ما هو واجهة برمجة تطبيق شات جبت - Chat GPT API وما هو Lang Chain وفيما يستخدما؟

ما هو واجهة برمجة تطبيق شات جبت – Chat GPT API وما هو Lang Chain وفيما يستخدما؟

بعد النجاح الساحق الذي حققته شركة OPENAI بعد إطلاق أحداث الإختراعات التكنولوجية وأكثرهم تأثيراً: ChatGPT، إزداد الطلب بشكل كبير على استخدام شات جبت كجزء من عملية تطوير السوفت وير وإدماجه ضمن الأنظمة لتوفيره للعديد من المزايا. في هذا المقال سنتعرف على واجهة برمجة تطبيق نموذج شات جبت – Chat GPT API – وأهم استخداماته وكيفية إستخدامه. وكذلك سنتعرف على التكنولوجيا الجديدة لانج تشين – Lang Chain – أو بالعربية: سلسلة اللغات ولما هي هامة وستزداد أهميتها في المستقبل.

أولاً: ما هي واجهات برمجة التطبيقات – APIs

واجهة برمجة التطبيقات (APIs) هي تقنية أساسية في عالم تطوير البرمجيات والتواصل بين التطبيقات والخدمات عبر الإنترنت. تُعد APIs نقطة الاتصال البرمجية التي تسمح لتطبيقين أو أنظمة مختلفة بالتفاعل والتبادل بيانات بطريقة منظمة ومعيارية. حيث تسمح بتواصل البيانات، كذلك إتاحة سهولة الوصول للمبربجين.

هل فكرت من قبل كيف تستطيع بعض الخدمات جدولة المنشورات على مختلف الحسابات على السوشيال ميديا؟ الإجابة هي APIs. لكل من هذه المواقع APIs، يمكنك الوصول إليها والتفاعل معها واستخدام الوظائف التي تقدمها. فمثلاً، عندما يقوم أحدهم بجدولة منشور على لينكد إن – Linked IN- من خلال إحدى المواقع س . الموقع س يرسل طلب إلى خوادم ( servers ) لينكد إن في الميعاد المحدد للإنشاء منشورِ ما، تماماً كالطلب الذي ترسله أنت عندما تقوم بإنشاء منشور. من المنطقي ألا يتواصل الموقع س مع خوادم لينكد إن مباشرة، وإنما يكون التواصل عبر وسيط، هذا الوسيط هو Linked In API.

جميع المنصات هي التي تقوم بتجهيز وبرمجة واجهات برمجة التطبيقات لتتيحه للمستخدمين. قد تتيحه مجاناً وقد تتيحه لفئة معينة وقد تتيحه بإشتراكٍ ما. في جميع الحالات، إذا اردت إستخدام إحدى واجهات برمجة التطبيقات، سيتعين عليك الوصول إلى ملف المنصة وإتباع خطوات التثبيت ( Installation Process)

إذاً، ما هو واجهة برمجة تطبيق شات جبت – What is ChatGPT API؟

بعد أن تعرفنا على واجهات برمجة التطبيقات في العموم، حان الوقت لنسلط العدسة على واجهة برمجة تطبيق شات جبت وعن أهميته.

فكر معي في الحلول التي تطرحها تقنية مثل شات جبت إذا تم إستخدامها في العموم، وفكر معي في كم الحلول التقنية والوقت الممكن توفيره في حالة إستخدام تقنية مثل شات جبت في عملية تطوير البرمجيات. ولكن، ليس من المنطقي أن يتواجد المطور بجوار الكود على مدار الوقت المسموح له بالعمل ليوفر النواتج المطروحة، ومن هنا تأتي أهمية واجهة برمجة تطبيق شات جبت.

واجهة برمجة تطبيقات ChatGPT يمكن أن تحل العديد من التحديات خلال عملية تطوير البرمجيات. يمكن استخدامها لإضافة قدرات اللغة الطبيعية إلى التطبيقات، مثل إنشاء أنظمة تفاعل مع المستخدم، وتحليل النصوص، والرد على الاستفسارات. يمكنها أيضًا توليد محتوى نصي تلقائيًا، مثل إنشاء تقارير أو مقالات أو رسائل بريد إلكتروني. بفضل معالجة اللغة الطبيعية القوية والتفاعلية، يمكن لواجهة برمجة تطبيقات ChatGPT أن تكون مفيدة في إنشاء تطبيقات تواصل مع المستخدمين بشكل أكثر ذكاءً، وتحسين تجربة المستخدم، وتقديم حلاً فعّالاً للتفاعل البشري-الآلة وغيرهم.

إليك مثال على كيفية استخدام واجهة برمجة تطبيقات ChatGPT خلال عملية تطوير البرمجيات. يمكنك استخدام هذه الواجهة لإنشاء تطبيق تواصل مع المستخدمين للإجابة على استفساراتهم وتقديم المعلومات. على سبيل المثال، إذا كنت تقوم بتطوير تطبيق لخدمة عملاء متجر إلكتروني، يمكنك دمج واجهة برمجة تطبيقات ChatGPT للرد على استفسارات العملاء بشكل آلي. عندما يقوم العميل بطرح سؤال حول المنتجات المتوفرة أو عملية الشراء، يمكن للتطبيق استخدام ChatGPT لتقديم إجابات سريعة ومفهومة باللغة الطبيعية. هذا يمكن أن يحسن تجربة العميل ويساعد في توفير دعم فعّال على مدار الساعة دون الحاجة إلى توظيف عدد كبير من ممثلي خدمة العملاء.

تعتبر هذه الطريقة بديل فعال جداً عن الرسائل المردود عليها مسبقاً أو النص الواحد الذي يجاوبك به روبوت خدمةٍ ما، ومع التطور يمكنك التحدث إليه أيضاً، بل ومع الوقت يمكنه حل مشاكلك. هل تخيلت معي؟ قطاع كامل مثل خدمة العملاء من المتوقع اختفاؤه في السنوات القادمة بفضل وجود بديل أكثر فاعلية وأكثر ذكاءًا.

كل هذا سيتم خلال التواصل مع تطبيق برمجة مستخدم شات جبت.

ما هي تقنية لانج تشين – Lang Chain وما أهميتها؟

ما هو لانج تشين؟
لانج تشين هو إطار عمل مفتوح المصدر يتيح لمطوري البرمجيات العمل مع الذكاء الاصطناعي (AI) وتقنية التعلم الآلي لجمع النماذج اللغوية الكبيرة مع مكونات خارجية أخرى لتطوير تطبيقات مدعومة بالنماذج اللغوية الكبيرة. هدف لانج تشين هو ربط النماذج اللغوية القوية مثل GPT-3.5 وGPT-4 من OpenAI بمصادر بيانات خارجية متعددة لإنشاء واستفادة من تطبيقات معالجة اللغة الطبيعية (NLP).

يمكن للمطورين ومهندسي البرمجيات وعلماء البيانات الذين يمتلكون خبرة في لغات البرمجة Python وJavaScript أو TypeScript استخدام حزم لانج تشين المقدمة بتلك اللغات. تم إطلاق لانج تشين كمشروع مفتوح المصدر من قبل المؤسسين هاريسون تشيس وأنكوش جولا في عام 2022، وتم إصدار النسخة الأولية في نفس العام.

لماذا يعتبر لانج تشين مهمًا؟
لانج تشين هو إطار يبسط عملية إنشاء واجهات تطبيقية للذكاء الاصطناعي القائم على الإنشاء. يستخدم المطورون العاملون على هذه الأنواع من الواجهات أدوات متنوعة لإنشاء تطبيقات NLP المتقدمة، ولكن لانج تشين يبسط هذه العملية. على سبيل المثال، يتعين على النماذج اللغوية الكبيرة الوصول إلى كميات كبيرة من البيانات الكبيرة، لذا ينظم لانج تشين هذه الكميات الكبيرة من البيانات بحيث يمكن الوصول إليها بسهولة.

بالإضافة إلى ذلك، تُدرب نماذج GPT (Generative Pre-trained Transformer) عادةً على البيانات حتى تاريخ إطلاقها للجمهور. على سبيل المثال، تم إطلاق ChatGPT للجمهور نحو نهاية عام 2022، ولكن معرفتها كانت محدودة بالبيانات حتى عام 2021 وقبله. يمكن للانج تشين أن يربط النماذج الذكية بمصادر البيانات لمنحها معرفة بالبيانات الحديثة دون قيود.

ميزات لانج تشين – Lang Chain

  1. تفاعل النماذج (Model Interaction): هذه الوحدة تسمح للانج تشين بالتفاعل مع أي نموذج لغوي وأداء مهام مثل إدارة المدخلات إلى النموذج واستخراج المعلومات من نتائجه.
  2. اتصال البيانات واسترجاعها (Data Connection and Retrieval): تُمكن هذه الوحدة البيانات التي تصل إليها النماذج اللغوية الكبيرة من التحول وتخزينها في قواعد البيانات واسترجاعها من هذه القواعد عن طريق استعلامات.
  3. السلاسل (Chains): عند استخدام لانج تشين لبناء تطبيقات أكثر تعقيدًا، يمكن أن تتطلب مكونات أخرى أو حتى أكثر من نموذج لغوي كبير. هذه الوحدة تربط بين النماذج اللغوية الكبيرة المتعددة والمكونات الأخرى أو النماذج اللغوية الكبيرة الأخرى. يُشار إليها باسم سلسلة النماذج اللغوية الكبيرة (LLM Chain).
  4. الوكلاء (Agents): وحدة الوكلاء تتيح للنماذج اللغوية الكبيرة اتخاذ الخطوات أو الإجراءات الأفضل لحل المشكلات. يقوم ذلك من خلال تنسيق سلسلة من الأوامر المعقدة للنماذج اللغوية الكبيرة والأدوات الأخرى لجعلها تستجيب للطلبات المحددة.
  5. الذاكرة (Memory): وحدة الذاكرة تساعد النموذج اللغوي الكبير على تذكر سياق تفاعلاته مع المستخدمين. يمكن إضافة ذاكرة قصيرة المدى وذاكرة طويلة المدى إلى النموذج، اعتمادًا على الاستخدام المحدد.

اشترك فى القائمة البريدية

عن الكاتب

شارك على وسائل التواصل

اترك تعليقاً

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *

5 × 5 =