • الميزات: واجهة مرئية سهلة الاستخدام، دعم للتعاون مع فريق، أدوات الاختبار والتقييم، التكامل مع Azure AI Services.​
  • مثال: يمكنك استخدام PromptFlow لتصميم سير عمل يقوم بتوليد عدة استجابات للاستدعاء، ثم تقييم هذه الاستجابات تلقائيًا واختيار الأفضل.​

مكتبات Python​

• ما هي؟ مكتبات Python هي مجموعات من التعليمات البرمجية الجاهزة للاستخدام والتي تسهل التفاعل مع نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية.
  ​
• أمثلة:
  ​
  • Transformers (من Hugging Face): مكتبة شاملة توفر الوصول إلى مجموعة واسعة من نماذج اللغة المدربة مسبقًا، بالإضافة إلى أدوات التدريب والتقييم.​
  • OpenAI API: مكتبة Python الرسمية للتفاعل مع واجهة برمجة التطبيقات (API) الخاصة بـ OpenAI، والتي تتيح لك استخدام نماذج مثل GPT-3 و DALL-E.
    ​
• Transformers (نظرة أقرب):
  ​
  • الميزات: الوصول إلى آلاف النماذج المدربة مسبقًا، أدوات التدريب والتقييم، دعم لمجموعة واسعة من المهام (مثل تصنيف النصوص، والترجمة، وتوليد النصوص).
    ​
  • مثال: يمكنك استخدام Transformers لتحميل نموذج GPT-2 مدرب مسبقًا، ثم استخدامه لتوليد نص بناءً على استدعاء معين.
    ​
• OpenAI API (نظرة أقرب):
  ​
  • الميزات: الوصول إلى نماذج GPT-3 و DALL-E، واجهة برمجة تطبيقات سهلة الاستخدام، دعم لمجموعة واسعة من اللغات.
    ​
  • مثال: يمكنك استخدام OpenAI API لإرسال استدعاء إلى نموذج GPT-3، ثم الحصول على الاستجابة وتضمينها في تطبيقك.​

أدوات الاختبار والتقييم​

• ما هي؟ أدوات الاختبار والتقييم تساعدك على قياس جودة استجابات نماذج الذكاء الاصطناعي وتحديد نقاط القوة والضعف في استدعاءاتك.
  ​
• أمثلة:​
  • ROUGE (Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation): مقياس يستخدم لتقييم جودة الملخصات التلقائية.​
  • BLEU (Bilingual Evaluation Understudy): مقياس يستخدم لتقييم جودة الترجمة الآلية.​
  • أدوات التقييم الذاتي: يمكنك أيضًا إنشاء أدوات التقييم الخاصة بك بناءً على معايير محددة.​

مثال على استخدام أداة تقييم:
لنفترض أنك قمت بتوليد ملخص تلقائي لمقال باستخدام نموذج ذكاء اصطناعي. يمكنك استخدام أداة ROUGE لمقارنة الملخص التلقائي بالملخص الأصلي وتقييم جودته. ستقوم أداة ROUGE بحساب مقاييس مثل الدقة والاسترجاع، والتي تشير إلى مدى جودة الملخص التلقائي في التقاط المعلومات الرئيسية من المقال الأصلي.

نصائح لاختيار الأدوات المناسبة لمشروعك​

• حدد احتياجاتك: ما هي المهام التي تريد إنجازها؟ ما هي الميزات التي تحتاجها؟​
• ضع في اعتبارك ميزانيتك: بعض الأدوات مجانية ومفتوحة المصدر، بينما تتطلب أدوات أخرى اشتراكًا مدفوعًا.​
• قم بتجربة الأدوات المختلفة: لا تتردد في تجربة الأدوات المختلفة قبل اتخاذ قرار نهائي.​
• ابحث عن الدعم والمجتمع: اختر الأدوات التي لديها دعم جيد ومجتمع نشط.​

مثال على سيناريو اختيار الأدوات:
إذا كنت مطورًا مبتدئًا وترغب في تجربة هندسة الاستدعاء، يمكنك البدء باستخدام مكتبة Transformers المجانية والمفتوحة المصدر. إذا كنت بحاجة إلى منصة تطوير استدعاءات مرئية وسهلة الاستخدام، يمكنك تجربة PromptFlow. إذا كنت بحاجة إلى أدوات تقييم متقدمة، يمكنك استكشاف الأدوات المتاحة في مجال معالجة اللغة الطبيعية (NLP).

الخلاصة
في هذا الفصل، استعرضنا مجموعة متنوعة من الأدوات والمنصات التي يمكن أن تساعدك في هندسة الاستدعاء. من خلال اختيار الأدوات المناسبة وتعلّم كيفية استخدامها بفعالية، يمكنك تحسين سير عملك وزيادة إنتاجيتك وتحقيق نتائج أفضل. في الفصول القادمة، سنستكشف المزيد من التطبيقات العملية لهندسة الاستدعاء في مختلف المجالات.​

 

[AnGeL]

◾ الفصل الرابع: حالات استخدام عملية

بعد أن بنينا قاعدة صلبة في أساسيات وتقنيات وأدوات هندسة الاستدعاء، حان الوقت للانتقال إلى الجزء الأكثر إثارة: التطبيقات العملية. في هذا الفصل، سنستكشف كيف يمكن استخدام هندسة الاستدعاء في مجموعة متنوعة من المجالات، بدءًا من التسويق وصولًا إلى التعليم والبرمجة. سنقدم أمثلة واقعية ونوضح كيف يمكن لهندسة الاستدعاء أن تحسن الكفاءة والإنتاجية والإبداع في هذه المجالات.

هندسة الاستدعاء في التسويق​

• إنشاء محتوى إعلاني جذاب: يمكن استخدام هندسة الاستدعاء لإنشاء نصوص إعلانية مقنعة، وشعارات جذابة، وحتى حملات إعلانية كاملة.
  ​
  • مثال: "اكتب إعلانًا موجزًا وجذابًا لمنتج جديد للعناية بالبشرة، يستهدف النساء اللاتي تتراوح أعمارهن بين 25 و 45 عامًا، ويركز على فوائد المنتج في تقليل التجاعيد وتحسين مظهر البشرة."
    ​
• كتابة رسائل بريد إلكتروني مخصصة: يمكن استخدام هندسة الاستدعاء لإنشاء رسائل بريد إلكتروني مخصصة للعملاء، مما يزيد من معدلات الفتح والنقر والتحويل.
  ​
  • مثال: "اكتب رسالة بريد إلكتروني ترويجية لعميل اشترى سابقًا منتجًا مشابهًا، تعرض عليه خصمًا خاصًا على المنتج الجديد وتشجعه على تجربته."
    ​
• تحسين تجربة العملاء: يمكن استخدام هندسة الاستدعاء لإنشاء روبوتات محادثة (Chatbots) ذكية تقدم دعمًا فنيًا مخصصًا وتجيب على أسئلة العملاء على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع.
  ​
  • مثال: "قم بإنشاء روبوت محادثة يمكنه الإجابة على الأسئلة الشائعة حول منتجاتنا وخدماتنا، وتقديم الدعم الفني الأساسي، وتحويل العملاء إلى فريق الدعم البشري إذا لزم الأمر."
    ​
• إنشاء محتوى لوسائل التواصل الاجتماعي: توليد أفكار ومنشورات جذابة ومشاركتها على منصات التواصل الاجتماعي المختلفة.​

هندسة الاستدعاء في خدمة العملاء​

• أتمتة الردود على الأسئلة الشائعة: يمكن استخدام هندسة الاستدعاء لإنشاء قاعدة معرفة شاملة للإجابة على الأسئلة الشائعة للعملاء، مما يقلل من عبء العمل على فريق خدمة العملاء.
  ​
  • مثال: "قم بإنشاء قاعدة معرفة شاملة للإجابة على الأسئلة الشائعة حول منتجاتنا وخدماتنا، مع التأكد من أن الإجابات دقيقة وموجزة وسهلة الفهم."
    ​
• تقديم دعم فني مخصص: يمكن استخدام هندسة الاستدعاء لتقديم دعم فني مخصص للعملاء، من خلال تحليل مشكلاتهم وتقديم حلول محددة.
  ​
  • مثال: "قم بتحليل شكوى العميل هذه واقتراح حلول محتملة للمشكلة، مع مراعاة المعلومات المتوفرة حول منتجاتنا وخدماتنا."
    ​
• تحسين كفاءة فريق خدمة العملاء: يمكن استخدام هندسة الاستدعاء لتوفير أدوات وموارد لفريق خدمة العملاء، مما يمكنهم من حل مشكلات العملاء بسرعة وكفاءة أكبر.
  ​
  • مثال: "قم بإنشاء أداة يمكن لفريق خدمة العملاء استخدامها لتشخيص مشكلات العملاء بسرعة واقتراح حلول محتملة، مع توفير معلومات مفصلة حول منتجاتنا وخدماتنا."​

هندسة الاستدعاء في التعليم​

• إنشاء مواد تعليمية مخصصة: يمكن استخدام هندسة الاستدعاء لإنشاء مواد تعليمية مخصصة للطلاب، تتناسب مع مستوياتهم واحتياجاتهم الفردية.
  ​
  • مثال: "قم بإنشاء درس تفاعلي حول موضوع [الموضوع]، يستهدف الطلاب في الصف [الصف]، ويتضمن أمثلة وتمارين وأسئلة تقييمية."
    ​
• تقديم ملاحظات وتقييمات للطلاب: يمكن استخدام هندسة الاستدعاء لتقديم ملاحظات وتقييمات تفصيلية للطلاب حول أدائهم في الواجبات والاختبارات.
  ​
  • مثال: "قم بتقييم مقال الطالب هذا وتقديم ملاحظات تفصيلية حول نقاط القوة والضعف فيه، مع اقتراح طرق لتحسينه."
    ​
• تسهيل عملية التعلم الذاتي: يمكن استخدام هندسة الاستدعاء لإنشاء أدوات وموارد تساعد الطلاب على التعلم بأنفسهم، مثل روبوتات المحادثة التعليمية والمواد التعليمية التفاعلية.
  ​
  • مثال: "قم بإنشاء روبوت محادثة تعليمي يمكنه الإجابة على أسئلة الطلاب حول موضوع [الموضوع]، وتقديم شروحات إضافية، ومساعدتهم على حل المشكلات."
    ​
• إنشاء اختبارات وتمارين: توليد أسئلة متنوعة ومناسبة لمستوى الطلاب لتقييم فهمهم للمادة.​

هندسة الاستدعاء في كتابة المحتوى​

• إنشاء مقالات ومدونات عالية الجودة: يمكن استخدام هندسة الاستدعاء لإنشاء مقالات ومدونات عالية الجودة حول أي موضوع، مع توفير معلومات دقيقة ومفصلة وجذابة.
  ​
  • مثال: "اكتب مقالًا شاملاً حول موضوع [الموضوع]، يتضمن معلومات دقيقة ومفصلة وجذابة، ويستهدف الجمهور [الجمهور]."
    ​
• كتابة سيناريوهات وأفكار إبداعية: يمكن استخدام هندسة الاستدعاء لإنشاء سيناريوهات وأفكار إبداعية للأفلام والمسلسلات والمسرحيات والروايات.
  ​
  • مثال: "قم بإنشاء سيناريو لفيلم قصير يدور حول موضوع [الموضوع]، ويتضمن شخصيات مثيرة للاهتمام وأحداث مشوقة.
    ​
• تحسين إنتاجية الكتاب والمؤلفين: يمكن استخدام هندسة الاستدعاء لتوفير أدوات وموارد للكتاب والمؤلفين، مما يمكنهم من كتابة المزيد من المحتوى بجودة أعلى في وقت أقل.
  ​
  • مثال: "قم بإنشاء أداة يمكن للكتاب والمؤلفين استخدامها لتوليد أفكار جديدة، وتنظيم أفكارهم، وكتابة المسودات الأولية لمشاريعهم."​

هندسة الاستدعاء في البرمجة​

• توليد التعليمات البرمجية: يمكن استخدام هندسة الاستدعاء لتوليد التعليمات البرمجية بلغات البرمجة المختلفة، مما يوفر الوقت والجهد على المطورين.
  ​
  • مثال: "قم بتوليد التعليمات البرمجية بلغة Python لإنشاء دالة تقوم بحساب متوسط قائمة من الأرقام."
    ​
• شرح التعليمات البرمجية الموجودة: يمكن استخدام هندسة الاستدعاء لشرح التعليمات البرمجية الموجودة بلغة طبيعية، مما يسهل على المطورين فهم الكود وتعديله.
  ​
  • مثال: "اشرح هذه التعليمات البرمجية بلغة Python بلغة طبيعية، مع توضيح وظيفة كل سطر من التعليمات البرمجية."
    ​
• تصحيح الأخطاء البرمجية: يمكن استخدام هندسة الاستدعاء لتحديد الأخطاء في التعليمات البرمجية واقتراح حلول لتصحيحها.​

الخلاصة:
في هذا الفصل، رأينا كيف يمكن تطبيق هندسة الاستدعاء في مجموعة متنوعة من المجالات لتحسين الكفاءة والإنتاجية والإبداع. من خلال فهم كيفية صياغة الاستدعاءات الفعالة، يمكنك إطلاق العنان لقوة الذكاء الاصطناعي التوليدي وتحقيق نتائج مذهلة في مجال عملك.​

 

[AnGeL]

◾الفصل الخامس: تحديات ونصائح متقدمة

بعد أن استكشفنا أساسيات وتقنيات وتطبيقات هندسة الاستدعاء، حان الوقت لمواجهة التحديات التي قد تواجهنا في هذا المجال وتقديم بعض النصائح المتقدمة لتحسين مهاراتنا وتحقيق نتائج أفضل. في هذا الفصل، سنتناول التحديات الشائعة مثل التحيزات والهلوثة والغموض، وسنقدم نصائح حول كيفية التعامل معها وتجنبها. كما سنقدم نصائح لتحسين مهاراتك في هندسة الاستدعاء ومواكبة أحدث التطورات في هذا المجال المتنامي.

التحديات الشائعة في هندسة الاستدعاء​

• التحيزات (Biases): نماذج الذكاء الاصطناعي تتعلم من البيانات التي تم تدريبها عليها، وإذا كانت هذه البيانات متحيزة، فإن النموذج سيكتسب هذه التحيزات.
  ​
  • كيفية التعامل معها وتجنبها:​
    • كن على دراية بالتحيزات المحتملة في البيانات التي تم تدريب النموذج عليها.​
    • استخدم بيانات متنوعة لتدريب النموذج.​
    • قم بتقييم استجابات النموذج للكشف عن التحيزات وتصحيحها.​
    • استخدم تقنيات إزالة التحيز (Debiasing Techniques).
      ​
• الهلوسة (Hallucinations): نماذج الذكاء الاصطناعي قد تولد معلومات غير صحيحة أو غير موجودة.
  ​
  • كيفية تقليلها:​
    • استخدم نماذج مدربة جيدًا على كميات كبيرة من البيانات.​
    • تأكد من أن الاستدعاءات واضحة ومحددة.​
    • استخدم تقنيات التكرار الذاتي (Self-Consistency) للتحقق من صحة الاستجابات.​
    • دمج المعرفة الخارجية (RAG) لتوفير معلومات موثوقة للنموذج.
      ​
• الغموض (Ambiguity): الاستدعاءات الغامضة قد تؤدي إلى استجابات غير متوقعة أو غير مرغوب فيها.
  ​
  • كيفية التعامل معه:​
    • كن واضحًا ودقيقًا في صياغة الاستدعاءات.​
    • استخدم أمثلة لتوضيح ما تريده من النموذج.​
    • قم بتجربة استدعاءات مختلفة وشاهد ما هو الأفضل.​
    • استخدم تقنيات الاستدعاء المتسلسل (Chain-of-Thought Prompting) لتقسيم المهام المعقدة إلى خطوات أصغر وأكثر وضوحًا.
      ​
• قابلية التوسع (Scalability): قد يكون من الصعب تصميم استدعاءات تعمل بشكل جيد في مجموعة واسعة من المهام أو المجالات.
  ​
  • كيفية تصميم استدعاءات قابلة للتكيف:​
    • استخدم استدعاءات عامة يمكن تكييفها بسهولة مع مهام مختلفة.​
    • استخدم متغيرات (Variables) في الاستدعاءات لتخصيصها لمهام محددة.​
    • قم بإنشاء مكتبة من الاستدعاءات القابلة لإعادة الاستخدام.​
    • استخدم تقنيات التعلم القليل (Few-shot Learning) لتدريب النموذج على مهام جديدة باستخدام عدد قليل من الأمثلة.​

نصائح لتحسين مهاراتك في هندسة الاستدعاء​

• التجربة المستمرة والتعلم من الأخطاء: هندسة الاستدعاء هي مهارة تتطلب الممارسة والتجربة. لا تخف من تجربة استدعاءات مختلفة والتعلم من الأخطاء.​
• متابعة أحدث الأبحاث والتطورات في المجال: مجال الذكاء الاصطناعي يتطور بسرعة، وهناك دائمًا تقنيات وأدوات جديدة تظهر. ابق على اطلاع دائم بأحدث الأبحاث والتطورات في مجال هندسة الاستدعاء.​
• المشاركة في مجتمعات هندسة الاستدعاء: انضم إلى المجتمعات عبر الإنترنت أو غير المتصلة بالإنترنت حيث يمكنك التواصل مع مهندسي الاستدعاء الآخرين، وتبادل الأفكار، وطرح الأسئلة، وتلقي الملاحظات.​
• تحليل الاستدعاءات الناجحة: قم بتحليل الاستدعاءات التي أدت إلى نتائج جيدة وحاول فهم لماذا كانت فعالة. ما هي العناصر التي جعلتها تنجح؟ كيف يمكنك تطبيق هذه الدروس على استدعاءاتك الخاصة؟​
• قراءة الأوراق البحثية والمقالات: هناك العديد من الأوراق البحثية والمقالات التي تتناول موضوع هندسة الاستدعاء. اقرأ هذه المصادر لتعلم المزيد عن التقنيات المتقدمة والاتجاهات الناشئة.​
• حضور المؤتمرات وورش العمل: يمكن أن تكون المؤتمرات وورش العمل فرصة رائعة للتعلم من الخبراء والتواصل مع مهندسي الاستدعاء الآخرين.​
• الاستفادة من الدورات التدريبية عبر الإنترنت: هناك العديد من الدورات التدريبية عبر الإنترنت التي تعلمك أساسيات وتقنيات هندسة الاستدعاء.​
• بناء مشاريع شخصية: أفضل طريقة لتعلم هندسة الاستدعاء هي بناء مشاريع شخصية. حاول تطبيق هندسة الاستدعاء على المشكلات التي تواجهها في حياتك اليومية أو في عملك.​
• المساهمة في المشاريع مفتوحة المصدر: يمكن أن تكون المساهمة في المشاريع مفتوحة المصدر طريقة رائعة لاكتساب الخبرة والتعلم من الآخرين.​

أخلاقيات هندسة الاستدعاء​

• الشفافية: كن شفافًا بشأن استخدامك لنماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية.​
• المسؤولية: كن مسؤولاً عن الاستجابات التي تولدها نماذج الذكاء الاصطناعي.​
• العدالة: استخدم هندسة الاستدعاء بطريقة عادلة ومنصفة.​
• الخصوصية: احترم خصوصية المستخدمين.​
• الأمن: تأكد من أن نماذج الذكاء الاصطناعي آمنة وموثوقة.​

الخلاصة
تهانينا! لقد وصلت إلى نهاية هذا الكتاب. لقد تعلمت الكثير عن هندسة الاستدعاء، بدءًا من الأساسيات وصولًا إلى التقنيات المتقدمة والتطبيقات العملية. تذكر أن هندسة الاستدعاء هي مهارة تتطلب الممارسة والتجربة. استمر في التجربة والتعلم والمشاركة في المجتمع، وستصبح مهندس استدعاء ماهرًا. تذكر أيضًا أن تستخدم هذه القوة بحكمة ومسؤولية. عالم الذكاء الاصطناعي التوليدي ينتظر إبداعك وابتكاراتك!​

 

[AnGeL]

◾ملحق

أ. قائمة المصادر والموارد المفيدة
يهدف هذا القسم إلى تزويدك بمجموعة منتقاة من المصادر والموارد التي ستساعدك على تعميق فهمك لهندسة الاستدعاء ومواكبة أحدث التطورات في هذا المجال.​

• مواقع ومدونات:​
  • OpenAI Blog - يحتوي على مقالات حول أحدث الأبحاث والتطورات في مجال الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك هندسة الاستدعاء.​
  • Hugging Face Blog - يقدم مقالات ودروسًا تعليمية حول استخدام مكتبة Transformers ونماذج اللغة المختلفة.​
  • AI Alignment Forum - منتدى مخصص لمناقشة القضايا المتعلقة بتوافق الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك هندسة الاستدعاء.​
  • Towards Data Science - مدونة شهيرة تحتوي على مقالات حول علوم البيانات والذكاء الاصطناعي، بما في ذلك هندسة الاستدعاء. (ابحث عن مقالات متعلقة بـ "Prompt Engineering")​
• كتب:​
  • حاليًا، لا يوجد العديد من الكتب المخصصة بشكل كامل لهندسة الاستدعاء، لأن المجال لا يزال جديدًا نسبيًا. ومع ذلك، يمكنك البحث عن كتب حول معالجة اللغة الطبيعية (NLP) والتعلم العميق (Deep Learning) والذكاء الاصطناعي (AI) والتي تتضمن أقسامًا حول هندسة الاستدعاء.​
  • مثال: ابحث عن كتب تتناول نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) مثل GPT، وكيفية استخدامها بفعالية.
    ​
• دورات تدريبية عبر الإنترنت:​
  • Coursera and edX - ابحث عن دورات حول معالجة اللغة الطبيعية والتعلم العميق والذكاء الاصطناعي التي تتضمن وحدات حول هندسة الاستدعاء.​
  • Udemy and Skillshare - ابحث عن دورات مخصصة لهندسة الاستدعاء أو استخدام نماذج لغوية محددة.​
  • DeepLearning.AI - يقدم دورات متخصصة حول الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك دورات قد تتناول جوانب من هندسة الاستدعاء.
    ​
• أوراق بحثية:​
  • ابحث عن أوراق بحثية حول هندسة الاستدعاء على Google Scholar أو arXiv.org.​
  • كلمات مفتاحية للبحث: "Prompt Engineering," "Few-shot Learning," "Chain-of-Thought Prompting," "Retrieval-Augmented Generation."
    ​
• أدوات ومنصات: (كما ذكرنا في الفصل الثالث، ولكن مع روابط مباشرة)​
  • LangChain​
  • PromptFlow - (ابحث في Microsoft Azure AI Services)​
  • Transformers (Hugging Face)​
  • OpenAI API​

ب. مسرد للمصطلحات الهامة
يهدف هذا المسرد إلى توضيح بعض المصطلحات الهامة التي قد تكون غير مألوفة لك.​

• الذكاء الاصطناعي التوليدي (Generative AI): نوع من الذكاء الاصطناعي قادر على توليد بيانات جديدة تشبه البيانات التي تم تدريبه عليها، مثل النصوص والصور والموسيقى.​
• نموذج لغوي كبير (Large Language Model - LLM): نموذج ذكاء اصطناعي تم تدريبه على كميات هائلة من النصوص، مما يمكنه من فهم اللغة وإنشاء نصوص عالية الجودة.​
• الاستدعاء (Prompt): النص الذي يتم إدخاله إلى نموذج الذكاء الاصطناعي لتوجيهه لإنتاج الاستجابة المطلوبة.​
• هندسة الاستدعاء (Prompt Engineering): فن وعلم تصميم الاستدعاءات الفعالة التي توجه نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية لإنتاج النتائج المطلوبة.​
• الاستدعاء الصفري (Zero-shot Prompting): نوع من الاستدعاء لا يوفر أي أمثلة للنموذج.​
• الاستدعاء القليل (Few-shot Prompting): نوع من الاستدعاء يوفر أمثلة قليلة للنموذج.​
• الاستدعاء المتسلسل (Chain-of-Thought Prompting): تقنية استدعاء توجه النموذج خطوة بخطوة لحل المشكلة.​
• التوليد والتقييم (Generate and Rank): تقنية استدعاء تتضمن توليد عدة استجابات مختلفة للاستدعاء، ثم تقييم هذه الاستجابات لاختيار الأفضل.​
• التكرار الذاتي (Self-Consistency): تقنية استدعاء تهدف إلى تحسين موثوقية ودقة استجابات نماذج الذكاء الاصطناعي.​
• المعرفة الخارجية (Retrieval-Augmented Generation - RAG): تقنية استدعاء تهدف إلى تحسين جودة استجابات نماذج الذكاء الاصطناعي عن طريق دمج المعرفة الخارجية في الاستدعاء.​
• التحيز (Bias): الميل إلى تفضيل أو عدم تفضيل مجموعة معينة من الأشخاص أو الأشياء.​
• الهلوسة (Hallucination): توليد معلومات غير صحيحة أو غير موجودة بواسطة نموذج الذكاء الاصطناعي.​
• واجهة برمجة التطبيقات (Application Programming Interface - API): مجموعة من البروتوكولات والأدوات التي تسمح لتطبيقات مختلفة بالتواصل مع بعضها البعض.​
• مكتبة (Library): مجموعة من التعليمات البرمجية الجاهزة للاستخدام والتي تسهل تطوير البرامج.​
• التعلم العميق (Deep Learning): نوع من التعلم الآلي يعتمد على الشبكات العصبية الاصطناعية ذات الطبقات المتعددة.​
• معالجة اللغة الطبيعية (Natural Language Processing - NLP): مجال من مجالات الذكاء الاصطناعي يهتم بفهم اللغة البشرية وإنشائها.​
• الشبكات العصبية (Neural Networks): نماذج حسابية مستوحاة من بنية ووظيفة الدماغ البشري.​

 

[AnGeL]

ختام الكورس: رحلة لا تنتهي، وإمكانيات لا حدود لها

لقد وصلنا الآن إلى نهاية هذه الرحلة الشيقة في عالم هندسة الاستدعاء. خلال هذه الصفحات، استكشفنا معًا الأساسيات والتقنيات المتقدمة والأدوات القيمة، وتعمقنا في تطبيقات عملية تثبت قوة هندسة الاستدعاء في مختلف المجالات.

أتمنى أن يكون هذا الكتاب قد زودك بالمعرفة والأدوات والثقة اللازمة للشروع في رحلتك الخاصة في هذا المجال المثير. تذكر أن هندسة الاستدعاء ليست مجرد مجموعة من القواعد والتقنيات، بل هي عقلية إبداعية ومنهجية للتفكير في كيفية التواصل مع الذكاء الاصطناعي التوليدي لتحقيق أهدافك.

إن مجال الذكاء الاصطناعي يتطور بوتيرة مذهلة، وهندسة الاستدعاء تتطور معه. ما تعلمته اليوم هو مجرد نقطة انطلاق. استمر في التعلم والتجربة والمشاركة في المجتمع، وستكتشف باستمرار طرقًا جديدة ومبتكرة لتسخير قوة الكلمات في عالم الذكاء الاصطناعي.

تذكر التحديات التي ناقشناها، مثل التحيزات والهلوثة والغموض. كن دائمًا على دراية بهذه المخاطر المحتملة، واستخدم معرفتك ومهاراتك لتجنبها. استخدم هندسة الاستدعاء بطريقة أخلاقية ومسؤولة، وساهم في بناء مستقبل أفضل للجميع.

أخيرًا، أتمنى أن يكون هذا الكتاب قد ألهمك للتفكير بشكل إبداعي، وحل المشكلات بطرق جديدة، وتحقيق أهدافك بطرق لم تكن ممكنة من قبل. الإمكانيات لا حدود لها، والرحلة لا تنتهي. انطلق الآن، واستكشف، وابتكر، وشارك العالم بإبداعاتك!

شكرًا لك على قراءة هذا الكتاب، وأتمنى لك كل التوفيق في رحلتك في عالم هندسة الاستدعاء.
دمتم بود والى لقاء في كورسات مبسطة ومفيدة قريباً.​