استدعاء وظائف LLM: ربط الذكاء الاصطناعي بـ APIs وقواعد البيانات

تُعد نماذج اللغات الكبيرة قوية، لكنها تصبح تحولية حقاً عندما تتمكن من التفاعل مع العالم الخارجي. إذا كنت ترغب في تجاوز مجرد توليد النصوص البسيط وبناء تطبيقات يمكنها جلب بيانات في الوقت الفعلي، وتنفيذ إجراءات، والاستعلام من قواعد البيانات، فأنت بحاجة إلى فهم function calling. يعلمك هذا المسار كيفية ربط LLMs بـ APIs والخدمات الخارجية باستخدام تقنيات استخدام الأدوات الحديثة. ستتعلم المفاهيم الأساسية لتطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي، مما يتيح لك تصميم سير عمل ذكي يمكنه قراءة البيانات الخارجية ومعالجتها والتصرف بناءً عليها بشكل آمن. ما ستتعلمه: • فهم المفاهيم الأساسية لـ LLMs، و function calling، و AI agents • تصميم وتنسيق system prompts لتشغيل الأدوات الخارجية بشكل موثوق • ربط نماذج اللغة بـ REST APIs الخارجية لجلب بيانات في الوقت الفعلي • تطبيق أنماط Retrieval-Augmented Generation (RAG) الأساسية للتفاعل مع قواعد البيانات • هيكلة وتحليل حمولات JSON بشكل آمن بين النموذج والـ backend الخاص بك • بناء سير عمل ذكاء اصطناعي قائم على النصوص يربط وظائف متعددة معاً يبدأ المسار بمصطلحات الذكاء الاصطناعي الأساسية و prompt engineering البسيطة قبل الانتقال إلى تمارين كتابية عملية حول هيكلة استدعاءات الوظائف. ستتقدم من خلال دروس نصية خطوة بخطوة تشرح كيفية دمج نماذج اللغة مع خدمات backend المتنوعة. تم تصميم هذا المسار للمبتدئين والمطورين الطموحين الذين يرغبون في تعلم دمج الذكاء الاصطناعي من الصفر، دون الحاجة إلى خبرة سابقة في machine learning. ابدأ القراءة اليوم لإطلاق العنان لقوة استخدام أدوات LLM وبناء أول تكامل backend ذكي خاص بك.