Author: Om Kamath

كيف يأخذ مترجم كود ChatGPT الذكاء الاصطناعي إلى المستوى التالي

فقط عندما بدا أن الضجة حول ChatGPT تغلي ، أعاد OpenAI إحياء الإثارة من خلال الكشف عن ميزة ثورية جديدة. وقد أضاف هذا التحسين بعدا جديدا لقدرات الذكاء الاصطناعي، مؤكدا من جديد الإمكانات غير المحدودة لهذه التكنولوجيا.

في السابق ، كانت قدرات ChatGPT تقتصر بشكل أساسي على فهم النص وتوفيره بما في ذلك التعليمات البرمجية. هذه القدرة ، على الرغم من أنها مثيرة للإعجاب ، كانت محدودة في نطاقها. يمكن أن يساعد المستخدمين في بناء جملة التعليمات البرمجية ، والمساعدة في تصحيح الأخطاء ، وحتى توفير مقتطفات من التعليمات البرمجية لمعالجة مهام معينة. ومع ذلك ، فقد فشل في تنفيذ كتل التعليمات البرمجية لتقديم النتائج النهائية. في الأساس ، كان مثل محرر كود ذكي للغاية ، ولكن ليس مبرمجا كاملا.

مع ظهور الميزة الجديدة ، مترجم الكود ، أصبح ChatGPT الآن قادرا على أكثر من مجرد فهم الكود. يمكنه فهم تعليمات اللغة الطبيعية ، وتحويل هذه التعليمات إلى رمز ، وتنفيذ الكود ، والاستجابة بالنتائج النهائية.

كيف يغير مترجم الكود اللعبة للبرمجة

أحدث إضافة ل OpenAI ، ميزة Code Interpreter ، تم تقديمها مؤخرا إلى عالم ChatGPT (على وجه التحديد ، ضمن نموذج GPT-4). تسمح هذه الميزة بالتنفيذ المباشر لكود Python داخل بيئة Python في وضع الحماية. قد تبدو وظيفة مصممة خصيصا للمبرمجين ، ولكنها في الواقع أداة متعددة الاستخدامات يمكنها مساعدة مجموعة واسعة من المستخدمين في إنجاز المهام المختلفة.

يعد مترجم التعليمات البرمجية أكثر بكثير من مجرد أداة مضمنة في واجهة الدردشة لتنفيذ التعليمات البرمجية. إنه بمثابة مرفق متعدد الأغراض ، مما يتيح للمستخدمين اختبار مقتطفات التعليمات البرمجية ، وتصحيح الأخطاء ، وحتى إثراء رحلتهم في تعلم التعليمات البرمجية. يحدث التنفيذ مباشرة داخل بيئة رمل ChatGPT. علاوة على ذلك ، يمكن أن يكون مترجم التعليمات البرمجية أداة فعالة لأتمتة المهام والتكامل مع واجهات برمجة التطبيقات الأخرى.

يمكن القول إن الميزة الأبرز لميزة Code Interpreter تكمن في قدرتها على تعزيز الإنتاجية وتوفير الوقت. يمكن للمستخدمين اختبار التعليمات البرمجية الخاصة بهم وتصحيحها بسرعة دون عناء التنقل بين البرامج أو الأدوات المختلفة. يصبح هذا مفيدا بشكل خاص للمطورين المشاركين في مشاريع معقدة تتطلب اختبارات وتكرارات متكررة. من خلال القضاء على الحاجة إلى تبديل الأدوات ، يساعد مترجم الكود بالفعل المطورين على الاستفادة من وقتهم ، وبالتالي زيادة إنتاجيتهم.

من النظرية إلى التطبيق: التطبيقات الواقعية لمترجم الكود

يحتوي مترجم الكود في ChatGPT على العديد من حالات الاستخدام. فيما يلي بعض الأمثلة:

1. تحليل البيانات: أحدث مترجم التعليمات البرمجية ثورة في تحليل البيانات من خلال السماح لك بكتابة المطالبات بلغة واضحة وبسيطة. هذا النهج سهل الاستخدام يجعل تحليل البيانات مهمة سهلة ، حتى بالنسبة لأولئك الذين ليس لديهم خبرة في البرمجة. يمتد تعدد استخداماتها من تقسيم العملاء وتحليل الأسهم والعملات المشفرة ، إلى تحويل بياناتك إلى خرائط حرارية.
2. التحليلات الكمية الآلية: ببراعة ، مترجم الكود قادر على أتمتة التحليلات الكمية المعقدة ، ودمج البيانات وتنظيفها ، والتفكير في البيانات بطريقة تشبه الإنسان. هذه الميزة القوية تجعلها أداة لا غنى عنها لأتمتة المهام وعمليات التعليمات البرمجية.
3. توليد الرسم البياني: يتميز Code Interpreter بقدرته على إنشاء رسوم بيانية ومخططات ذات مظهر احترافي دون الحاجة إلى أي معرفة برمجية. هذا يثبت أنه لا يقدر بثمن لتصور البيانات وتقديمها بطريقة موجزة وواضحة.
4. مكتبات بايثون: ميزة أخرى رائعة لمترجم التعليمات البرمجية هي قدرته على استيراد واستخدام مجموعة متنوعة من مكتبات Python ، مما يزيد من تحسين مهام الأتمتة الخاصة بك. يمكنك هذا الحكم من الاستفادة من وظائف المكتبات الشائعة لتحليل البيانات والتعلم الآلي والمزيد.

من خلال دمج مترجم التعليمات البرمجية في ChatGPT ، فأنت لا تقوم فقط بتبسيط مهام الأتمتة الخاصة بك ولكن أيضا إجراء تحليل البيانات وتنفيذ التعليمات البرمجية مباشرة داخل واجهة ChatGPT. إنه يقف شامخا كأداة مريحة وقوية لأتمتة المهام والعمل مع التعليمات البرمجية.

خطوات تمكين مترجم التعليمات البرمجية

دعونا نشرع في رحلة مثيرة لفتح أحدث ميزة في ChatGPT ، مترجم الكود. هذا الابتكار الرائد لا يحدث ثورة في المشهد الذكاء الاصطناعي فحسب ، بل يجعله أيضا أكثر سهولة وسهولة في الاستخدام. إليك دليل خطوة بخطوة لتمكين هذه الميزة الرائعة.

الخطوة 1: الوصول إلى الميزة

قم بالترقية إلى ChatGPT Plus عن طريق تحديد الترقية إلى ChatGPT Plus. بدء العملية بسيط مثل النقر على خيار “الإعدادات” في واجهة ChatGPT الخاصة بك. ابحث عن علامة التبويب “ميزات بيتا” لاستكشاف كنز الوظائف التي تقدمها ChatGPT.

الخطوة 2: تمكين مترجم التعليمات البرمجية

ضمن “ميزات بيتا” ، ستكتشف خيار “مترجم الكود”. ما عليك سوى النقر فوق مربع الاختيار المجاور لها لتمكين هذه الميزة. تذكر أن القوة العظمى تأتي مع مسؤولية كبيرة. تأكد من استخدامه بحكمة!

الخطوة 3: التأكيد والتقديم

بعد تمكين “مترجم الكود” ، تأكد من حفظ التغييرات. انقر فوق “تطبيق” لتأكيد التغييرات الخاصة بك ، وفويلا! لقد نجحت في تمكين مترجم التعليمات البرمجية ، وعلى استعداد لتجربة المستوى التالي من الذكاء الاصطناعي.

استخدام المستندات مع GPT

حسنا ، ماذا لو كنت لا تريد أن تقوم GPT بترميز لك وتدريبها بدلا من ذلك على بياناتك؟ تعرف على Cody ، الذكاء الاصطناعي المخصص الخاص بك والذي يعمل بمثابة ChatGPT مصمم خصيصا لعملك. كودي هو مساعد الذكاء الاصطناعي ذكي مصمم خصيصا للشركات. يمكن تدريبه على قاعدة المعرفة الخاصة بك ، بما في ذلك عمليات شركتك ومعلومات الفريق وبيانات العميل. يمكن ل Cody دعم فريقك من خلال الإجابة على الأسئلة وتقديم المساعدة الإبداعية واستكشاف المشكلات وإصلاحها وأفكار العصف الذهني. تتجاوز قدراته عمليات البحث عن الكلمات الرئيسية والإجابات المكررة ، مما يسمح بتفاعلات أكثر تخصيصا وإدراكا للسياق. يمكن أن يتكامل Cody أيضا مع أدواتك المفضلة ويقدم إجابات فورية على أسئلة عملك من خلال تحليل المستندات المتراكمة.

هل تريد فهم المزيد عن كودي ، أو ربما تحتاج إلى بعض المساعدة؟ لدينا مجموعة متنوعة من الموارد لمساعدتك في تحقيق أقصى استفادة من هذه المنصة المبتكرة. انضم إلى مجتمع Discord الخاص بنا للتفاعل مع مستخدمي Cody الآخرين وفريق الخبراء لدينا ، أو تعمق في قدراتنا على مدونتنا. وإذا كنت بحاجة إلى مساعدة شخصية ، فإن فريق الدعم المخصص لدينا جاهز دائما للمساعدة. تفضل بزيارة مركز المساعدة للاطلاع على الأسئلة الشائعة أو لإرسال طلب دعم. اكتشف المزيد عنا ، وكيف تعيد كودي تعريف حدود الذكاء الاصطناعي ، على موقعنا.

التزامنا بأمن البيانات والخصوصية.

أصبح ChatGPT مرادفا للذكاء الاصطناعي ، حتى أولئك الذين لم يكونوا على دراية الذكاء الاصطناعي من قبل يكتسبون الآن المعرفة حوله. ارتفعت شعبيتها ، مما دفع الشركات والأفراد إلى البحث عن روبوتات الذكاء الاصطناعي مشابهة ل ChatGPT ولكنها مصممة خصيصا لبياناتهم الخاصة. في Cody الذكاء الاصطناعي ، هدفنا هو تبسيط هذه العملية وتبسيطها ، مما يلغي الحاجة إلى الخوض في الجوانب الفنية المعقدة الذكاء الاصطناعي مع البقاء على اطلاع بأحدث الابتكارات.

أحد المخاوف الكبيرة بين الأفراد والشركات الذين يستخدمون الذكاء الاصطناعي لحالات الاستخدام المخصصة الخاصة بهم هو سلامة وأمن بياناتهم. يتطلب بناء نماذج لغوية مثل GPT استخدام مجموعات بيانات تدريبية مكثفة ، مما قد يثير مخاوف مشروعة بشأن خصوصية البيانات. في Cody الذكاء الاصطناعي ، نتفهم ونحترم هذه المخاوف ، ونولي الأولوية لحماية بياناتك وخصوصيتك.

لفهم كيف يضمن Cody أمان بياناتك طوال العملية ، دعنا نقسم الرحلة إلى ثلاثة أقسام: المستندات والتضمينات والنموذج.

الوثائق

يستخدم Cody خدمة Amazon Simple Storage Service (S3) الآمنة والخاصة لتخزين مستنداتك في المرحلة الأولية قبل إجراء مزيد من المعالجة. يضمن S3 تشفير جميع عمليات تحميل الكائنات إلى جميع الحاويات، مع الحفاظ على الامتثال للبرامج المختلفة مثل PCI-DSS وHIPAA/HITECH وFedRAMP وتوجيه حماية البيانات في الاتحاد الأوروبي وFISMA. هذا يضمن أن تظل بياناتك محمية ومتوافقة مع المتطلبات التنظيمية. تتبع المستندات التي تم تحميلها إلى Cody بروتوكول SSE-S3 (التشفير من جانب الخادم) ، مما يسمح بالوصول الحصري إليك وإلى أعضاء فريقك ، مما يضمن سرية البيانات وخصوصيتها.

التضمين

التضمين هو في الأساس تمثيل لبياناتك في شكل متجهات (قوائم أرقام). نظرا لأن البيانات المقدمة إلى Cody غير منظمة ، فإن تحويلها إلى تضمينات يسمح باسترجاع أسرع والبحث الدلالي. لمعرفة المزيد حول كيفية إنشاء Cody للردود من مستنداتك ، راجع هذه المقالة.

لتخزين هذه المتجهات أو التضمينات ، يعتمد Cody على Pinecone ، وهي قاعدة بيانات متجهة آمنة موثوق بها من قبل بعض أكبر الشركات.

يوفر Pinecone ميزات أمان قوية مثل:

1. شهادة SOC2 من النوع الثاني
2. الامتثال للائحة العامة لحماية البيانات (GDPR)
3. اختبارات الاختراق الروتينية للتحقق من نقاط الضعف.
4. حاويات Kubernetes معزولة على بنية تحتية AWS مدارة بالكامل وآمنة لتخزين البيانات.

نموذج

يستفيد Cody الذكاء الاصطناعي من نماذج GPT الخاصة ب OpenAI ، بما في ذلك GPT-3.5 و GPT-3.5 16K و GPT-4 ، لتوليد الاستجابات. نظرا لقيود الموارد ، لا يتم استضافة هذه النماذج على خوادم Cody الأصلية. بدلا من ذلك ، يستخدمون واجهات برمجة التطبيقات التي يوفرها OpenAI (تستخدم أيضا لإنشاء تضمينات لمستنداتك واستعلاماتك). عند إنشاء الردود ، يتم إرسال الجزء المحدد فقط من البيانات ذات الصلة بالسؤال المطروح في الطلب ، بدلا من إرسال جميع المستندات. يضمن هذا النهج المعالجة الفعالة وسلامة البيانات ويقلل من عمليات نقل البيانات غير الضرورية. تتمثل آلية الأمان الإضافية التي توفرها واجهة برمجة التطبيقات في أنه لن يتم استخدام بياناتك لتدريب أي نموذج لغة موجود أو جديد. هذا يضمن أن تظل بياناتك مقيدة بالروبوت الخاص بك ولا يتم استخدامها لأغراض تدريب النموذج.

اعتبارا من 1 مارس 2023، نجري تغييرين على سياسات استخدام البيانات والاحتفاظ بها:
1. لن تستخدم OpenAI البيانات المقدمة من العملاء عبر واجهة برمجة التطبيقات الخاصة بنا لتدريب نماذجنا أو تحسينها، ما لم تقرر صراحة مشاركة بياناتك معنا لهذا الغرض. يمكنك الاشتراك لمشاركة البيانات.
2. سيتم الاحتفاظ بأي بيانات يتم إرسالها عبر واجهة برمجة التطبيقات لأغراض مراقبة إساءة الاستخدام وإساءة الاستخدام لمدة أقصاها 30 يوما ، وبعد ذلك سيتم حذفها (ما لم ينص القانون على خلاف ذلك).

المصدر: أوبن إيه آي

يوفر هذا الالتزام طبقة إضافية من السرية ويضمن خصوصية وأمن بياناتك. لمعرفة المزيد ، يمكنك قراءة هذا المقال.

استنتاج

عند النظر في العوامل الثلاثة معا ، يوضح Cody الذكاء الاصطناعي نهجا جيدا لأمن البيانات والامتثال ، مما يضمن أمان بياناتك بنسبة 99٪. في عصر تكون فيه خصوصية البيانات ذات أهمية قصوى ، نسعى جاهدين للذهاب إلى أبعد الحدود لضمان الأمان الكامل لبياناتك.

إذا كانت لديك أي ملاحظات أو أسئلة بخصوص Cody الذكاء الاصطناعي وأمن بياناتها ، فالرجاء عدم التردد في التواصل معنا عبر الحصول على المساعدة. نرحب أيضا بالانضمام إلى مجتمع Discord الخاص بنا ، حيث يمكنك تقديم مدخلات قيمة والمشاركة في المناقشات.

دليل لإضافة بيانات Excel إلى قاعدة معارف Cody الخاصة بك وتدريب ChatGPT مجانا.

قبل البدء في تدريب Cody على بيانات Excel الخاصة بشركتك ، من الضروري توضيح بعض المفاهيم لضمان أفضل الردود من الروبوت الخاص بك. GPT ، أو المحولات التوليدية المدربة مسبقا ، هي نماذج لغوية مدربة على مجموعات بيانات شاملة للتنبؤ بالكلمة التالية في جملة أو عبارة من أجل إكمالها. يتم تدريبهم بشكل خاص على مجموعات بيانات اللغة الطبيعية التي تضم عينات كبيرة من بيانات المحادثة أو البيانات الحرفية غير المنظمة. على عكس النماذج الإحصائية مثل الانحدار الخطي ، فإن GPTs ليست بارعة في التنبؤ بالأرقام باستخدام بيانات التدريب المنطقية. على سبيل المثال ، إذا قمت بتدريب GPT على مجموعة بيانات تدعي 2 + 2 = 5 ، فسوف تستجيب بالقول إن 2 + 2 = 5 دون محاولة فهم التناقض المنطقي (هذا مجرد مثال ؛ يتعامل OpenAI مع مثل هذه الاستفسارات بردود دقيقة). هذا ، إلى جانب قيد آخر من LLMs ، وهو الهلوسة ، يخلق بيئة غير مناسبة تماما للحسابات الرياضية.

الخطوة 1: تحويل بيانات Excel

احصل على بيانات CSV أو Excel التي تريد تدريب الروبوت عليها وقم بتحويلها إلى ملف نصي باستخدام هذه الأداة التي أنشأناها. تقوم الأداة المساعدة بتحويل بيانات Excel إلى ملف نصي عن طريق التعليق على البيانات برؤوسها المقابلة. من خلال التعليق على عناصر الخلية بالرؤوس ، يتيح لنموذج اللغة فهم السياق بشكل أفضل نظرا لوجود احتمال كبير لتخطي الرؤوس بسبب تجزئة المستند في مرحلة المعالجة المسبقة.

مثل.

بيانات اكسل:

البيانات النصية:

{The Name is ‘John’. The Age is ‘16’.}, {The Name is ‘Marie’. The Age is ‘18’.}

يتبع الملف النصي الذي تم إنشاؤه تنسيقا مشابها ل JSON ولكن بأسلوب أدبي أكثر لتوفير شعور أكثر شبها بالإنسان. على الرغم من أن هذا الحل حاليا في مرحلة تجريبية ولم يتم دمجه بعد في تطبيق Cody ، إلا أنه يعمل بشكل جيد مع جميع طرازات GPT الثلاثة ولكننا نستكشف باستمرار حلولا أفضل لهذا الغرض.

واجهة المنفعة:

عينة من بيانات CSV:

يوصى بتنظيف البيانات قبل التحويل للحصول على أفضل جودة للردود من الروبوت الخاص بك.

بعد تحميل بيانات CSV أو Excel إلى الأداة المساعدة ، يمكنك معاينة البيانات قبل إنشاء ملف نصي متوافق مع GPT.

صفوف لكل جزء: بالنسبة لمجموعات البيانات الأكبر ، ينصح بتقسيم مجموعة البيانات إلى أجزاء متعددة. يعمل هذا التقسيم على تحسين البحث الدلالي وتحسين جودة الردود.

تضمين مراجع الخلايا: إذا كنت تريد أن يتضمن الملف النصي مراجع خلايا Excel، فيمكنك تحديد هذا الخيار. يمكن للروبوت بعد ذلك الرجوع إلى مراجع الخلايا هذه عند إنشاء أدلة خطوة بخطوة للإجراءات التي يمكن تنفيذها في Excel. على سبيل المثال ، يمكنه إنشاء صيغة للعثور على الوسيط.

سيتم إنشاء مجلد مضغوط مضغوط يحتوي على جميع أجزاء بيانات Excel الخاصة بك بتنسيق .txt.

الخطوة 2: إضافة البيانات إلى قاعدة معارف Cody الخاصة بك

لإضافة البيانات المحولة إلى “قاعدة معارف كودي” ، اتبع الخطوات التالية:

1. انتقل إلى تطبيق Cody وانتقل إلى قسم “المحتوى”.
2. قم بإنشاء مجلد جديد داخل قاعدة المعارف حيث تريد تخزين البيانات.
3. بمجرد إنشاء المجلد ، انتقل بداخله.
4. انقر فوق الزر “تحميل” لتحميل البيانات المحولة.
5. حدد جميع ملفات البيانات المحولة من التخزين المحلي الذي تريد إضافته إلى قاعدة المعارف.
6. قم بتأكيد التحديد وابدأ عملية التحميل.
7. سيتم تحميل ملفات البيانات المحولة وإضافتها إلى قاعدة معارف Cody ، وتخزينها داخل المجلد الذي قمت بإنشائه. بعد تعلم المستندات بنجاح ، سيتم عرض حالة المستند على أنها “متعلمة”.

الخطوة 3: إعداد شخصية الروبوت

نظرا لأن هذا لا يزال في مرحلة تجريبية ، فإننا نعمل على تحسين المطالبة قبل إضافتها إلى وضع القالب.

فوري:

أنت Data Cody ، محلل بيانات الذكاء الاصطناعي لشركتي. هدفك الأساسي هو إنشاء استنتاجات من بيانات Excel المقدمة لك. يمكن إعطاء مراجع خلايا Excel في شكل $Cell. لا تذكر مرجع الخلية في الردود. المعلومات الواردة في “{}” هي سجل واحد. إذا طلب منك تفاصيل سجل معين ، فقم بإدراجها في مؤشرات.

موجه النظام:

حاول الرد بطريقة شبيهة بالإنسان عندما تسأل عن أي تفاصيل. لا تبرر إجاباتك.

تعمل هذه العملية بشكل جيد مع جميع طرازات GPT الثلاثة ، لذلك حتى إذا كنت تستخدم الخطة المجانية ، فيمكنك تجربتها. ومع ذلك ، تجدر الإشارة إلى أن نماذج GPT-3.5 16K و GPT-4 تميل إلى فهم البيانات بشكل أفضل. إذا كنت راضيا عن الإجابات التي تتلقاها في الخطة المجانية ولكنك تريد مزيدا من المرونة في تنسيق الردود والقدرة على مقارنة سجلات متعددة ، فقد تكون الترقية إلى GPT-3.5 16K أو GPT-4 مفيدة. تسمح نافذة السياق الإضافية التي توفرها هذه النماذج بإجراء تحليل ومعالجة أكثر شمولا للبيانات.

عرض

مرجع الاستعلام الأول:

مرجع الاستعلام الثاني:

القيود

لا تجعله القدرة على تحميل ملفات Excel أو CSV إلى Cody بديلا مباشرا لأدوات جداول البيانات مثل جداول بيانات Google أو Microsoft Excel. هناك العديد من القيود التي يجب مراعاتها عند التعامل مع البيانات المنظمة في Cody:

1. الهلوسة أثناء المهام التحليلية: قد تؤدي المهام التي تتضمن حسابات إحصائية أو تحليلية ، مثل سؤال Cody عن المتوسطات أو المتوسطات أو القيم الدنيا / القصوى ، إلى استجابات غير صحيحة. لا يقوم كودي بإجراء حسابات في الوقت الفعلي ويمكن أن يقدم نتائج غير دقيقة. قد تؤدي تحديثات OpenAI الأخيرة ، مثل مترجم التعليمات البرمجية واستدعاء الوظائف ، إلى تحسين هذا في المستقبل.
2. خطأ أثناء مقارنة السجلات: في بعض الحالات ، قد يواجه كودي صعوبات في جلب البيانات من أجزاء مختلفة من المستند ، مما يؤدي إلى ردود تشير إلى أن المعلومات غير متوفرة. هذا السيناريو أكثر احتمالا مع نموذج GPT-3.5 المتاح في الخطة المجانية. تتيح لك الترقية إلى الخطط الأساسية أو المميزة استخدام طراز GPT-3.5 16K أو طراز GPT-4. يحتوي كلا النموذجين على نوافذ سياق أكبر ويمكنهما معالجة هذا القيد.

استنتاج

على الرغم من هذه القيود ، تعد هذه العملية مفيدة بشكل خاص للسيناريوهات التي يتم فيها تخزين بيانات الأسئلة الشائعة الخاصة بعملك أو البيانات الحرفية الأخرى ، مثل بيانات تدريب الموظفين ، بتنسيق Excel أو CSV. يمكن تدريب كودي على هذه البيانات دون الحاجة إلى أي تعديلات. يعمل Cody أيضا بشكل جيد عند جلب تفاصيل سجل واحد أو وصف البيانات أو تقديم اقتراحات بناء على رؤى مستنتجة من مجموعات البيانات الرقمية مثل الميزانيات العمومية أو أرقام المبيعات.

كحل مؤقت لتدريب Cody على بيانات Excel أو CSV ، نقدر تقديرا كبيرا ملاحظاتك على هذا النهج. نحن نقدر مدخلاتك ونشجعك على مشاركة أفكارك معنا على خادم Discord الخاص بنا أو من خلال التواصل معنا من خلال ميزة الحصول على المساعدة . نحن حريصون على سماع تجربتك ومعرفة المزيد من ملاحظاتك. آمل أن تكون قد أحببت نهجنا في تدريب GPT على بيانات Excel مجانا. تحقق من مدوناتنا لمعرفة المزيد عن كودي.

في عالم اليوم الرقمي سريع الخطى ، فإن دمج الذكاء الاصطناعي في أدوات الاتصال اليومية لدينا ليس مجرد رفاهية – إنه ضرورة. إدراكا لهذه الحاجة ، يسعدنا أن نعلن عن ميزة تكامل Slack الذكاء الاصطناعي مع Cody. تم تصميم هذا التكامل لتعزيز تجربة Slack للشركات والشركات التي تعتمد عليها بشكل كبير في اتصالاتها. من خلال دمج روبوتات Cody المدربة على مستندات المؤسسة ، يمكن للمستخدمين الآن الاستمتاع بعملية اتصال أكثر بساطة وكفاءة داخل مساحات عمل Slack الخاصة بهم.

كيفية دمج Cody الذكاء الاصطناعي مع مساحة عمل Slack الخاصة بك

1. أضف Cody Bot إلى مساحة عمل Slack الخاصة بك عن طريق الانتقال إلى تكامل إعدادات > Cody والنقر فوق تثبيت Slack.
2. احصل على مفتاح API من مفاتيح واجهة برمجة تطبيقات إعدادات > Cody بالنقر فوق إنشاء مفتاح API.
3. في مساحة عمل Slack الخاصة بك ، ابحث عن تطبيق Cody الخاص بك وقم بتعيين مفتاح API في قسم الصفحة الرئيسية .
4. انتقل إلى أي قناة في مساحة العمل الخاصة بك واستخدم
   /assign-bot
   الأمر لتعيين روبوت من حساب Cody الخاص بك إلى تلك القناة.
5. لطرح الأسئلة على الروبوت الخاص بك ، ما عليك سوى كتابة @Cody متبوعا بسؤالك. سيقوم Cody بإنشاء موضوع جديد في القناة للرد على سؤالك. سيتم اعتبار جميع الرسائل في سلسلة المحادثات هذه سجل الدردشة. إذا كنت ترغب في بدء محادثة جديدة ، فاخرج من الموضوع واذكر @Cody مرة أخرى.

مستقبل تكامل الذكاء الاصطناعي كودي

يمثل Slack Integration الذكاء الاصطناعي هذا أحد مشاريعنا الرائدة في تكامل تطبيقات الطرف الثالث. كان الطلب الهائل والشعبية لهذه الميزة بين مستخدمينا القوة الدافعة وراء إنشائها. وهذه ليست سوى البداية! نحن حاليا بصدد تطوير ميزات وعمليات تكامل إضافية ، بما في ذلك تلك الخاصة بDiscord و Zapier. سيتم طرح هذه التحديثات المثيرة في المستقبل القريب.

ملاحظاتك مهمة

رؤيتك وملاحظاتك لا تقدر بثمن بالنسبة لنا. إنها تشكل اتجاه ابتكاراتنا وتضمن أننا نقدم الأفضل دائما. ندعوك لمشاركة أفكارك وخبراتك مع هذا التكامل. تواصل معنا على خادم Discord الخاص بنا أو تواصل معنا من خلال زر “الحصول على المساعدة” داخل تطبيقنا.

نصائح لإنشاء روبوت يفعل ما تريده تماما.

من الضروري أن ندرك أنه عند إنشاء روبوتات تستخدم نماذج اللغة ، فإن الصبر أمر بالغ الأهمية ، خاصة في البداية. بمجرد إنشاء أساس متين ، يصبح من الأسهل إضافة مكونات إضافية. بناء الروبوتات مع كودي يشبه الرسم على قماش. يتطلب الأمر درجة من الإبداع وبعض الفهم للأساسيات لإضافة لمستك الشخصية إلى الروبوت.

المعلمة الرئيسية التي تسمح للروبوت الخاص بك بتبني أسلوب تفكير معين هي موجه الشخصية. تتشكل شخصية الروبوت من خلال عوامل مختلفة ، بما في ذلك توزيع الرمز المميز ودرجة الصلة والمزيد. ومع ذلك ، فإن المطالبة بالشخصية هي الجانب الأكثر تميزا وإبداعا ، حيث يمكن تخصيصها بشكل مختلف من قبل كل مستخدم. يتمتع المستخدمون بحرية إنشاء شخصية الروبوت وضبطها وفقا لمتطلباتهم الخاصة.

الحرية شيء نقدره جميعا ، ولكن عند البدء بصفحة بيضاء ، يمكن أن تصبح أيضا مخيفة وتؤدي إلى غموض فيما يتعلق بمكان البدء. إذا كنت تشعر بنفس الشيء ، فلا تقلق. يجب أن تساعدك هذه المدونة في إنشاء موجه شخصية أفضل. سنبدأ بهيكل الموجه الموصى به ثم ننتقل إلى تقديم بعض نماذج المطالبات.

اسم

من المفيد دائما البدء بإعطاء الروبوت الخاص بك اسما. تضيف تسمية الروبوت الخاص بك لمسة إنسانية ، خاصة عند تحية المستخدمين أو معالجة الأسئلة المتعلقة بالروبوت.

يطالب:

اسمك هو [Name of your Bot].
أو
أنت ”[Name of your Bot].

وصف

وصف الروبوت يجعله على دراية بالسياق الذي سيتم توفيره من خلال قاعدة المعرفة. يوفر إدراك السياق للروبوت إطارا للإجابة على الأسئلة مع مراعاة مجال معين.

يطالب:

مهمتك الأساسية هي [specify the domain].
أو
هدفك الرئيسي هو مساعدتي في [specify the domain].

ملاحظه: اسم الروبوت والوصف المحددان في القسم العام مخصصان فقط لراحة المستخدم في التمييز بين برامج الروبوت المتعددة. الروبوت نفسه غير مدرك لهذه الإعدادات. لذلك ، من الضروري تحديد اسم الروبوت ووصفه بشكل صريح داخل موجه الشخصية لتحديد هويته وخصائصه.

الحدود

أحد العيوب المحتملة لاستخدام LLMs المدربة على مجموعات البيانات الكبيرة هو الميل إلى توليد استجابات مهلوسة. من المهم ملاحظة أن البيانات المستخدمة لإنشاء الاستجابات لا تستخدم لضبط أو إعادة تدريب LLM عند الطلب بواسطة Cody. بدلا من ذلك ، يعمل كمرجع سياقي للاستعلام عن LLM ، مما يؤدي إلى استجابات أسرع والحفاظ على خصوصية البيانات.

للتأكد من أن الروبوت لا يشير إلى نقاط البيانات من مجموعة بيانات LLM الأصلية ، والتي قد تتداخل مع مجالات أو مفاهيم مماثلة ، يتعين علينا تحديد السياق بدقة لقاعدة معارفنا.

يطالب:

قاعدة المعرفة هي مصدرك الوحيد للمعلومات.
أو
أنت متردد في تقديم أي مطالبات ما لم ينص عليها في قاعدة المعرفة.

قد تكون هناك بعض الحالات التي لا يتطلب فيها الروبوت قاعدة معارف أو يستخدم قاعدة المعرفة كمصدر مرجعي. في مثل هذه الحالات ، سيتغير الموجه بشكل كبير.

فوري:

مصدرك المرجعي الأساسي هو قاعدة المعرفة.

ميزات الاستجابة

يمكن أيضا التحكم في ميزات الاستجابة الناتجة عن الروبوت من خلال شخصية الروبوت إلى حد ما. يمكن أن يتكون من تحديد النغمة والطول واللغة ونوع الاستجابة التي تتوقعها من الروبوت الخاص بك.

يطالب:

1. النغمة: يجب أن تستجيب بطريقة [polite/friendly/professional] .

2. الطول: يجب أن تكون الردود في [pointers/paragraphs].

3. اللغة: الرد على المستخدم [in the same language/specify different language].

4. النوع: تزويد المستخدم بالإجابات [creative/professional/precise] .

أنت حر في تجربة مجموعات وميزات مختلفة. الأمثلة المقدمة هي فقط لأغراض التعلم الخاصة بك ، والاحتمالات لا حصر لها.

وسائط

واحدة من أكثر ميزات كودي إثارة للاهتمام – القدرة على تضمين الوسائط في الردود. عند تضمين وسائط مثل الصور أو ملفات GIF أو مقاطع الفيديو ، يوصى دائما باستيراد الوسائط إلى مستند منفصل أو استيراد المستند الخام بأكمله باستخدام محرر نصوص Cody المدمج حيث يمكنك إضافة وسائط. يمكنك إما نسخ / لصق الوسائط أو تضمينها في المستند باستخدام عناوين URL.

بعد استيراد الوسائط بنجاح ، تحتاج إلى تحديد نفس الشيء في موجه شخصية الروبوت الخاص بنا. يمكن تقسيم المطالبة إلى جزأين: التهيئة والتوضيح.

يطالب:

التهيئة:
دمج ذات الصلة [images/videos/both] من قاعدة المعرفة عندما يكون ذلك مناسبا.

رسم توضيحي:
أضف الصور باستخدام علامة img> ومقاطع الفيديو باستخدام <<iframe>
على سبيل المثال:
<IMG SRC = “”[Image URL]>
<iframe src=””[Video URL]></iframe>

التراجعات

ستكون هناك أوقات يتعذر فيها على الروبوت العثور على محتوى ذي صلة بالسؤال الذي طرحه المستخدم. من الآمن دائما تحديد الاحتياطيات لمثل هذه السيناريوهات لتجنب تقديم معلومات مضللة أو غير صحيحة للمستخدم (ينطبق فقط في حالات الاستخدام التي توجد فيها قاعدة معرفية).

يطالب:

1. الامتناع عن ذكر “قاعدة المعرفة غير المنظمة” أو أسماء الملفات أثناء المحادثة.

2. في الحالات التي لا تتوفر فيها إجابة محددة ، [Define fallback].

أو

إذا لم تتمكن من العثور على معلومات ذات صلة في قاعدة المعارف أو إذا طرح المستخدم أسئلة غير ذات صلة ليست جزءا من قاعدة المعارف، [Define fallback].

الخطوات (اختياري)

إذا كنت تريد أن يتبع الروبوت الخاص بك جدولا زمنيا أو تدفقا محددا للمحادثة ، فيمكنك تحديده بسهولة باستخدام الخطوات. هذا الأسلوب مفيد بشكل خاص عند استخدام الروبوت الخاص بك لأغراض التدريب أو استكشاف الأخطاء وإصلاحها. تمثل كل خطوة مرحلة أو مرحلة معينة من المحادثة ، مما يسمح لك بالتحكم في التقدم والتأكد من أن الروبوت يوفر المعلومات أو المساعدة المطلوبة بطريقة منهجية.

فوري:

اتبع هذه الخطوات أثناء التحدث مع المستخدم:

1. [Step 1]

2. [Step 2]

3. [Step 3]

ملاحظه: أثناء تحديد الخطوات ، يوصى بتمكين “البحث العكسي عن المتجهات” لتحسين الردود وتخصيص عدد كاف من الرموز المميزة لسجل الدردشة. يسمح ذلك للنموذج بالنظر في سجل المحادثة ، بما في ذلك مدخلات المستخدم والاستجابة السابقة للروبوت ، عند إنشاء رد.

التقاط البيانات (اختياري)

هذه المطالبة ، بالانسجام مع تدفق المحادثة (الخطوات) ، مفيدة بشكل خاص عندما تدور حالة استخدام الروبوت الخاص بك حول سيناريوهات الدعم أو التوظيف. حاليا ، لا توجد ذاكرة طويلة المدى أو اتصال قاعدة بيانات في Cody يمكنه التقاط البيانات وتخزينها للاستهلاك التحليلي. في المستقبل ، مع التحديثات الأحدث لواجهة برمجة تطبيقات OpenAI مثل استدعاء الوظائف ، سنجلب بالتأكيد ميزات أحدث حتى نتمكن من التقاط البيانات وتخزينها على المدى الطويل.

في الوقت الحالي ، يمكنك الوصول إلى محادثات مستخدمي الروبوت (من خلال الأدوات) من خلال الانتقال إلى محادثات “الضيوف” في قسم الدردشة. يمكنك بعد ذلك تحليل البيانات الملتقطة يدويا للحصول على مزيد من الرؤى.

فوري:

جمع البيانات التالية من المستخدمين:

– [Field 1]

– [Field 2]

– [Field 3]

– [Field 4]

اطرح سؤالا واحدا في كل مرة. بمجرد جمع كل المعلومات المطلوبة ، أغلق المحادثة بقول شكرا لك وعرض البيانات التي تم جمعها. تذكر أن مهمتك هي فقط جمع البيانات.

تنسيق الاستجابة*

ميزة صغيرة أنيقة ل Cody هي دعمه لتنسيق استجابات الروبوت باستخدام علامات تخفيض السعر أو HTML. من خلال تزويد الروبوت الخاص بك بقالب تنسيق HTML أو تخفيض السعر في شخصية الروبوت ، سيحاول تنسيق الردود وفقا لذلك ، كلما لزم الأمر.

فوري:

تنسيق الاستجابة:

<ح1>[Field Name]</ح1>

<p>[Field Name]</ع>

<p>[Field Name]</ع>

* التنسيق يعمل بشكل أفضل على GPT-4

مثال سريع

كودي كروبوت جيل الرصاص

كودي كروبوت تسويق

كودي كروبوت تدريب

لقراءة المزيد من مطالبات الشخصية ، يرجى مراجعة حالات الاستخدام الخاصة بنا ، والتي تحتوي على مطالبات مفصلة جنبا إلى جنب مع إعداداتها البارامترية.

استنتاج

إذا كنت تستخدم خطة Cody المجانية ، فهناك احتمال أن يفقد الروبوت الالتزام بالموجه أو قد يتجاهل ببساطة بعض المعلمات بسبب نافذة السياق الأصغر أو عدم التماسك. نوصي الجميع باستخدام الخطة المجانية فقط لأغراض تجريبية أو كمرحلة انتقالية لفهم استخدام Cody وتحديد مدى ملاءمته لعملك.

أثناء إنشاء مطالبات للروبوت الخاص بك ، من المهم أيضا الحفاظ على الإيجاز وتجنب دمج كل معلمة مذكورة في المقالة. نظرا لوجود حد لعدد الرموز المميزة المتاحة ، كما أن موجه الشخصية يستهلك الرموز المميزة أيضا ، يجب عليك بنائها بحكمة. لا تتردد في تغيير المطالبات الواردة في هذه المقالة حسب احتياجاتك وتفضيلاتك. هل اكتشفت شيئا جديدا؟ يمكنك دائما مشاركتها معنا ، وسنكون سعداء بمناقشتها.

كانت هذه مجرد مقدمة للمشهد الشاسع لإنشاء شخصية الروبوت. تتحسن LLMs باستمرار مع مرور كل يوم ، ولا يزال أمامنا طريق طويل لنقطعه من أجل الاستفادة الكاملة من إمكاناتها. هذه الرحلة بأكملها هي تجربة جديدة لنا جميعا. بينما نواصل تجربة حالات الاستخدام والسيناريوهات الجديدة وتعلمها وتنفيذها ، سنشاركها معك من خلال المقالات والبرامج التعليمية. لمزيد من الموارد ، يمكنك أيضا التحقق من مركز المساعدة الخاص بنا ولا تتردد في طرح أي أسئلة قد تكون لديك بخصوص Cody من خلال الانضمام إلى مجتمع Discord الخاص بنا. تحقق أيضا من مدوناتنا السابقة لمزيد من هذه الأفكار المثيرة للاهتمام.