كيف تضيف ميزات الذكاء الاصطناعي إلى تطبيقك

لإضافة ميزات الذكاء الاصطناعي إلى تطبيقك، استدعِ واجهة برمجية لنموذج لغوي كبير (LLM) من خادمك: أرسل إليه تعليمات واضحة مع البيانات ذات الصلة، واستخدم ما يعود منه. معظم الميزات المفيدة يندرج تحت أحد أربعة أنماط: التلخيص، والدردشة، واستخراج البيانات المنظّمة، والتصنيف، وكل واحد منها بضعة عشرات من أسطر الكود يمكن لأداة بناء بالذكاء الاصطناعي أن تكتبها لك. أما العمل الذي يحدد ما إذا كانت الميزة جيدة فعلاً فيقع حول الاستدعاء نفسه: إبقاء مفتاح API على الخادم، والتحكم في التكلفة لكل مستخدم، والتحقق من المخرجات قبل الوثوق بها.

الأنماط الأربعة وراء معظم ميزات الذكاء الاصطناعي

غالباً ما يكون الاستخراج والتصنيف الأكثر قيمة وأقلها ظهوراً. فهما يوفران بهدوء دقائق من الوقت على كل سجل، ولأن الشكل الناتج ثابت يمكنك فحصه تلقائياً. أما الدردشة فهي الأكثر ظهوراً والأصعب في إتقانها، ولها دليل خاص بها: كيف تبني تطبيق دردشة بالذكاء الاصطناعي.

كيف تتصل الميزة بتطبيقك

لكل نمط الشكل نفسه:

1. يتصرف المستخدم: ينقر على "لخّص"، أو يرفع ملفاً، أو يرسل رسالة.
2. تستدعي الواجهة الأمامية خادمك أنت، لا مزوّد الذكاء الاصطناعي.
3. يبني خادمك الطلب: التعليمات النظامية، ومدخل المستخدم، وأي بيانات يحتاجها النموذج من قاعدة بياناتك، ولا يُضمّن إلا البيانات التي يحق لهذا المستخدم رؤيتها.
4. يستدعي خادمك واجهة LLM باستخدام مفتاح محفوظ في متغير بيئة.
5. يتحقق خادمك من الرد: JSON صالح، وتسمية معروفة، وطول معقول، ثم يحفظه أو يعيده.
6. تعرض الواجهة الأمامية النتيجة، مع بثّ النص تدريجياً للإجابات الطويلة.

يبقى المفتاح على الخادم في الخطوة 4 ولا يصل إلى المتصفح أبداً. وإذا كانت فكرة الـ API جديدة عليك، فإن ما هي الواجهة البرمجية (API) مقدمة قصيرة، وكيف تستخدم واجهات LLM يشرح الرموز والنماذج والمفاتيح بعمق أكبر.

اختيار المزوّد والنموذج

تقدّم المزوّدات الكبرى (OpenAI وAnthropic وGoogle وغيرها) واجهات نصية متشابهة في شكلها العام. أسئلة مفيدة عند الاختيار:

• الجودة في مهمتك. جرّب بعض الأمثلة الحقيقية من تطبيقك على نموذجين أو ثلاثة. غالباً ما تتضح الفروق على بياناتك أكثر مما تتضح في المقاييس العامة.
• الحجم مقابل التكلفة. يقدّم المزوّدون نماذج أكبر وأكثر قدرة، ونماذج أصغر وأرخص وأسرع. كثيراً ما يعمل التصنيف والاستخراج البسيط جيداً على نموذج صغير، بينما قد يحتاج الاستدلال الطويل أو الكتابة الدقيقة إلى نموذج أكبر.
• المخرجات المنظّمة. في الاستخراج والتصنيف، فضّل ميزة في الـ API تجعل النموذج يعيد JSON يطابق مخططاً تحدده لك، بدلاً من تحليل نص حر.
• معالجة البيانات. اقرأ شروط المزوّد حول ما إذا كانت مدخلات الـ API تُخزَّن أو تُستخدم في التدريب، وهل يناسب ذلك البيانات التي يعطيك إياها مستخدموك.
• الحدود. الحسابات الجديدة غالباً ما تكون لديها حدود معدل أقل، فتحقق منها قبل الإطلاق.

تتغير أسماء النماذج وأسعارها كثيراً، لذا ينبغي أن يقرأ الكود اسم النموذج من الإعدادات بدلاً من كتابته في عدة أماكن.

إضافة ميزة خطوة بخطوة

لنأخذ مثالاً ملموساً: نظام علاقات عملاء صغير، لكل جهة اتصال فيه سجل طويل من الملاحظات.

1. احفظ المفتاح. أنشئ مفتاحاً في لوحة تحكم المزوّد واحفظه كسرّ على الخادم، مثلاً OPENAI_API_KEY أو ANTHROPIC_API_KEY.

2. اطلب ميزة واحدة محددة:

أضف زر "لخّص" إلى صفحة جهة الاتصال. على الخادم، أرسل آخر 20 ملاحظة لجهة الاتصال إلى [PROVIDER] باستخدام السرّ [ENV_NAME]، مع تعليمات بكتابة ثلاث نقاط: الحالة الحالية، والأسئلة المفتوحة، والخطوة التالية. ضمّن الملاحظات التي يحق للمستخدم المسجّل دخوله رؤيتها فقط. أظهر حالة تحميل، واحفظ الملخص مع الطابع الزمني، واعرض "تعذّر التلخيص حالياً" إذا فشل الاستدعاء. لا ترسل المفتاح إلى المتصفح أبداً.

3. أضف الاستخراج حيث يوفّر الكتابة:

عندما يلصق المستخدم توقيع بريد إلكتروني في خانة "إضافة سريعة"، استدعِ [PROVIDER] على الخادم وأعد JSON يضم الاسم والشركة والمسمى الوظيفي والبريد الإلكتروني والهاتف، باستخدام ميزة المخرجات المنظّمة لدى المزوّد. تحقق من الـ JSON على الخادم، واملأ نموذج جهة الاتصال الجديدة به، ودع المستخدم يعدّل قبل الحفظ. اترك الحقول فارغة بدلاً من التخمين.

عبارة "دع المستخدم يعدّل قبل الحفظ" هي الجزء المهم: النموذج يقترح، والشخص يقرر.

4. صنّف في الخلفية:

عند وصول تذكرة دعم جديدة، صنّفها في تسمية واحدة بالضبط من: فوترة، خلل، طلب ميزة، الوصول إلى الحساب، أخرى. استخدم نموذجاً صغيراً منخفض التكلفة. إذا لم يكن الرد واحداً من هذه التسميات، فاحفظ "أخرى". اعرض التسمية كوسم قابل للتعديل.

5. اختبر ببيانات حقيقية فوضوية: ملاحظات طويلة، وملاحظات فارغة، ولغات أخرى، وتوقيع بلا رقم هاتف، وانظر إلى عشرين مخرجاً جنباً إلى جنب قبل الإطلاق.

كتابة تعليمات تنجح

التعليمات التي ترسلها مع كل طلب (وتُسمى غالباً التعليمات النظامية أو system prompt) هي مصدر الجودة.

• حدّد لمن هي وما الذي يُعدّ جيداً. عبارة "يقرأ مندوب المبيعات الملخص في 10 ثوانٍ قبل المكالمة" تمنح النموذج هدفاً.
• ثبّت الشكل. عدد النقاط بدقة، وحد الطول، والحقول، والتسميات.
• حدّد ما يفعله عند الشك. عبارة "إذا لم تذكر الملاحظات خطوة تالية، فاكتب 'لم تُسجَّل خطوة تالية'" تقلل الإجابات المختلقة.
• أعطِ مثالين أو ثلاثة لمدخل ومخرج جيدين في الاستخراج والتصنيف.
• افصل التعليمات عن محتوى المستخدم، وضع علامات واضحة على محتوى المستخدم، حتى يميّز النموذج بينهما.

احفظ التعليمات في ملفات داخل قاعدة الكود، لتكون مُؤرخة وقابلة للمراجعة مثل أي كود آخر.

ضبط التكاليف

تحتسب واجهات LLM الاستهلاك بالرموز، وهي قطع صغيرة من النص، لما يُرسل ولما يُستلم. تنمو التكلفة مع حجم السياق في كل طلب مضروباً في عدد مرات التشغيل. ضوابط عملية:

• أرسل ما يلزم فقط. آخر 20 ملاحظة، لا السجل كله. اقتطع المستندات الطويلة أو قسّمها.
• استخدم أصغر نموذج يؤدي المهمة. اختبر قبل الاعتماد على الأكبر افتراضياً.
• حدّد طول المخرجات بإعداد الحد الأقصى للرموز في الـ API.
• خزّن النتائج مؤقتاً. احفظ الملخص وأعد توليده فقط عند تغيّر المصدر، بدلاً من توليده في كل مرة تُعرض فيها الصفحة.
• حدّد الاستخدام لكل مستخدم. سقف يومي لكل حساب أو لكل خطة يمنع مستخدماً واحداً نشطاً جداً، أو سكربتاً واحداً، من رفع الفاتورة.
• حدّد معدل الطلبات على نقطة النهاية كأي مسار مكلف آخر.
• ضع ميزانية أو تنبيهاً في لوحة تحكم المزوّد، وراجع الاستهلاك أسبوعياً بعد الإطلاق.
• سجّل استهلاك الرموز لكل ميزة لتعرف أي ميزة تكلّف كم.

إذا كانت ميزات الذكاء الاصطناعي محور منتجك، فأدرج تكلفة تشغيلها ضمن التسعير بدلاً من تحمّلها بصمت.

الأمان والثقة

مخرجات الذكاء الاصطناعي احتمالية. قد تكون خاطئة وهي تبدو واثقة، ويمكن توجيهها بالنص الذي تقرؤه. ابنِ مع وضع ذلك في الحسبان:

• تعامل مع المخرجات كمدخلات غير موثوقة. تحقق من البنية، وهرّب المحتوى قبل عرضه كـ HTML، ولا تشغّله أبداً ككود أو كاستعلامات قاعدة بيانات.
• أبقِ إنساناً في الحلقة لأي إجراء له عواقب، مثل إرسال بريد إلكتروني، أو تغيير سجل، أو استرداد دفعة. النموذج يصيغ، والشخص يؤكد.
• احمِ من حقن الأوامر. قد يحتوي مستند أو رسالة على نص مثل "تجاهل تعليماتك". اقصر ما يستطيع النموذج رؤيته على ما يحق للمستخدم الحالي رؤيته، ولا تمنحه أدوات تنفذ إجراءات حساسة دون أن يتحقق كودك من الصلاحيات أولاً.
• ضع علامة على محتوى الذكاء الاصطناعي حتى يعرف المستخدمون أن الملخص أو الاقتراح مُولَّد، ويستطيعون التحقق منه.
• تعامل مع الأعطال بسلاسة. يتعرض المزوّدون لانقطاعات وحدود معدل. حدّد مهلة زمنية، واعرض رسالة واضحة، ودع بقية التطبيق يواصل العمل.
• راقب ما يرسله المستخدمون. بالنسبة لحقول النص المفتوح، فكّر في خطوة إشراف على المحتوى، ووضّح في سياسة الخصوصية أن المحتوى يُعالج لدى مزوّد ذكاء اصطناعي خارجي.

القائمة الأوسع للفحوصات موجودة في قائمة الأمان للتطبيقات المبنية بالذكاء الاصطناعي.

أخطاء شائعة

• البدء بروبوت دردشة عام بينما كان زر واحد للتلخيص أو التصنيف سيفيد أكثر عدداً من الناس.
• وضع المفتاح في كود الواجهة الأمامية أو في مستودع عام.
• إرسال قاعدة البيانات كلها كسياق، وهو بطيء ومكلف، ويعرّض بيانات مستخدمين آخرين للخطر.
• الثقة بمخرجات نصية حرة حيث كان مخطط أو مجموعة تسميات ثابتة سيجعلها قابلة للفحص.
• عدم وجود حدود لكل مستخدم، فيُكتشف ذلك حين تصل أول فاتورة.

إضافة ميزات الذكاء الاصطناعي مع Mythex

في Mythex تضيف الذكاء الاصطناعي داخل تطبيقك بطلبه في المحادثة، باستخدام مفتاح المزوّد الخاص بك. احفظ المفتاح كسرّ للمشروع؛ فعندما يحتاج الوكيل إلى مفتاح، يعرض Mythex بطاقة الأسرار في المحادثة، فلا تلصق المفتاح في المحادثة نفسها. ثم يكتب الوكيل مسار الخادم والتعليمات والواجهة. يُدفع استهلاك الذكاء الاصطناعي في تطبيقك من قِبل مزوّدك، منفصلاً عن اعتمادات Mythex التي تنفقها أثناء البناء. تتضمن الوثائق نصاً جاهزاً للبدء في إضافة ميزات الذكاء الاصطناعي بمفاتيح API الخاصة بك.

الأسئلة