بناء روبوت محادثة خاص بك باستخدام نماذج LLM المحلية

في الوقت الحالي، أصبح الروبوتات المحادثة جزءًا لا يتجزأ من العديد من التطبيقات والخدمات. بفضل تطور تكنولوجيا نماذج اللغة (LLM)، أصبح من الممكن إنشاء مساعدين ذكيين يمكنهم الإجابة على الأسئلة، وإجراء المحادثات، وإجراء مختلف المهام. في هذا المقال، سنناقش كيفية بناء روبوت محادثة خاص بك باستخدام نماذج LLM المحلية.

المقدمة

الروبوتات المحادثة التي تعتمد على نماذج اللغة تقدم العديد من الفوائد، مثل:

الفائدة: يمكنهم الإجابة على الأسئلة، وتقديم المعلومات، وإجراء المهام.
التكيف: يمكن تكييفهم لتلبية احتياجات محددة وسيناريوهات.
الأمان: استخدام النماذج المحلية يeliminates الحاجة إلى إرسال البيانات إلى خوادم خارجية.

اختيار نموذج LLM

الخطوة الأولى هي اختيار نموذج اللغة المناسب. هناك العديد من الخيارات المتاحة، مثل:

LLama
Mistral
Falcon

اختيار النموذج يعتمد على احتياجاتك، مثل حجم النموذج، ومتطلبات الحساب، وتوفر الموارد.

التثبيت والتكوين

بعد اختيار النموذج، يجب تثبيته وتكوينه. أدناه يوجد مثال على الكود لتثبيت نموذج LLM باستخدام مكتبة transformers من Hugging Face.

!pip install transformers
!pip install torch

ثم يمكنك تحميل النموذج:

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model_name = "mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.1"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)

إنشاء روبوت محادثة

الآن، بعد أن لدينا النموذج والمشفرة، يمكننا إنشاء روبوت محادثة بسيط. أدناه يوجد مثال على الكود الذي يوضح كيفية استخدام النموذج لتوليد الإجابات على الأسئلة.

def generate_response(prompt):
    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
    outputs = model.generate(**inputs, max_length=100)
    response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
    return response

# مثال على الاستخدام
prompt = "ما هي الذكاء الاصطناعي؟"
response = generate_response(prompt)
print(response)

التحسين والتكيف

لجعل الروبوت المحادثة أكثر فعالية، يمكن تكييفه لتلبية احتياجات محددة. على سبيل المثال، يمكن إضافة آليات إدارة السياق، والذاكرة، وتكييف النموذج مع بيانات محددة.

إدارة السياق

يمكن إضافة آليات إدارة السياق لتذكر الروبوت المحادثة الرسائل السابقة في المحادثة.

context = ""

def generate_response_with_context(prompt):
    global context
    full_prompt = context + "\n" + prompt
    inputs = tokenizer(full_prompt, return_tensors="pt")
    outputs = model.generate(**inputs, max_length=100)
    response = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
    context = full_prompt + "\n" + response
    return response

# مثال على الاستخدام
prompt = "ما هي الذكاء الاصطناعي؟"
response = generate_response_with_context(prompt)
print(response)

prompt = "كيف يعمل؟"
response = generate_response_with_context(prompt)
print(response)

تكييف النموذج

يمكن تكييف النموذج مع بيانات محددة لتحسين أدائه في سيناريوهات معينة. يُعرف هذا العملية بتكييف الدقيق.

from transformers import Trainer, TrainingArguments

training_args = TrainingArguments(
    output_dir="./results",
    num_train_epochs=3,
    per_device_train_batch_size=4,
    save_steps=10_000,
    save_total_limit=2,
)

trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=train_dataset,
    eval_dataset=eval_dataset,
)

trainer.train()

نشر الروبوت المحادثة

بعد إنشاء وتكييف الروبوت المحادثة، يمكن نشره في مختلف التطبيقات. يمكن استخدام مختلف الإطارات، مثل Flask أو FastAPI، لإنشاء واجهة برمجة تطبيقات للروبوت المحادثة.

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()

@app.post("/generate_response")
def generate_response_endpoint(prompt: str):
    response = generate_response(prompt)
    return {"response": response}

# تشغيل الخادم
# !uvicorn main:app --reload

الخاتمة

بناء روبوت محادثة خاص بك باستخدام نماذج LLM المحلية هو عملية تتطلب اختيار النموذج المناسب، وتثبيته وتكوينه، وإعداد الروبوت المحادثة، والتحسين، والنشر. بفضل هذا، يمكنك إنشاء مساعد ذكي يمكن الإجابة على الأسئلة وإجراء مختلف المهام.

تذكر أن هذه العملية تتطلب بعض المعرفة الفنية والخبرة في البرمجة، ولكن بفضل الأدوات والمكتبات المتاحة، مثل transformers من Hugging Face، يمكنك تسهيل هذه العملية بشكل كبير.