مقدمة حول المخرجات المنسقة في واجهات برمجة التطبيقات

### المقدمة

في عالم متغير مليء بالتحديات التقنية، تأتي خصائص جديدة لتحسين تجربة المستخدم وجعل التطبيقات أكثر كفاءة في التعامل مع البيانات. واحدة من هذه الخصائص هي “المخرجات الهيكلية” (Structured Outputs)، وهي ميزة حديثة في واجهة برمجة التطبيقات (API) للدردشات ومساعدات AI، والتي تضمن إنتاج نماذج للردود تلتزم دائمًا بنمط JSON المُحدد من قبل المستخدم. في هذه المقالة، سنقوم بتسليط الضوء على هذه الميزة وكيف يمكن أن تعزز من جودة وتوافق المخرجات في التطبيقات العملية. سنستعرض مجموعة من الأمثلة التي توضح كيفية استخدام المخرجات الهيكلية في عدد من السيناريوهات المختلفة، مما يسهل على المطورين بناء تدفقات عمل أكثر صلابة وكفاءة. انضم إلينا لاستكشاف كيفية تحويل استجابات النموذج إلى بيانات منظمة يمكن استخدامها بطرق متعددة، بدءًا من توفير إجابات منظمة في واجهات المستخدم إلى ملء قواعد البيانات بمحتوى مستخرج من الوثائق.

مقدمة عن المخرجات المنسقة

تعتبر المخرجات المنسقة (Structured Outputs) واحدة من الميزات الجديدة في واجهات برمجة التطبيقات الخاصة بالدردشات والمساعدين، وتقدم هذه الميزة ضمان أن يقوم النموذج دائمًا بتوليد استجابات تتماشى مع مخططات JSON المقدمة. تعطي هذه الميزة المطورين أدوات قوية للتحكم في تنسيق النتائج التي يحصلون عليها، مما يسهل بناء التطبيقات على نطاق واسع. تمكين هذه المخرجات يتطلب من المطورين ضبط معلمة strict: true في استدعاءات واجهة البرمجة، مما يضمن الالتزام بالشكل المطلوب للبيانات. هذا الفصل يستعرض كيف يمكن استخدام المخرجات المنسقة لإنشاء تفاعلات أكثر استجابة وقوة وأمانا في تطبيقات الإنتاج.

استخدام تنسيق الاستجابة

قبل إدخال المخرجات المنسقة، كانت معلمة response_format متاحة فقط للتأكيد على أن النموذج يجب أن يعيد JSON صالح. مع المخرجات المنسقة، تم إدخال طريقة جديدة لتحديد أي مخطط JSON يجب اتباعه. على سبيل المثال، يُمكن للمطورين الآن تحديد البنية بدقة أكبر، مما يسهل تحليل البيانات واستخراجها بطريقة مهيكلة. هذه الميزة ليست فقط لأغراض التنسيق؛ يمكن أن تُستخدم أيضًا لجمع البيانات من استجابات المستخدم ودمجها في قواعد بيانات أو واجهات مستخدم. وجود بنى بيانات دقيقة يساعد في تحسين سير العمل وكفاءة التطبيقات، سواء كانت تطبيقات تتعلق بالتجارة الإلكترونية أو أنظمة إدارة المحتوى.

استخدام استدعاءات الوظائف

بالتوازي مع المخرجات المنسقة، يظل استخدام استدعاءات الوظائف مشابهًا، ولكن مع وجود المعلمة الجديدة strict: true يمكن الآن ضمان أن المخطط المقدم للوظائف يتم اتباعه بدقة. هذا يعني أنه يمكن استدعاء الوظائف بثقة أكبر، حيث أن البيانات المستخرجة ستكون في شكل متسق ويسهل على المستخدمين العمل بها. تخيل مثلاً نظاماً للتقييم الذاتي حيث يمكن للطلاب تلقي ردود من النموذج حول إجاباتهم، يمكن أن يكون شكل الردود مشروطًا بمخطط معين، مما يسهل معالجة تلك الردود بشكل أكثر فعالية.

أمثلة على المخرجات المنسقة

توجد العديد من التطبيقات العملية للمخرجات المنسقة، لقد تم توضيح بعضها من خلال أمثلة عملية. فمثلاً، يمكن لتطبيق تعليم الرياضيات استخدام هذه المخرجات لتقديم خطوات حل المسائل الرياضية بشكل منظم. هذا من شأنه أن يسمح للطلاب بفهم طريقة الحل خطوة بخطوة. على سبيل المثال، إذا قدم الطالب مسألة مثل “كيف يمكنني حل 8x + 7 = -23” يمكن للنموذج تقديم إرشادات منسقة توضح كل خطوة من خطوات الحل، بدءًا من عزل المتغير وحتى الوصول إلى الإجابة النهائية.

أنظمة تحليل المقالات

يعتمد مثال آخر على تلخيص المقالات باستخدام مخطط محدد سابقًا. يمكن استخدام هذه الميزة لتحويل المحتوى النصي إلى كائنات مهيكلة، مما يسهل عرضها في واجهات المستخدم أو حتى تخزينها في قواعد بيانات. فكر في الأمر كالذي يحدث عند كتابة مقالات حول اختراعات جديدة، حيث يمكن تسجيل السنة الخاصة بالاختراع وملخص موجز وتفاصيل حول المخترعين والمفاهيم المهمة. هذه البيانات يمكن أن تكون قيمة للغاية لأغراض البحث والتطوير أو حتى التسويق، حيث يمكن للمستخدمين استخراج الأفكار الرئيسية بسهولة.

مساعدات SDK الحديثة

جلبت النسخة الجديدة من SDK معونة parse التي تسمح للمطورين باستخدام نموذج Pydantic الخاص بهم بدلاً من الحاجة إلى تحديد مخطط JSON. هذه الطريقة تمنح المطورين مرونة أكبر، حيث يمكنهم تبسيط النمذجة، مما يسهل إدارة البيانات داخل التطبيقات. مثال على ذلك هو نموذج تلخيص المقالات الذي يمكنه افتراض بنية معقدة باستخدام Pydantic، مما يسهل عملية التصنيف وتجنب الأخطاء الناتجة عن بناء هياكل بيانات غير صحيحة. تعتبر هذه الطريقة مثالية للمطورين الذين يسعون لتطبيق حلول معقدة بدون حاجة لتكرار أعمال النمذجة البدائية.

التعامل مع الرفض من قبل النموذج

عند استخدام المخرجات المنسقة مع المدخلات التي ينتجها المستخدم، قد يرفض النموذج أحيانًا تلبية الطلب لأسباب تتعلق بالسلامة. يمكن أن يكون هذا الرفض مصدر قلق عندما يتعلق الأمر بمخطط البيانات، حيث إن الرد الرفضي لا يتماشى مع المخطط الذي قدمته في response_format. لكن واجهة البرمجة هذه أضافت حقلًا جديدًا لرفض الطلب، مما يسمح لك بالتعامل مع هذه الحالات بطريقة مميزة دون التسبب في أخطاء أثناء طرح المخططات. يساعد ذلك المطورين على تقديم تفاعل أكثر فاعلية للمستخدمين، حيث يمكن إعداد الأجزاء المرفوضة لتظهر بمظهر منفصل على واجهة المستخدم.

استخدام الحالة الموثوقة لتأمين المدخلات

يساهم استخدام المخرجات المنسقة أيضًا في مكافحة محتوى غير لائق أو ضار، مما يعزز الأمان والموثوقية في التطبيقات. عن طريق استغلال ميزة المخرجات المنسقة مع المعلمات الجديدة، يمكن للمطورين التأكد من أن المدخلات التي يُدخلها المستخدمون تتماشى مع معايير دقيقة، مما يجعل الأنظمة أكثر أمانًا واستقرارًا. هذا أمر بالغ الأهمية في التطبيقات التي تتعامل مع البيانات الحساسة أو التي تتطلب التحقق من صحة المعاملات.

فهم هندسة المحولات

تعتبر هندسة المحولات (Transformer Architecture) من المبتكرات الجوهرية في مجال الذكاء الاصطناعي، وقد طورتها مجموعة من العلماء الذين سعوا لتطوير نماذج معالجة اللغة الطبيعية. تقنية المحولات تتيح معالجة البيانات بشكل متوازي، مما يزيد من كفاءة النماذج وقدرتها على التعلم من كميات ضخمة من النصوص. تحتوي البنية الأساسية للمحول على مكونات رئيسية تشمل: التضمينات، كتل المحول، آليات الانتباه، وموحدات التشفير. كل من هذه المكونات يلعب دورًا أساسيًا في تعزيز قدرة النماذج على فهم النصوص المعقدة وإنتاج نماذج لغوية دقيقة.

تسهم آلية الانتباه، على وجه الخصوص، في تحسين كفاءة التعلم. من خلال تحديد الأجزاء الأكثر أهمية في السياق النصي، تستطيع نماذج المحولات الانتباه للنقاط الرئيسية وتجاهل الأجزاء الأقل أهمية، مما يزيد من دقة الفهم والإنتاج. مثالاً على ذلك، في نموذج الترجمة، يمكن أن تساعد آلية الانتباه على التركيز على الكلمات أو الجمل الرئيسية دون تشتت الذهن نحو المعلومات غير الضرورية، مما يؤدي إلى نتائج أكثر دقة.

عملية التدريب المسبق والتخصيص

عملية تدريب نماذج اللغة الكبيرة تتألف من مرحلتين: التدريب المسبق والتخصيص. في المرحلة الأولى، يتم تدريب النموذج على مجموعات كبيرة من النصوص بهدف التعرف على الأنماط اللغوية ومفردات اللغة. يقوم النموذج بتعلم الأرقام والإشارات المعقدة من مجموعة متنوعة من النصوص، مما يجعله قادرًا على إنتاج نصوص مشابهة بشكل شامل.

بعد اجتياز هذه المرحلة، ينقل النموذج إلى مرحلة تخصيص أكثر تحديداً. في هذه المرحلة، يتم تدريب النموذج على مجموعات بيانات ذات علامات معينة، مما يعني أنه يتم توجيهه لأداء مهام معينة مثل تلخيص النصوص أو تحليل المشاعر. على سبيل المثال، إذا تم تعليم نموذج لغة ليكون قادرًا على تلخيص الأخبار، فإنه سيستفيد أكثر من نصوص الأخبار خلال مرحلة التخصيص، مما يعزز قدرته على تمييز العناصر الأساسية في النصوص الطويلة.

التدرج بين المرحلتين هذا يمكّن النماذج من تحقيق مستويات دقة متقدمة في المهام الخاصة، مما يوسع نطاق الاستخدام من الدردشة إلى التطبيقات الأكثر تعقيدًا مثل فهم السياقات القانونية أو الطبية.

تطبيقات نماذج اللغة الكبيرة

تمثل تطبيقات نماذج اللغة الكبيرة واحدة من أبرز مجالات تفوق الذكاء الاصطناعي في السنوات الأخيرة. تشمل هذه التطبيقات توليد النصوص، وترجمة النصوص، وتلخيص المعلومات، وتحليل المشاعر، ووكلاء الدردشة. المثال الأكثر وضوحًا هو استخدام نماذج اللغة في تطوير مساعدات افتراضية، التي يمكن أن تتفاعل مع المستخدمين بشكل طبيعي وفوري، مما يسهل عملية التواصل.

تطبيق آخر مهم هو الترجمة الآلية، حيث تستخدم نماذج اللغة لضمان جودة الترجمة من وإلى لغات متعددة، وتعزز من القدرة على فهم الثقافة اللغوية والعوامل السياقية المرتبطة بكل لغة. كذلك، تُستخدم نماذج تلخيص النصوص في المجالات الأكاديمية والصحفية لتوفير معلومات ملخصة وسريعة تلبي احتياجات القارئ العصري.

علاوة على ذلك، يحظى تحليل المشاعر بشعبية متزايدة، حيث يتم تحليل البيانات من مواقع التواصل الاجتماعي أو استبيانات الزبائن لتقديم رؤى حول درجة الرضا أو الاستياء من الخدمات أو المنتجات. هذه الأفكار تعتبر أساسًا لتحسين الإجراءات والخدمات بما يتماشى مع احتياجات المستخدمين.

تقنية مزيج الخبراء

تقنية مزيج الخبراء (Mixture of Experts) تعد واحدة من أحدث التقنيات في مجال التعلم الآلي، والتي صممت لتحسين أداء النماذج من خلال دمج التوقعات من نماذج متخصصة متعددة. تشمل الآلية استخدام “الشبكة المُختارة” لتحديد الخبراء الأكثر ملائمة لكل مهمة معينة، مما يؤدي إلى تحسين دقة التنبؤات بشكل كبير.

يتكون نظام مزيج الخبراء من نماذج فردية مدربة للتخصص في جوانب معينة من البيانات، تتيح هذه التقنية إمكانية تدرب كل خبير على مجموعة بيانات محددة، مما يعزز دقة التنبؤات التي تنتجها الشبكة. يساعد استخدام هذه التقنية في معالجة البيانات المتنوعة، مثل عندما يكون هناك احتياج لفهم البيانات في مجالات مثل الرؤية الحاسوبية أو معالجة الصوت.

على سبيل المثال، في معالجة النصوص، يمكن أن يتخصص بعض الخبراء في فهم النصوص الأدبية بينما قد يتخصص الآخرون في النصوص العلمية، مما يمكن النظام من اختيار الأفضل على حسب السياق. هذه المرونة تسمح باستخدام مزيج الخبراء بسهولة في تطبيقات مثل أنظمة التوصية، التي تتطلب دقة عالية في تحليل سلوك المستخدمين لتقديم اقتراحات دقيقة.

الاستخراج من البيانات والتطبيقات العملية

تتضمن عملية الاستخراج من البيانات تجميع المعلومات المفيدة من المدخلات، مما يساعد في تطوير أنظمة توصية فعالة. على سبيل المثال، يمكن استخدام تقنيات مثل دعوة الوظائف لاستخراج المنتجات التي تلبي تفضيلات المستخدمين بناءً على مدخلاتهم. تمثل هذه التطبيقات جانبًا عمليًا من الذكاء الاصطناعي حيث يمكن للنماذج أن تلبي الاحتياجات الإنسانية بشكل فعّال وسلس.

تحظى أنظمة التجارة الإلكترونية بشعبية كبيرة في تطبيقات الاستخراج، حيث يُطلب من النماذج تقديم توصيات شخصية بناءً على سلوك المستخدم وتفاصيلهم مثل الجنس والعمر والموسم. تُعتبر هذه العملية من اللحظات التفاعلية التي تُظهر القوة الحقيقية للتكنولوجيا وتطبيقها في الحياة اليومية. بحيث تساعد المستخدمين في العثور على المنتجات المثالية لاستخداماتهم الشخصية بشكل أكثر كفاءة وراحة.

بشكل عام، تعكس تقنيات الاستخراج أهمية التفاعل الإنساني مع الذكاء الاصطناعي وتظهر كيف يمكن لهذه الأنظمة أن تُحسن التجربة برمتها للمستخدمين، سواء كانوا في البحث عن المنتجات أو تحصيل المعلومات.

رابط المصدر: https://cookbook.openai.com/examples/structured_outputs_intro

تم استخدام الذكاء الاصطناعي ezycontent