في عالم التكنولوجيا الحديثة، يتزايد التركيز على تعزيز أداء نماذج الذكاء الاصطناعي، وخاصة نماذج الدردشة مثل GPT. يأتي هذا المقال ليفصل طرق استخدام واجهة برمجة التطبيقات الخاصة بإكمال الدردشة (Chat Completions API) لتحسين القدرات الوظيفية لهذه النماذج. سنناقش كيفية دمج النماذج مع وظائف خارجية لتوليد معطيات دقيقة تلبي احتياجات المستخدمين. باختصار، سيتناول المقال التوجيهات الأساسية لتحديد الوظائف واستدعائها بفاعلية، مما سينتج عنه تحسينات نوعية في ردود هذه النماذج. هذا المقال يعد دليلاً متخصصاً لكل من يرغب في استغلال هذه القدرات المبتكرة في مشاريعهم الخاصة.
استخدام واجهة برمجة التطبيقات للدردشة مع الوظائف
تعتبر واجهة برمجة التطبيقات للدردشة مع الوظائف أداة قوية لتوسيع قدرات نماذج GPT. تستفيد هذه السعة من إمكانية تحديد وظيفة معينة عبر معلمات ‘tools’، بحيث تسهل على النموذج إنتاج وسيطات الوظائف التي تتوافق مع المواصفات المحددة. يعتبر هذا النوع من التفاعل مفيدًا بشكل خاص عندما تحتاج إلى إجراء عمليات معقدة أو استفسارات تتطلب معلومات متغيرة من مصادر خارجية مثل قواعد البيانات أو واجهات برمجة التطبيقات الخاصة بالطقس.
على سبيل المثال، عند استخدام نموذج دردشة لتحصيل معلومات حول حالة الطقس، يمكن للمستخدم أن يطلب معلومات جوية. هنا، يتم استخدام الوظائف المُعرفة مسبقًا، مثل “get_current_weather” و “get_n_day_weather_forecast”، في هذه الحالة يجب على النموذج طلب توضيحات من المستخدم قبل استدعاء الوظائف حتى يتمكن من تجميع المعلومات الصحيحة.
تم تصميم واجهات برمجة التطبيقات لتمكين النموذج من فهم عندما يكون الاستخدام للوحدة الصحيحة ضروريًا، مما يضمن تقديم استجابة دقيقة للمستخدمين بناءً على مدخلاتهم.
توليد وسائط الوظائف
تتضمن عملية توليد وسائط الوظائف تحديد مجموعة من الوظائف واستخدام واجهة برمجة التطبيقات للدردشة لإنتاج الوسائط المطلوبة. يجب على المطورين توضيح المعلومات التي يحتاج إليها النموذج. بعد أن يطرح المستخدم سؤالاً مثل “كيف سيكون الطقس غدًا في لندن؟”، يقوم النموذج بطلب المعلومات الناقصة مثل الموقع ونوع الوحدات المفضلة (مثل درجة الحرارة بالمئوية أو الفهرنهايت).
عند إدخال المعلومات المطلوبة، مثل “لندن”، يتجلى هنا دور واجهة برمجة التطبيقات في تجميع التجاوب الصحيح مع طلب المستخدم. من خلال تحديد المعلمات المطلوبة مثل “الموقع” و”نوع الوحدة”، يُفهم النموذج بشكل أفضل ما يجب عليه فعله.
على سبيل المثال، إذا كان المستخدم يسأل عن توقعات الطقس لثلاثة أيام مقبلة، يجب على النموذج أن يطلب أيضًا مقدار عدد الأيام. هذا النوع من التفاعل الذكي يقلل من الفوضى ويوفر اتصالًا أكثر سلاسة بين المستخدم والنموذج.
فرض الوظائف الخاصة أو عدم استخدامها
يمكن للمطورين أيضًا فرض استخدام وظيفة معينة من خلال تعديل معلمة ‘tool_choice’. في حالات معينة، مثل طلب معلومات تستدعي استخدام وظيفة معينة مثل “get_n_day_weather_forecast”، يمكن تحديد ذلك بوضوح. يسمح ذلك للنموذج بتعبئة المعلومات بدقة واحتمالية خطأ أقل، حيث يوجهه المطور بشكل دقيق نحو ما يحتاج إلى القيام به.
هناك أوقات قد يرغب فيها المطورون في عدم استخدام أي وظائف عند الإدلاء بملاحظة معينة. على سبيل المثال، قد ترغب في تقديم استجابة بسيطة كسؤال مباشر مثل “أريد معرفة حالة الطقس”. في مثل هذه الحالات، من خلال تعيين معلمة ‘tool_choice’ إلى “none”، يمكنك وضع قيود على النموذج وتوجيهه فقط لتقديم المعلومات دون الحاجة إلى استدعاء دالة برمجية.
هذا التوازن بين توجيه النموذج لاستخدام وظائف محددة وترك له الحرية لتقديم إجابات بسيطة يعزز مرونة النظام بطرق عديدة، مما يجعله أداة فعالة للمطورين والمهنيين في مجالات متعددة.
استدعاء الوظائف باستخدام معلمات مولدة بواسطة النموذج
تعزيز عرض استدعاء الوظائف أصبح ممكنًا بفضل القدرة على استدعاء وظائف تتسق مع مواصفات النموذج. من خلال ربط واجهة برمجة التطبيقات بقاعدة بيانات مثل قاعدة بيانات Chinook، يمكن للنموذج استعلام قاعدة بيانات بشكل ديناميكي بناءً على استفسارات المستخدمين.
يبدأ الأمر بتعريف الوظائف اللازمة للاستعلام عن قاعدة البيانات، ثم يقوم النموذج بإنشاء استعلام SQL بشروط مُحددة. يعتبر تحديد المخطط البياني لقاعدة البيانات أساسيًا، حيث يتيح للنموذج فهم كيفية تكوين استعلامات فعالة للوصول إلى المعلومات المطلوبة.
بمجرد توليد الاستعلام المطلوب، تستخدم الوظيفة لتنفذ على قاعدة بيانات SQLite، مما يسمح بإرجاع النتائج مباشرة للمستخدم. بدلاً من طلب المعلومات بشكل حرفي، يمكن تقديم استفسارات قوية تعود بمعلومات قيمة بطريقة أكثر ديناميكية، مما يعزز تجربة المستخدم بشكل كبير.
هذا النوع من التفاعل يمكن أن يكون ثوريًا في مجال الربط بين الذكاء الاصطناعي وبيانات العالم الحقيقي، مما يسهم في تحسين طريقة تقديم المعلومات ومعالجاتها.
الدروس المستفادة والتوجهات المستقبلية
كما يظهر في التطبيقات العملية، تعد واجهة برمجة التطبيقات للدردشة مع الوظائف تجربة غنية تتجاوز مجرد تقديم ردود دالة. تساعد هذه الواجهة في تغيير عمليات التفاعل بين المستخدمين والأنظمة الذكية، حيث تفتح الأبواب لتصاميم أكثر تعقيدًا وتعتمد على استخدام الذكاء الاصطناعي بشكل أكبر.
في المستقبل، يمكن تصور المزيد من التكامل بين تقنيات الذكاء الاصطناعي والنظم المعتمدة على البيانات، مما يسمح بخلق بيئات تفاعلية أسرع وأكثر كفاءة. تعتبر مثل هذه الأنظمة إضافة كبيرة لنظم الاستجابة الذكية، حيث يمكن أن تعمل كمساعدين افتراضيين حقيقيين يتفهمون احتياجات المستخدمين بينما يقدمون لهم المساعدة الفورية.
من الجيد أيضًا ملاحظة أن الاستمرار في تطوير واجهة برمجة التطبيقات يمكن أن يؤدي إلى ميزات جديدة مثل التعلم الآلي وتحليل البيانات الضخمة، مما سيساعد في تحسين استجابة النظام في الوقت الفعلي، وتقديم تحليل أعمق لنمط سلوك المستخدمين.
يمكن أن يكون الربط بين النماذج الذكية وتطبيقات الحياة الواقعية بمثابة نقطة تحول في كيفية فهم المستخدمين لوظائف الذكاء الاصطناعي. مع استمرار التطورات في هذا المجال، يمكن للمنظمات تبني حلول أكثر ذكاءً تتناسب مع تطلعات ومهام الأعمال المستقبلية، مما يمهد الطريق لفهم شامل وعميق للبيانات والمعلومات.
رابط المصدر: https://cookbook.openai.com/examples/how_to_call_functions_with_chat_models
تم استخدام الذكاء الاصطناعي ezycontent
اترك تعليقاً