كيف أنشأنا Hyve، Chatbot AI لـ WordPress - الإصدار الأول مجاني الآن

على مدى الأشهر القليلة الماضية، قمنا بتجربة الذكاء الاصطناعي لإنشاء أدوات مبتكرة لـ WordPress. أحد مشاريعنا الأخيرة، QuickWP، وهو منشئ مواقع WordPress المدعوم بالذكاء الاصطناعي، كان أحد هذه المشاريع. بناءً على الأشياء التي تعلمناها أثناء إنشاء QuickWP، نحن متحمسون لتقديم شيء جديد تمامًا، ولكنه ذو صلة!

في هذه التدوينة، أريد أن أخبركم بكل شيء عن Hyve، وهو برنامج دردشة آلي يعمل بالذكاء الاصطناعي لـ WordPress. تعمل Hyve على تعزيز محتوى WordPress الخاص بك للرد على استفسارات المستخدم بذكاء، وتوفير إجابات دقيقة ومدركة للسياق مباشرةً من المواد الموجودة بموقعك. حسنًا، هذا فم، لذا دعونا نقسمه:

باختصار، تعمل Hyve مع المحتوى الموجود لديك، وتستخدمه كقاعدة معارف خاصة بها، وتستجيب لأسئلة المستخدم بناءً على البيانات المقدمة.

لقد أطلقنا الإصدار الأولي من Hyve في نهاية أبريل، ومنذ ذلك الحين، استمعنا إلى الكثير من التعليقات من مستخدمينا لتحسين المكون الإضافي لمعالجة أي مشكلات محتملة وجعله أكثر قابلية للاستخدام لمستخدمينا في الإصدار 1.1. اليوم، يسعدنا أن نعلن أننا جعلنا Hyve 1.0.3 مجانيًا للاستخدام لجميع مستخدمينا. Hyve هو برنامج مفتوح المصدر ومرخص بموجب GPLv3.

لكن أولاً، لنبدأ من البداية:

ما هو هايف؟

مرة أخرى، بعبارات بسيطة، Hyve عبارة عن روبوت محادثة يعمل بالذكاء الاصطناعي لـ WordPress يستخدم واجهات برمجة تطبيقات OpenAI مع بيانات موقعك للإجابة على أسئلة المستخدمين. يمكنك تدريب Hyve على محتوى موقع الويب الخاص بك، وسوف يستخدم تلك المعلومات لتقديم استجابات دقيقة وذات صلة. باستخدام Hyve، يمكنك الاستفادة من منشوراتك وصفحاتك وحتى بياناتك المخصصة كمصدر للمعرفة، والذي نشير إليه بقاعدة المعرفة.

تبقى جميع البيانات في حساب WordPress وOpenAI الخاص بك. لا تحتاج إلى الاتصال بأي خدمات إضافية لاستخدام Hyve. بالنسبة لتحديث الإصدار 1.1، أنشأنا هذا الفيديو لمنح مستخدمينا شرحًا تفصيليًا عن Hyve:

وبصرف النظر عن قاعدة المعرفة، لديك أيضًا المزيد من الخيارات لتخصيص برنامج الدردشة الآلي الخاص بك ومعرفة الأسئلة التي يطرحها المستخدمون لديك والتي لم تتم الإجابة عليها. تساعدك هذه الميزة على التأكد من إضافة الأسئلة الصحيحة إلى قاعدة المعرفة الخاصة بك.

مشروع هاكاثون فاشل

دعوني أخبركم قصة كيف ولدت هايف.

إنها ليست القصة التي طلبتها، ولكن القصة التي تحتاجها رغم ذلك.

مرة أخرى في مارس 2023، بعد أشهر قليلة فقط من إصدار ChatGPT واستحواذ مشاريع الذكاء الاصطناعي على تويتر (نعم، كان لا يزال يُطلق عليه اسم Twitter في مارس 2023)؛ قررنا إقامة هاكاثون عن بعد لمدة يومين في الشركة يتمحور حول الذكاء الاصطناعي.

اختار أحد المطورين مشروعًا لإنشاء روبوت محادثة يعمل بالذكاء الاصطناعي لـ WordPress باستخدام واجهات برمجة تطبيقات OpenAI والبيانات المستخرجة من مستندات الشركة. مما أثار إحباطه كثيرًا، أنه ناضل في هذه المهمة، وفي النهاية فشل المشروع.

في هذه المرحلة، يجب أن أشير إلى أنني كنت المطور.

في حال كنت مهتمًا، انتهى بي الأمر بإرسال صانع تعليقات غير مرغوب فيها تلقائيًا في اللحظة الأخيرة باستخدام OpenAI والذي كان بالكاد يتكون من 50 سطرًا من التعليمات البرمجية.

وبينما تلاشت الفكرة بعد ذلك الهاكاثون، ناقشها الفريق في وقت سابق من هذا العام، وهذه المرة، قمنا بمزيد من البحث والتحضير قبل كتابة السطر الأول من التعليمات البرمجية. وهكذا ولدت هايف.

فلماذا فشل في المرة الأولى وليس الثانية؟

الهندسة السريعة، RAG، والضبط الدقيق

تعتبر الهندسة السريعة وتوليد الاسترجاع المعزز (RAG) والضبط الدقيق من التقنيات المستخدمة في تطوير أدوات الذكاء الاصطناعي. عند استخدامها بشكل صحيح، تعمل كل طريقة من هذه الطرق على تحسين الدقة والملاءمة والأداء العام بشكل كبير.

ولكن من المهم أيضًا أن تعرف بالضبط متى لا تستخدمها. في المرة الأولى لمشروع الهاكاثون، ارتكبنا (أو أنا بشكل أكثر تحديدًا) خطأً في التفكير بأن الضبط الدقيق هو الحل.

باعتباري مبتدئًا، أدركت أن الضبط الدقيق هو السبيل "لتدريب" نموذج الذكاء الاصطناعي على أداء المهمة من خلال عرض مئات الأمثلة عليه حول كيفية الرد على كل سؤال. لكنني كنت مخطئا جدا.

من الناحية النظرية، قام برنامج الدردشة الآلي بالضبط بما تم تدريبه على القيام به. لقد استغرق الأمر سؤالاً من المستخدم وأجاب ببعض المعلومات غير الصحيحة في الغالب في أسلوب الكتابة ونبرة مستندات شركتنا. لشرح السبب، دعونا نتعمق في معنى كل هذه التقنيات بسرعة كبيرة:

هندسة عاجلة

ولعل هذه هي التقنية الأكثر شهرة التي يعرفها كل من يعمل مع ChatGPT وأدوات الذكاء الاصطناعي الأخرى. نعطي نموذج الذكاء الاصطناعي الخاص بنا بعض الإرشادات حول ما يجب فعله ونحدد كيف يجب أن يستجيب. على سبيل المثال، قد نعطيه قائمة بيانات من 20 رسالة بريد إلكتروني ونطلب منه تلخيصها في سطر واحد لكل منها. سوف يأخذ البيانات ويرد بشيء يبدو كالتالي:

• في يوم الثلاثاء، أرسل إليك جيف بريدًا إلكترونيًا بشأن شحنة الطباعة.
• في يوم الجمعة، تلقيت أمنيات عيد ميلاد من جيف ومات.
• …وما إلى ذلك وهلم جرا

يعد هذا النهج رائعًا للمهام البسيطة عندما نعرف بالضبط ما هي المعلومات التي يجب تقديمها للذكاء الاصطناعي لدينا عند طرح الأسئلة، لكنه يفشل عندما تكون المهام أكثر تعقيدًا.

الاسترجاع المعزز للجيل (RAG)

كما ذكرنا سابقًا، تعتبر الهندسة السريعة فعالة للمهام البسيطة ولكنها قد تواجه صعوبات مع الاستعلامات الأكثر تعقيدًا. هذا هو المكان الذي يلعب فيه الجيل الاسترجاعي المعزز (RAG). تعمل RAG على تعزيز قدرات الذكاء الاصطناعي من خلال الجمع بين الأساليب القائمة على الاسترجاع والنماذج التوليدية. بدلاً من الاعتماد فقط على الموجه المحدد، يبحث RAG في قاعدة بيانات كبيرة من المستندات للعثور على المعلومات ذات الصلة، والتي يستخدمها بعد ذلك لإنشاء استجابة أكثر دقة وغنية بالسياق.

على سبيل المثال، قد يسأل المستخدم: "هل تقدمون جولات بالدراجة في نيس؟" باستخدام RAG، سيقوم الذكاء الاصطناعي أولاً باسترداد المقالات ذات الصلة بهذا السؤال ثم يبني رده على المعلومات المقدمة في تلك المقالات.

أو تخيل أن تطلب من الذكاء الاصطناعي تحديثات الطقس أو أسعار الأسهم. كل ذلك يتطلب جلب معلومات الوصول من مصدر آخر.

يعد هذا الأسلوب مفيدًا بشكل خاص عند التعامل مع كميات هائلة من البيانات أو عندما لا يتم توفير المعلومات المطلوبة بشكل مباشر في الموجه الأولي.

في Hyve، لا يمكننا توفير كافة البيانات من قاعدة المعرفة مع كل استعلام واحد. سيكون هذا غير عملي للغاية، لذلك نحتاج إلى استخدام تقنية RAG لجمع المعلومات ذات الصلة باستعلام المستخدم أولاً ثم تمريرها إلى الذكاء الاصطناعي مع سؤال المستخدم.

الكون المثالى

يتضمن الضبط الدقيق استخدام نموذج ذكاء اصطناعي تم تدريبه مسبقًا وتدريبه بشكل أكبر على مجموعة بيانات محددة لجعله أكثر مهارة في مهام أو مجالات معينة. لا يتعلق الضبط الدقيق بإخبار الذكاء الاصطناعي بما يجب أن يقوله بالضبط، بل يتعلق أكثر بمساعدته على فهم كيفية الرد.

على سبيل المثال، خذ بعين الاعتبار الحالة السابقة من قسم الهندسة السريعة، حيث يقوم الذكاء الاصطناعي بتلخيص رسائل البريد الإلكتروني:

• في يوم الثلاثاء، أرسل إليك جيف بريدًا إلكترونيًا بشأن شحنة الطباعة.
• في يوم الجمعة، تلقيت أمنيات عيد ميلاد من جيف ومات.

في هذا السيناريو، إذا لم يتم ضبط الذكاء الاصطناعي بشكل دقيق، فقد ينتج استجابات تختلف في اللهجة أو التنسيق، مما يجعل الملخصات غير متسقة أو أقل فائدة لحالات استخدام معينة. يمكن أن يؤدي الضبط الدقيق إلى توحيد استجابات الذكاء الاصطناعي، مما يضمن اتباعها لأسلوب ونبرة متسقين. بعد الضبط الدقيق، قد يوفر الذكاء الاصطناعي ملخصات أكثر اتساقًا مثل هذا:

• في يوم الثلاثاء، أبلغك جيف بحالة شحنة الطباعة.
• في يوم الجمعة، أرسل لك كل من جيف ومات تحيات عيد ميلادك.

وبالمثل، في مشروع الهاكاثون، حققت عملية الضبط الدقيق الهدف المقصود منها. على الرغم من أنه كان يرد دائمًا بإجابة خاطئة، فإنه كان يرد دائمًا بنفس التنسيق والنبرة التي نستخدمها في مستندات شركتنا. الضبط الدقيق يعمل بشكل جيد؛ يكمن الخطأ أكثر في التقنية التي اخترناها لهذه المهمة.

يمكن أن يكون الضبط الدقيق، عند استخدامه بشكل صحيح، أداة قوية جدًا لبناء نماذج الذكاء الاصطناعي لمهام محددة للغاية. في الواقع، يمكن تدريبه على نماذج ذات مرتبة أقل ومع ذلك يحقق نتائج أفضل بكثير من النموذج الأعلى مرتبة.

اختيار التقنية الصحيحة

جميع التقنيات المذكورة مفيدة للغاية عند استخدامها بشكل صحيح. ولكن عند استخدامها بشكل خاطئ، فإنها يمكن أن تجعل أدوات الذكاء الاصطناعي الخاصة بك أسوأ في إنجاز ما تريد القيام به.

لم يكن الضبط الدقيق هو النهج الصحيح لمشروع الهاكاثون الخاص بنا. لو اقتصرنا على الهندسة السريعة باستخدام RAG، لكانت النتائج أفضل بكثير.

وكقاعدة عامة، ابدأ دائمًا بالهندسة السريعة فقط. إذا كان يفعل بالضبط ما تريد أن يفعله، فلن تحتاج إلى استخدام RAG أو الضبط الدقيق.

إذا لم ينتج النتيجة التي تريدها أن تنتجها، فتأكد مما إذا كانت تحتاج إلى مزيد من المعلومات السياقية أو ما إذا كان التنسيق/النغمة متسقة. وبناءً على ذلك، يمكن تحديد ما إذا كان يتطلب RAG أو الضبط الدقيق أو كليهما.

أوصي حقًا بمشاهدة هذه المحادثة على حساب OpenAI على YouTube إذا كنت تريد معرفة المزيد حول اختيار التقنية المناسبة.

كيف يعمل هاي

الآن بعد أن ناقشنا بعض التقنيات لبناء أدوات الذكاء الاصطناعي، دعنا نستكشف كيف استخدمناها في تطوير روبوت الدردشة المدعم بالذكاء الاصطناعي لـ WordPress.

يقدم OpenAI طرقًا متعددة لبناء الذكاء الاصطناعي للمحادثة. بالنسبة لهذا المشروع، اخترنا واجهة API المساعدة بدلاً من واجهة برمجة تطبيقات إكمال الدردشة. تتمتع كل من واجهات برمجة التطبيقات بمزايا وعيوب، لكننا فضلنا واجهة برمجة التطبيقات المساعدة لأنها تتيح للمستخدمين عرض سجل الدردشة بسهولة والحفاظ على السياق من خلال التعامل مع كل محادثة كسلسلة رسائل. كان هذا مفيدًا بشكل خاص عند إنشاء QuickWP، لذلك قررنا الالتزام به. قد يفضل الآخرون واجهة برمجة تطبيقات إكمال الدردشة، وهذا أمر جيد أيضًا.

باستخدام واجهة برمجة تطبيقات المساعد، نقوم بإنشاء مساعد عندما يتصل المستخدم بحساب OpenAI الخاص به ويقوم بإعداد المطالبة هناك. بهذه الطريقة، لا يتعين علينا إرسال المطالبة مع كل طلب، حيث يقوم OpenAI بإدارته.

عندما يرسل المستخدمون استعلامهم إلى برنامج الدردشة الآلي، نقوم بتحويل السؤال إلى تضمينات باستخدام واجهة برمجة تطبيقات Embeddings الخاصة بـ OpenAI، وتشغيل خوارزمية لمقارنتها بقاعدة معارف الموقع للحصول على أقرب التطابقات. نقوم بعد ذلك بإرسال المطابقة العليا إلى جانب سؤال المستخدم إلى المساعد، مما يضمن أن الذكاء الاصطناعي يأخذ في الاعتبار السياق المقدم فقط عند الرد على الاستعلام.

لقد فكرنا في استخدام الضبط الدقيق لتحسين جودة الاستجابة، لكننا قررنا عدم استخدامه في الوقت الحالي لإبقاء الأمور بسيطة بالنسبة للمستخدم. ومع ذلك، قد نقوم بضبط النموذج في المستقبل لضمان اتباعه الصارم للموجه على النحو المنشود. في الوقت الحالي، تعمل الهندسة السريعة بشكل جيد بما فيه الكفاية دون إضافة أي تعقيد.

والآن أصبح Hyve v1.0 مجانيًا

لقد أطلقنا Hyve في أبريل، ومنذ ذلك الحين، قدم العديد من العملاء تعليقات قيمة حول كيفية تحسين وظائفه. وبناءً على ذلك، أطلقنا الشهر الماضي Hyve v1.1، والذي يتضمن ميزات متقدمة مثل الرؤى التفصيلية لمسؤولي الموقع حول الأسئلة التي لم تتم الإجابة عليها، وخيارات تخصيص أكبر للمساعد، والعديد من التحسينات الأخرى.

والآن، يسعدنا أن نعلن أن Hyve v1.0.3 مجاني لجميع المستخدمين الذين يرغبون في تجربته. هذا الإصدار هو إصدار لمرة واحدة، مما يعني أنه لن يتلقى تحديثات أو دعم العملاء. يتضمن Hyve v1.0.3 جميع ميزات الإصدار الأصلي، بالإضافة إلى إصلاحات لجميع الأخطاء المعروفة.

من خلال تقديم هذا الإصدار المجاني، نأمل أن يقوم عدد أكبر من الأشخاص بتجربة Hyve، مما يوفر لنا تعليقات ورؤى إضافية حول حالات الاستخدام المختلفة. سيساعدنا هذا على مواصلة التحسين وتقديم الأفضل للمجتمع.

من يدري، ربما تحب Hyve أيضًا، وتقرر الاشتراك للحصول على التحديثات. إذا قمت بذلك، فما عليك سوى إدخال مفتاح الترخيص، وستبدأ في تلقي التحديثات.

لقد اغتنمنا هذه الفرصة أيضًا لمشاركة رحلتنا في إنشاء روبوت محادثة يعمل بالذكاء الاصطناعي لـ WordPress مع المجتمع. قد يجد المبدعون من بينكم شيئًا مفيدًا، أو قد يساعدك في شرح كيفية عمل روبوتات الدردشة المدعمة بالذكاء الاصطناعي تحت الغطاء.

نأمل أن تجرب Hyve وتستمتع باستخدامه بقدر ما نستمتع ببنائه. إذا واجهت أي مشكلات في تنزيل/تثبيت Hyve أو كانت لديك أي أسئلة لنا، فاترك تعليقًا أدناه. ومرة أخرى، يمكنك تنزيل Hyve v1.0.3 بالنقر على الرابط هنا. وإذا كنت تريد الاطلاع على أحدث إصدار، فيمكنك العثور عليه على صفحة منتج Hyve.