أنماط دمج تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي - تأليف Juan Pablo Bustos & Luis Lopez Soria (غلاف ورقي)

ملخص الكتاب أطلق العنان للإمكانات التحويلية للذكاء الاصطناعي التوليدي GenAI من خلال هذا الدليل الشامل الذي يعد بمثابة خارطة طريق لا غنى عنها لدمج النماذج اللغوية الكبيرة في التطبيقات الواقعية. اكتسب رؤى لا تقدر بثمن حول تحديد حالات الاستخدام المقنعة، والاستفادة الفعالة من أحدث النماذج، ونشر هذه النماذج في تطبيقاتك على نطاق واسع، بالإضافة إلى التعامل مع الاعتبارات الأخلاقية. الميزات الرئيسية:

• التعرف على أهم الأدوات والمفاهيم المستخدمة في سيناريوهات واقعية لتصميم تطبيقات GenAI
• التفاعل مع نماذج GenAI لتخصيص سلوك النموذج بهدف تقليل الهلوسة إلى أدنى حد
• التعرف على مجموعة متنوعة من الاستراتيجيات وإطار عمل مكون من 4 خطوات سهل الاتباع لدمج GenAI في التطبيقات

وصف الكتاب: استكشف الإمكانات التحويلية لتقنيات GenAI في دورة حياة تطوير التطبيقات. ومن خلال أمثلة ملموسة، ستمر بعملية ابتكار الأفكار والدمج، مع فهم المقايضات ونقاط اتخاذ القرار عند دمج GenAI. مع التطورات الأخيرة في نماذج مثل Google Gemini وAnthropic Claude وDALL-E وGPT-4o، يساعد هذا المرجع الموقوت القراء على تسخير هذه التقنيات من خلال أنماط تصميم مثبتة. ومن ثم، نتعمق في التطبيقات العملية للذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI)، مع تحديد حالات الاستخدام الشائعة وتطبيق أنماط التصميم لمعالجة تحديات العالم الحقيقي. بدءاً من التلخيص واستخراج البيانات الوصفية وصولاً إلى تصنيف النوايا والإجابة على الأسئلة، يقدم كل فصل أمثلة عملية ومخططات لاستخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي عبر مجالات ومهام متنوعة. سيتعلم القراء كيفية ضبط النماذج لتطبيقات محددة، حيث يتدرجون من كتابة الأوامر الأساسية إلى الاستراتيجيات المتطورة مثل التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) وسلسلة الأفكام (chain of thought). بالإضافة إلى ذلك، يقدم المؤلفون إرشادات شاملة حول تشغيل النماذج، بما في ذلك إعداد البيانات، والتدريب، والنشر، والمراقبة. كما نركز أيضاً على التطوير المسؤول والأخلاقي، مع تقديم تقنيات الشفافية والتدقيق والحوكمة كأنماط تصميم جوهرية. ما ستتعلمه:

• مفاهيم الذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI): التدريب المسبق، والضبط الدقيق، وهندسة الأوامر، والتوليد المعزز بالاسترجاع (RAG)
• إطار عمل لدمج الذكاء الاصطناعي، ونقاط الدخول، والمعالجة المسبقة للأوامر، والاستدلال، والمعالجة اللاحقة، والعرض
• أنماط الدمج بنظام الدفعات والدمج في الوقت الفعلي
• نماذج برمجية لاستخراج البيانات الوصفية، والتلخيص، وتصنيف النوايا، والإجابة على الأسئلة باستخدام تقنية RAG، وغيرها
• الاستخدام الأخلاقي: الحد من الانحياز، وخصوصية البيانات، والمراقبة
• خيارات النشر والاستضافة لنماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي (GenAI)

لمن هذا الكتاب: هذا الكتاب ليس مقدمة في الذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة (AI/ML) أو لغة Python. يقدم هذا الكتاب أدلة عملية لتصميم وبناء ونشر تطبيقات GenAI في بيئات الإنتاج. على الرغم من أن الكتاب متاح لجميع القراء، إلا أن الفئات الأكثر استفادة هي: مهندسو التطوير الذين يمتلكون معرفة تقنية أساسية، ومعماريو البرمجيات الباحثون عن أفضل الممارسات وأنماط التصميم، والمتخصصون الذين يستخدمون تعلم الآلة (ML) في علوم البيانات والبحث وغيرها ممن يرغبون في فهم أعمق للذكاء الاصطناعي التوليدي، بالإضافة إلى مديري المنتجات التقنية ذوي الخلفية في تطوير البرمجيات. يضمن هذا التركيز الموجز تقديم رؤى عملية وقابلة للتطبيق للمحترفين ذوي الخبرة. محتويات الكتاب - مقدمة عن أنماط تصميم الذكاء الاصطناعي التوليدي - تحديد حالات استخدام الذكاء الاصطناعي التوليدي - تصميم أنماط التفاعل مع الذكاء الاصطناعي التوليدي - أنماط دمج الذكاء الاصطناعي التوليدي بنظام الدفعات والوقت الفعلي - نمط الدمج: استخراج البيانات الوصفية بنظام الدفعات - نمط الدمج: التلخيص بنظام الدفعات - نمط الدمج: تصنيف النوايا في الوقت الفعلي - نمط الدمج: التوليد المعزز بالاسترجاع في الوقت الفعلي - تشغيل أنماط دمج الذكاء الاصطناعي التوليدي - دمج الذكاء الاصطناعي المسؤول في تطبيقات GenAI الخاصة بك