كيف أطور تطبيق مثل هذا التطبيق الذي تجيبني عليه

نظرة عامة سريعة

التطبيق الذي تتحدث إليه يعتمد على نموذج لغوي كبير (LLM) يعمل خلف واجهة محادثة. لبناء شيء مشابه ستحتاج إلى ثلاث طبقات رئيسية:

1. الواجهة (ويب أو جوّال) لالتقاط طلب المستخدم وعرض الرد.
2. خادم وسيط (Backend/API) ينسّق الطلبات ويضيف منطق العمل.
3. خدمة النموذج اللغوي (مُستضافة أو عبر API) لتوليد الإجابات.

فيما يلي خارطة طريق عملية باللغة العربية، مع أحدث الأدوات والنماذج في 2025.

---

1 – تحديد حالة الاستخدام وتجربة المستخدم

قبل أي كود، وضّح: مَن هم المستخدمون؟ ما اللغة؟ هل تحتاج إلى سياق محفوظ، بحث بالوثائق، صوت أو صور؟ هذا يحدّد الاختيارات التالية ويمنع التكاليف غير الضرورية. Fresh Tech Tips

2 – اختيار النموذج اللغوي

الخيار	المزايا	الملاحظات
GPT‑4o عبر OpenAI API	سرعة تطوير، دعم متعدد الوسائط (نص + صوت + صورة)	تكلفة بالطلب، يتطلب اتصال إنترنت وآلية حماية للمفاتيح OpenAI OpenAI
نماذج مفتوحة المصدر (Llama 3 ‑ 70B/8B)	استضافة محلية أو خاصة، تحكم كامل بالبيانات	تحتاج عتاد GPU وإدارة تحديثات النموذج Lifewire

نصيحة: ابدأ بالـ API أثناء بناء النموذج الأولي، ثم انتقل إلى استضافة نموذج مفتوح المصدر إذا احتجت استقلالية أكبر.

3 – البنية التقنية المقترحة

mermaid
graph LR
UI[Web / Mobile] -->|REST/GraphQL| Gateway(Backend)
Gateway -->|Prompt & Context| LLM[(GPT‑4o أو Llama 3)]
Gateway -->|Vector DB اختياري| RAG[Retrieval Service]

• Gateway: Node.js (Nest), Python (FastAPI), أو Go.
• Vector DB: Pinecone، Weaviate، أو Milvus لآلية RAG إن أردت البحث في مستنداتك.

4 – استخدام LangChain أو بدائله

إطار LangChain يُبسّط إدارة “الذاكرة”، التعامل مع المتغيرات، واستخدام أدوات خارجية مثل قواعد البيانات أو واجهات البحث. يدعم أيضاً تقسيم ​“السلاسل” (chains) والتقييم. metaschool.so best-of-web.builder.io

5 – إضافة البحث الداعم (RAG)

لجعل إجاباتك دقيقة بشأن بيانات شركتك أو موسوعاتك:

1. خذ محتوى الوثائق → قسّمه فقرات صغيرة.
2. حوّلها إلى متجهات embeddings (باستخدام نفس النموذج أو text-embedding-4o).
3. خزّن المتجهات في قاعدة متجهية.
4. عند كل سؤال → استرجع القطع الأكثر صلة وأدمجها في الـ prompt قبل إرسالها للموديل.
   هذا النمط يقلّل “الهلوسة” ويقلّص التكلفة لأنك لا تحتاج Fine‑tuning في معظم الحالات. Fresh Tech Tips

6 – دعم الصوت والصورة

• صوت: استخدم gpt-4o-mini-tts أو واجهة text‑to‑speech الجديدة لتخصيص نبرة الرد. OpenAI
• صورة: GPT‑4o يوفّر توليد صور وتحليلها عبر نفس API. OpenAI

7 – تعلّم اللغة العربية

• اختر نموذجاً يدعم العربية جيداً (GPT‑4o، Llama 3 fine‑tuned).
• جرّب فلتم (Farasa, Camel Arabic datasets) لتحسين التقطيع والـ Fine‑tuning إذا لزم.
• قيّم المخرجات آلياً (BLEU, Rouge) وباختبار بشري.

8 – النشر (Deployment)

مرحلة	خدمة سحابية مقترحة
الواجهة	Vercel أو Netlify (Static + SSR)
Gateway	AWS Lambda, Google Cloud Run, أو DigitalOcean App Platform
LLM المُستضاف ذاتياً	ECS + GPUs أو Azure Kubernetes Service مع NVIDIA A10

حافظ على مفاتيح الـ API في أسرار بيئة (Secrets Manager) وتابع الاستهلاك عبر لوحات رصد (OpenAI usage dashboards أو Prometheus).

9 – أفضل الممارسات

1. هندسة الأوامر (Prompt Engineering): احتفظ بقوالب في ملف منفصل، وطبّق طبقة “System prompt” تحكم السلوك ثم “User prompt”.
2. المراقبة: سجّل كل prompt & response مع ترميز المستخدم لإعادة التشغيل والتحسين.
3. الاختبارات: سيناريوهات تلقائية (unit) + مراجعات بشرية دورية.
4. التوسع: نفّذ آلية Queue (RabbitMQ, SQS) لضبط الضغط المفاجئ.
5. الأمان: فلترة المحتوى الضار قبل الإرسال، وتقييد معدّل الطلبات (Rate limiting).

10 – خطواتك التالية

1. اختر نموذجاً (ابدأ بـ GPT‑4o API).
2. أنشئ بوابة بسيطة بـ FastAPI، تربطها بالـ API.
3. أضف واجهة React أو Next.js.
4. وسّع الوظائف تدريجياً: ذاكرة محادثة، RAG، صوت.
5. انقل النموذج إلى حلّ مفتوح المصدر إذا أصبحت التكاليف أو الخصوصية أولوية.

---

سؤال متابعة

ما أكثر جزء يهمّك الآن—التكامل مع واجهة الويب، أو تجهيز البنية الخلفية، أم تصميم نظام RAG؟ سأخوض في التفاصيل التقنية التي تحتاجها خطوة بخطوة.