مع تطور نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) من مولدات نصوص بسيطة إلى محركات استدلال متطورة، يتغير نموذج بناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي. نحن نتجاوز المطالبات الثابتة والسلاسل الجامدة نحو أنظمة ديناميكية وذاتية قادرة على التخطيط والتنفيذ. هنا يبرز إطار عمل وكلاء LangChain...
لقد تطورت نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) من مولدات نصوص بسيطة إلى محركات استدلال قوية. ومع ذلك، يتم تحرير إمكاناتها الحقيقية عندما تتمكن من التفاعل مع العالم الخارجي. تُعرف هذه القدرة باسم استدعاء الأدوات (أو استدعاء الوظائف). للمطورين من المستوى المتوسط إلى المتقدم...
غالبًا ما يُساء فهم التعرف الضوئي على الحروف (OCR) على أنه مجرد "نسخ ولصق" بسيط للنص من الصور. في الواقع، بناء خط أنابيب OCR قوي يمثل تحديًا هندسيًا معقدًا يتضمن معالجة مسبقة للصور، واختيار النماذج، وما بعد المعالجة، والتعامل الصارم مع الأخطاء. للمطورين الذين يدمجون...
في المشهد سريع التطور للذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة، يُعتبر البيانات هي النفط الجديد. ومع ذلك، كما يمكن لتسرب النفط أن يدمر النظم البيئية، فإن تسرب البيانات يمكن أن يهدد سلامة وخصوصية وموثوقية أنظمة الذكاء الاصطناعي. للمطورين من المستوى المتوسط إلى المتقدم...
في مشهد البنية التحتية الحديثة للذكاء الاصطناعي، يُعد التمييز بين الاستدلال في الوقت الفعلي والمعالجة الدفعية غير المتصلة أمراً بالغ الأهمية. بينما تخدم واجهات برمجة التطبيقات منخفضة زمن الاستجابة التطبيقات الموجهة للمستخدمين، يعتمد العمود الفقري للعديد من عمليات علوم البيانات والتعلم الآلي على معالجة مجموعات بيانات ضخمة بشكل غير متزامن...
في المشهد سريع التطور لنماذج اللغات الكبيرة (LLMs)، تكمن الفارق بين مخرج متوسط واستجابة جاهزة للإنتاج غالباً ليس في النموذج نفسه، بل في دقة المطالبة. بالنسبة للمطورين، تطورت هندسة المطالبات من مجرد إعطاء تعليمات بسيطة إلى ممارسة منهجية لتصميم بنية الأنظمة لواجهات اللغة الطبيعية. يستكشف هذا المقال استراتيجيات تصميم متقدمة للمطالبات تتجاوز الاستعلامات الأساسية لإنشاء تكاملات ذكاء اصطناعي قوية وحتمية وقابلة للتوسع.
يهيمن سباق الحجم والقدرات بشكل متزايد على مشهد النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs)، لكن هناك شريحة ناشئة للنماذج التي تعطي الأولوية للكفاءة والسرعة والفعالية من حيث التكلفة دون التضحية بالذكاء الأساسي. هنا يأتي دور SmolLM2، نموذج من Hugging Face ي...