هندسة تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي (Generative AI & LLMs Engineering)
لماذا تصبح مراقبة Tokens والتكلفة ضرورة هندسية وليست رفاهية؟ عند الانتقال من تجربة محلية بسيطة إلى تطبيق فعلي مبني على LangChain ويعتمد على LLMs، تظهر مشكلة تشغيلية أساسية: من يستهلك الموارد؟ وكم يكلف كل طلب؟ وكم تبلغ تكلفة كل مستخدم على حدة؟ هذه الأسئلة لا تتعلق بالمحاسبة فقط، بل تمس جودة المنتج، وسرعة الاستجابة، واستدامة…
ما هو Prompt Injection ولماذا يُعد خطراً حقيقياً؟ عند بناء تطبيقات تعتمد على نماذج اللغة الكبيرة LLMs، يظن كثير من المطورين أن التعليمات المكتوبة داخل system prompt كافية لضبط السلوك. عملياً، هذه فرضية خطيرة. هجوم Prompt Injection يحدث عندما يُدخل المستخدم أو المصدر الخارجي تعليمات خبيثة أو مضللة تجعل النموذج يتجاهل القواعد الأصلية، أو يكشف…
لماذا نحتاج إلى تحويل تطبيق الذكاء الاصطناعي إلى API؟ عندما تبدأ ببناء سكربت ذكاء اصطناعي محلي، فإن أول نسخة غالباً تكون ملف Python بسيط يستقبل نصاً، يرسله إلى نموذج لغوي، ثم يعيد الإجابة. لكن هذه البنية لا تكفي عند الانتقال إلى بيئة إنتاج حقيقية. السبب أن التطبيقات الحديثة تحتاج إلى نقطة وصول مركزية يمكن أن…
دمج نظام RAG الذي بنيناه سابقاً داخل واجهة Streamlit وعرضه للمستخدمين بعد أن أنجزنا المراحل الأساسية لبناء نظام RAG من استخراج النصوص، وتقطيعها، وتحويلها إلى Embeddings، ثم تخزينها داخل Vector DB، تأتي الخطوة الهندسية الأهم: تحويل هذا السكربت الخلفي إلى تطبيق يمكن للمستخدم النهائي التفاعل معه مباشرة. هنا يظهر دور Streamlit كواجهة سريعة لبناء طبقة…
بناء واجهة شات احترافية تشبه ChatGPT باستخدام Streamlit عندما نطوّر تطبيقاً يعتمد على LLM، فإن جودة النموذج وحدها لا تكفي. المستخدم لا يرى البنية الخلفية أولاً، بل يختبر الواجهة، سرعة الاستجابة، وطريقة عرض المحادثة. لهذا السبب أصبحت واجهة الشات جزءاً هندسياً من التجربة، وليست مجرد طبقة تجميلية. باستخدام مقدمة في Streamlit: أسرع طريقة لتحويل سكربتات…
