هندسة الذكاء الاصطناعي: توفير حالة اللوحة واعتمد واجهة المستخدم لوكلاء الذكاء الاصطناعي

لبناء مساعدين ذكيين تعاونيين حقاً، يجب أن تسد تطبيقاتك الفجوة بين واجهات المستخدم الرسومية ونماذج اللغة النصية. يعلمك هذا الكورس القائم على النصوص كيفية التقاط وتسلسل وتغذية بيانات اللوحة النشطة مباشرة في نافذة سياق وكيل الذكاء الاصطناعي. ستتقن الأنماط الأساسية لتصميم السياق، وتتعلم كيفية ترجمة التخطيطات المرئية والعناصر التفاعلية إلى تنسيقات نصية منظمة يمكن لنماذج LLM تفسيرها والتعامل معها بسهولة. ما ستتعلمه: - فهم المفاهيم الأساسية لتسلسل حالة واجهة المستخدم وحقن السياق. - بناء مساعد مطالبة النظام الذي ينظم بيانات اللوحة تحت عناوين Markdown نظيفة. - تسلسل العناصر التفاعلية المعقدة في هياكل JSON و Markdown محسنة. - إدارة حدود الرموز (Tokens) ونوافذ السياق عن طريق تصفية وتقليم بيانات الحالة. - تطبيق أنماط هندسة المطالبات الحديثة لتوجيه كيفية تفسير الذكاء الاصطناعي للحالات المرئية. نبدأ بالمصطلحات الأساسية لهندسة الذكاء الاصطناعي وتصميم سياق المطالبات. ومن هناك، ستستعرض تفاصيل خطوة بخطوة لسير عمل التسلسل وتتعلم كيفية إنشاء مطالبات نظام قوية يتم تحديثها ديناميكياً أثناء تفاعل المستخدمين مع تطبيقك. تم تصميم هذا الكورس لمطوري الويب ومهندسي الذكاء الاصطناعي الطموحين الذين يرغبون في بناء برامج أغنى وأكثر تفاعلية مدعومة بالذكاء الاصطناعي. لا يلزم وجود خبرة سابقة في تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي أو التعلم الآلي المتقدم. ابدأ القراءة اليوم لإطلاق العنان لقوة وكلاء الذكاء الاصطناعي المدركين للسياق.