قبل البدء في إنشاء المحتوى باستخدام الذكاء الاصطناعي، عليك اختيار النظام الأساسي الذي سيتم استضافة المحتوى عليه. ويؤثر اختيارك في سرعة نظام الذكاء الاصطناعي وتكلفته وقابليته للتوسّع وموثوقيته. يمكنك اختيار أي مما يلي:
- الذكاء الاصطناعي من جهة العميل: يعمل مباشرةً في المتصفّح. وهذا يعني أنّ البيانات يمكن أن تظل خاصة على جهاز المستخدم، ولا يحدث أي تأخير في الشبكة. ومع ذلك، لكي يحقّق الذكاء الاصطناعي من جهة العميل أداءً جيدًا، يجب أن يتضمّن حالات استخدام محدّدة جيدًا.
- الذكاء الاصطناعي من جهة الخادم: يعمل في السحابة الإلكترونية. وهي تتسم بقدرات عالية وقابلية للتوسّع، ولكنها أكثر تكلفة من حيث وقت الاستجابة والتكلفة.
يتضمّن كل خيار مزايا وعيوبًا، ويعتمد الإعداد المناسب على حالة الاستخدام ومهارات الفريق والموارد. على سبيل المثال، يمكنك توفير أداة تلخيص تعمل على الجهاز فقط، ما يتيح للمستخدمين طرح أسئلة شخصية بدون الحاجة إلى إدارة معلومات تكشف الهوية الشخصية. في المقابل، يمكن لموظف دعم العملاء تقديم إجابات أكثر فائدة باستخدام نموذج مستنِد إلى السحابة الإلكترونية يمكنه الوصول إلى قاعدة بيانات كبيرة من الموارد.
في هذه الوحدة، ستتعرّف على كيفية:
- مقارنة المفاضلات بين الذكاء الاصطناعي من جهة العميل ومن جهة الخادم
- اختَر المنصة المناسبة لحالة الاستخدام وقدرات الفريق.
- صمِّم أنظمة مختلطة توفّر الذكاء الاصطناعي على العميل والخادم لتتوسع مع منتجك.
مراجعة الخيارات
عند التفكير في عملية النشر، يجب التركيز على محورَين أساسيَّين لمنصات الذكاء الاصطناعي. ويمكنك الاختيار مما يلي:
- مكان تشغيل النموذج: هل يتم تشغيله من جهة العميل أو من جهة الخادم؟
- إمكانية التخصيص: ما مقدار التحكّم الذي يمكنك الاستفادة منه في ما يتعلّق بمعرفة النموذج وقدراته؟ إذا كان بإمكانك التحكّم في النموذج، أي تعديل أوزان النموذج، يمكنك تخصيص سلوكه لتلبية متطلباتك المحدّدة.
الذكاء الاصطناعي من جهة العميل
يعمل الذكاء الاصطناعي من جهة العميل في المتصفّح، وتتم العمليات الحسابية على جهاز المستخدم. لست بحاجة إلى توفير موارد حسابية في وقت الاستنتاج، وتبقى البيانات على جهاز المستخدم. وهذا يجعلها سريعة وآمنة ومناسبة للتجارب التفاعلية الخفيفة.
في المقابل، تكون النماذج من جهة العميل صغيرة جدًا عادةً، ما قد يحدّ من إمكاناتها وأدائها. وهي الأنسب للمهام المتخصّصة جدًا، مثل رصد المحتوى السام أو تحليل المشاعر. وغالبًا ما تكون هذه المهام من مهام الذكاء الاصطناعي التوقعي التي تتضمّن مساحة إخراج محدودة.
هناك خياران أساسيان:
- الذكاء الاصطناعي المضمّن: تدمج المتصفّحات، مثل Google Chrome وMicrosoft Edge، نماذج الذكاء الاصطناعي. ويمكن الوصول إلى هذه الميزات من خلال طلبات JavaScript، بدون الحاجة إلى إعداد أو استضافة. بعد تنزيل النموذج، يمكن لجميع المواقع الإلكترونية التي تستخدمه استدعاؤه.
- النماذج المخصّصة: يمكنك استخدام مكتبات من جهة العميل، مثل Transformers.js وMediaPipe، لدمج النماذج في تطبيقك. وهذا يعني أنّه يمكنك التحكّم في أوزان النموذج. ومع ذلك، يعني ذلك أيضًا أنّه على كل مستخدم لموقعك الإلكتروني تنزيل النموذج المخصّص. حتى أصغر نماذج الذكاء الاصطناعي تكون كبيرة في سياق موقع إلكتروني.
الذكاء الاصطناعي من جهة الخادم
باستخدام الذكاء الاصطناعي من جهة الخادم، يطلب تطبيق الويب بيانات من واجهة برمجة التطبيقات لإرسال المدخلات إلى نموذج الذكاء الاصطناعي وتلقّي مخرجاته. يتوافق هذا الإعداد مع النماذج الأكبر حجمًا والأكثر تعقيدًا، وهو مستقل عن أجهزة المستخدمين.
فئتا الذكاء الاصطناعي من جهة الخادم هما:
- الخدمات المُدارة: هي نماذج تستضيفها جهة خارجية في مراكز البيانات، مثل Gemini 3 وGPT-5. يوفّر مالك النموذج واجهة برمجة تطبيقات للوصول إليه. وهذا يعني أنّه يمكنك استخدام أحدث النماذج بأقلّ قدر من الإعداد. وهي مثالية لإنشاء نماذج أولية بسرعة، وإجراء محادثات مفتوحة، والاستدلال للأغراض العامة. ومع ذلك، قد يكون توسيع نطاق الخدمة المُدارة مكلفًا.
- النماذج المستضافة ذاتيًا: يمكنك نشر نماذج ذات قيم تقديرية مفتوحة، مثل Gemma أو Llama، على البنية الأساسية الخاصة بك أو في حاوية مُدارة، مثل Vertex AI أو Hugging Face Inference. يعني هذا النهج أنّه يمكنك الاستفادة من التدريب المسبق الذي أجراه منشئ النموذج، ولكن مع الاحتفاظ بالتحكّم في النموذج وبيانات الضبط الدقيق والأداء.
اختيار منصة أولية
راجِع الخصائص المعمارية لمنصات الذكاء الاصطناعي وحلِّل المفاضلات لتحديد الإعداد الأوّلي.
تحديد متطلبات البنية
في كل قرار، عليك تقديم تنازلات. إليك الخصائص الأساسية التي تحدّد تكلفة منصة الذكاء الاصطناعي وقيمتها:
- قوة النموذج: مدى جودة أداء النموذج لدى مجموعة كبيرة من المستخدمين وفي مجموعة كبيرة من المهام، بدون الحاجة إلى ضبطه ويرتبط ذلك غالبًا بحجم النموذج.
- إمكانية التخصيص: مدى إمكانية ضبط أو تعديل أو التحكّم في سلوك النموذج وبنيته.
- الدقة: الجودة والموثوقية بشكل عام للتوقعات أو النتائج التي يقدّمها النموذج
- الخصوصية: هي مدى بقاء بيانات المستخدم محلية وتحت سيطرة المستخدم.
- التكلفة الثابتة: المصروفات المتكرّرة اللازمة لتشغيل نظام الذكاء الاصطناعي بغض النظر عن الاستخدام، بما في ذلك توفير البنية الأساسية وصيانتها
- التكلفة لكل طلب: التكلفة الإضافية لكل طلب وارد.
- التوافق: مدى فعالية الطريقة على المتصفّحات والأجهزة والبيئات المختلفة بدون منطق احتياطي
- سهولة الاستخدام: ما إذا كان المستخدمون بحاجة إلى اتّخاذ خطوات إضافية لاستخدام نظام الذكاء الاصطناعي، مثل تنزيل نموذج
- سهولة الاستخدام للمطوّرين: مدى سرعة وسهولة نشر النموذج ودمجه وصيانته بالنسبة إلى معظم المطوّرين، بدون الحاجة إلى خبرة متخصصة في الذكاء الاصطناعي
يقدّم الجدول التالي مثالاً على التقديرات المتعلقة بمدى أداء كل منصة وفقًا لكل معيار، حيث يمثّل الرقم 1 أدنى قيمة والرقم 5 أعلى قيمة.
| المعايير | العميل | الخوادم | ||
| الذكاء الاصطناعي المدمج أو على الجهاز | النموذج المخصّص | الخدمة المُدارة | نموذج الاستضافة الذاتية | |
| طاقة النموذج |
لماذا حصلت قوة النموذج على نجمتَين؟تستخدم ميزات الذكاء الاصطناعي المضمّنة والمتاحة على الجهاز نماذج متصفّح صغيرة ومحمَّلة مسبقًا تم تحسينها لتوفير ميزات محدودة ومخصّصة لمهام معيّنة، بدلاً من المحادثات أو الاستنتاجات المفتوحة. |
لماذا 3 نجوم لقوة النموذج؟توفّر المكتبات المخصّصة من جهة العميل مرونة أكبر من الذكاء الاصطناعي المضمّن، ولكنّك تظلّ مقيّدًا بحجم التنزيل وحدود الذاكرة وأجهزة المستخدمين. |
لماذا حصلت قوة النموذج على 4 نجوم؟من خلال الخدمات المُدارة والاستضافة الذاتية، يمكنك الوصول إلى نماذج كبيرة وحديثة قادرة على التفكير المعقّد ومعالجة السياقات الطويلة وتغطية مجموعة واسعة من المهام. |
|
| إمكانية التخصيص |
لماذا حصلت إمكانية التخصيص على نجمة واحدة؟لا تسمح النماذج المضمّنة بالوصول إلى أوزان النماذج أو بيانات التدريب. الطريقة الأساسية لتخصيص سلوكها هي من خلال هندسة الطلبات. |
لماذا حصلت ميزة التخصيص على 5 نجوم؟يمنحك هذا الخيار التحكّم في اختيار النماذج وأوزانها. تسمح العديد من المكتبات من جهة العميل أيضًا بضبط النماذج وتدريبها. |
لماذا حصلت إمكانية التخصيص على نجمة واحدة؟تعرض الخدمات المُدارة نماذج فعّالة ولكنّها توفّر الحد الأدنى من التحكّم في سلوكها الداخلي. عادةً ما تقتصر التخصيصات على السياق الذي يتم إدخاله في الطلب. |
لماذا حصلت ميزة "إمكانية التخصيص" على 5 نجوم؟توفّر النماذج المستضافة ذاتيًا تحكّمًا كاملاً في أوزان النماذج وبيانات التدريب والضبط الدقيق وإعدادات النشر. |
| الدقة |
لماذا حصلت على نجمتَين مقابل الدقة؟تكون دقة النماذج المضمّنة كافية للمهام المحدودة النطاق، ولكنّ حجم النموذج المحدود والتعميم يقلّلان من الموثوقية عند استخدام مدخلات معقّدة أو دقيقة. |
لماذا 3 نجوم للدقة؟يمكن تحسين دقة النموذج المخصّص من جهة العميل في عملية اختيار النموذج. ومع ذلك، يظلّ مقيّدًا بحجم النموذج والتكميم واختلاف أجهزة العملاء. |
لماذا 5 نجوم للدقة؟تقدّم الخدمات المُدارة عادةً دقة عالية نسبيًا، وتستفيد من النماذج الكبيرة وبيانات التدريب الشاملة والتحسينات المستمرة التي يجريها مقدّم الخدمة. |
لماذا حصلت على 4 نجوم مقابل الدقة؟يمكن أن تكون الدقة عالية، ولكنّها تعتمد على النموذج المحدّد وجهد الضبط. قد يتأخر الأداء عن الخدمات المُدارة. |
| وقت استجابة الشبكة |
لماذا 5 نجوم لوقت استجابة الشبكة؟تتم المعالجة مباشرةً على جهاز المستخدم. |
لماذا تم تقييم وقت استجابة الشبكة بنجمتَين؟يتم إرسال طلب إلى الخادم واستلام ردّ منه. |
||
| الخصوصية |
لماذا حصلت على 5 نجوم في الخصوصية؟يجب أن تبقى بيانات المستخدمين على الجهاز تلقائيًا، ما يقلّل من تعرُّض البيانات ويُبسّط عملية الالتزام بمتطلبات الخصوصية. |
لماذا حصلت الخصوصية على نجمتَين؟يجب إرسال مدخلات المستخدم إلى خوادم خارجية، ما يزيد من مخاطر تعرُّض البيانات ومتطلبات الامتثال. ومع ذلك، هناك حلول محدّدة للحدّ من مشاكل الخصوصية، مثل الحوسبة المستندة إلى الذكاء الاصطناعي المراعي للخصوصية. |
لماذا حصلت الخصوصية على 3 نجوم؟تبقى البيانات تحت سيطرة مؤسستك، ولكنها تظل خارج جهاز المستخدم وتتطلّب إجراءات آمنة للتعامل معها والامتثال لها. |
|
| التكلفة الثابتة |
لماذا 5 نجوم للتكلفة الثابتة؟يتم تشغيل النماذج على أجهزة المستخدمين الحالية، لذلك لا توجد تكلفة إضافية للبنية الأساسية. |
لماذا 5 نجوم للتكلفة الثابتة؟تفرض معظم واجهات برمجة التطبيقات رسومًا استنادًا إلى الاستخدام، لذا لا توجد تكلفة ثابتة. |
لماذا نجمتان للتكلفة الثابتة؟تشمل التكاليف الثابتة البنية الأساسية والصيانة والنفقات التشغيلية. |
|
| التكلفة لكل طلب |
لماذا 5 نجوم لتكلفة الطلب؟لا توجد تكلفة لكل طلب، لأنّ الاستنتاج يتم على جهاز المستخدم. |
لماذا نجمتان لتكلفة الطلب؟تميل الخدمات المُدارة إلى فرض أسعار على أساس كل طلب. يمكن أن تصبح تكاليف التوسّع كبيرة، خاصةً عند ارتفاع عدد الزيارات. |
لماذا 3 نجوم لتكلفة الطلب؟لا توجد تكلفة مباشرة لكل طلب، وتعتمد التكلفة الفعّالة لكل طلب على استخدام البنية الأساسية. |
|
| التوافق |
لماذا حصلت على نجمتَين في التوافق؟يختلف مدى التوفّر حسب المتصفّح والجهاز، ما يتطلّب توفير بدائل للبيئات غير المتوافقة. |
لماذا حصلت على تقييم نجمة واحدة بشأن التوافق؟يعتمد التوافق على إمكانات الأجهزة ودعم وقت التشغيل، ما يحدّ من مدى الوصول إلى المستخدمين على الأجهزة المختلفة. |
لماذا حصلت على 5 نجوم في التوافق؟تتوفّر المنصات من جهة الخادم على نطاق واسع لجميع المستخدمين، لأنّ الاستنتاج يحدث من جهة الخادم ويستهلك العملاء واجهة برمجة تطبيقات فقط. |
|
| تسهيل الاستخدام |
لماذا حصلت على 3 نجوم في ما يتعلّق بسهولة الاستخدام؟تكون هذه الميزة سلسة بشكل عام بعد توفّرها، ولكن يتطلّب الذكاء الاصطناعي المضمّن تنزيل نموذج أولي وتوافق المتصفّح. |
لماذا حصلت سهولة الاستخدام على نجمتَين؟قد يواجه المستخدمون تأخيرات بسبب عمليات التنزيل أو الأجهزة غير المتوافقة. |
لماذا حصلت تجربة المستخدم على 4 نجوم؟تعمل هذه الميزة على الفور بدون الحاجة إلى تنزيل أي تطبيقات أو استيفاء أي متطلبات خاصة بالجهاز، ما يوفّر تجربة سلسة للمستخدمين. ومع ذلك، قد يحدث تأخير إذا كان الاتصال بالشبكة ضعيفًا. |
|
| تسهيل عمل المطوّرين |
لماذا حصلت تجربة المطوّرين على 5 نجوم؟لا يتطلّب الذكاء الاصطناعي المدمج سوى الحد الأدنى من الإعداد، ولا يحتاج إلى بنية تحتية أو خبرة كبيرة في الذكاء الاصطناعي، ما يسهّل عملية الدمج والصيانة. |
لماذا حصلت على نجمتَين في ما يتعلّق بسهولة الاستخدام للمطوّرين؟يتطلّب ذلك إدارة النماذج وبيئات التشغيل وتحسين الأداء والتوافق على جميع الأجهزة. |
لماذا حصلت سهولة استخدام المطوّر على 4 نجوم؟تسهّل الخدمات المُدارة عملية النشر والتوسّع. ومع ذلك، لا تزال تتطلّب دمج واجهة برمجة التطبيقات وإدارة التكاليف وهندسة الطلبات. |
لماذا تم تقييم سهولة استخدام المطوّرين بنجمة واحدة؟يتطلّب التفعيل المخصّص من جهة الخادم خبرة كبيرة في البنية التحتية وإدارة النماذج والمراقبة والتحسين. |
| جهد الصيانة |
لماذا حصلت جهود الصيانة على 4 نجوم؟تتولّى المتصفحات معالجة تحديثات النماذج وتحسينها، ولكن على المطوّرين التكيّف مع التغيّرات في مدى التوفّر. |
لماذا تم منح نجمتَين لجهد الصيانة؟يتطلّب تحديثات مستمرة للنماذج وتحسين الأداء والتوافق مع تطوّر المتصفحات والأجهزة. |
لماذا تم منح 5 نجوم لجهود الصيانة؟يتولّى مقدّم الخدمة إجراء الصيانة. |
لماذا تم منح نجمتَين لجهد الصيانة؟يتطلّب صيانة مستمرة، بما في ذلك تحديثات النماذج وإدارة البنية التحتية والتوسيع والأمان. |
تحليل المفاضلات
لتوضيح عملية اتّخاذ القرار، سنضيف ميزة أخرى إلى Example Shoppe، وهي منصة للتجارة الإلكترونية متوسطة الحجم. أنت مهتم بتوفير التكاليف في خدمة العملاء خارج ساعات العمل، لذا قررت إنشاء مساعد مستند إلى الذكاء الاصطناعي للإجابة عن أسئلة المستخدمين حول الطلبات وعمليات الإرجاع والمنتجات.
يمكنك مراجعة مخطط نظام الذكاء الاصطناعي الكامل الذي يوضّح الفرصة والحل.
حلِّل السيناريو باستخدام زاويتين: متطلبات حالة الاستخدام وقيود المؤسسة أو الفريق.
| المتطلبات | التحليل | المعايير | الآثار |
| دقة عالية وتعدّد الاستخدامات | يطرح المستخدمون مجموعة متنوعة من الأسئلة المعقّدة حول الطلبات والمنتجات وعمليات الإرجاع. | قوة النموذج ودقته | يتطلّب نموذجًا لغويًا كبيرًا (LLM). |
| دقة البيانات | يجب أن يجيب عن أسئلة خاصة ببيانات الشركة ومنتجاتها وسياساتها. | إمكانية التخصيص | يتطلّب نقل البيانات، مثل RAG، ولكن ليس الضبط الدقيق للنموذج. |
| المتطلبات | التحليل | المعايير | الآثار |
| قاعدة المستخدمين | مئات الآلاف من المستخدمين | قابلية التوسّع والتوافق | يتطلّب بنية أساسية يمكنها التعامل مع عدد كبير من الزيارات الموثوقة. |
| التركيز بعد الإطلاق | سينتقل الفريق إلى مشاريع أخرى بعد إطلاق الإصدار 1. | جهد الصيانة | تحتاج إلى حلّ يتطلّب الحدّ الأدنى من الصيانة المستمرة. |
| خبرة الفريق | مطوّرو ويب بارعون، خبرة محدودة في الذكاء الاصطناعي وتعلُّم الآلة | تسهيل عمل المطوّرين | يجب أن يكون الحلّ سهل النشر والدمج بدون الحاجة إلى مهارات متخصّصة في الذكاء الاصطناعي. |
بعد تحديد أولويات المعايير، يمكنك الرجوع إلى جدول تقدير المفاضلة لتحديد المنصة التي تتطابق مع المعايير ذات الأولوية القصوى:
يتضح من هذا التقسيم أنّه عليك استخدام الذكاء الاصطناعي من جهة الخادم، وربما خدمة مُدارة. يقدّم هذا النموذج خيارًا متعدد الاستخدامات للردّ على أسئلة العملاء المعقّدة. وتقلّل هذه الخدمة من الجهد المطلوب لصيانة وتطوير البنية التحتية وجودة النماذج ووقت التشغيل، إذ يتم تفويض هذه المهام إلى مقدّم الخدمة.
على الرغم من أنّ إمكانية التخصيص محدودة، إلا أنّ هذا الخيار يستحقّ التجربة لفريق تطوير الويب الذي لديه خبرة محدودة في هندسة النماذج.
يمكن أن يساعدك إعداد التوليد المعزّز بالاسترجاع في تقديم السياق المناسب للنموذج في وقت الاستدلال.
الذكاء الاصطناعي المختلط
نادراً ما تعمل أنظمة الذكاء الاصطناعي المتقدّمة على منصة واحدة أو باستخدام نموذج واحد. بدلاً من ذلك، توزّع هذه الأجهزة أحجام المعالجة في الذكاء الاصطناعي لتحسين المفاضلات.
اكتشاف فرص استخدام الذكاء الاصطناعي المختلط
بعد إطلاق المنتج، عليك تحسين متطلباتك استنادًا إلى البيانات والملاحظات الواردة من المستخدمين. في مثالنا، "متجر المثال"، عليك الانتظار بضعة أشهر لتحليل النتائج والعثور على ما يلي:
- حوالي% 80 من الطلبات متكرّرة ("أين طلبي؟"، "كيف يمكنني إرجاع هذا المنتج؟"). يؤدي إرسال هذه الطلبات إلى خدمة مُدارة إلى تكبّد الكثير من النفقات العامة والتكاليف.
- تتطلّب% 20 فقط من الطلبات استدلالاً أعمق ومحادثة تفاعلية مفتوحة.
يمكن لنموذج محلي خفيف الوزن تصنيف مدخلات المستخدم والإجابة عن الاستفسارات الروتينية، مثل "ما هي سياسة الإرجاع؟". يمكنك توجيه الأسئلة المعقّدة أو النادرة أو الغامضة إلى النموذج من جهة الخادم.
من خلال تنفيذ الذكاء الاصطناعي من جهة الخادم ومن جهة العميل، يمكنك خفض التكاليف وتقليل وقت الاستجابة، مع الحفاظ على إمكانية الوصول إلى إمكانات الاستدلال القوية عند الحاجة.
توزيع عبء العمل
لبناء هذا النظام المختلط لمتجر Example Shoppe، عليك البدء بتحديد النظام التلقائي. في هذه الحالة، من الأفضل البدء من جهة العميل. يجب أن يتم توجيه الطلب إلى الذكاء الاصطناعي من جهة الخادم في حالتين:
- الحلّ البديل المستند إلى التوافق: إذا كان جهاز المستخدم أو المتصفّح غير متوافق مع الطلب، يجب أن يعود إلى الخادم
- التصعيد المستند إلى الإمكانات: إذا كان الطلب معقّدًا جدًا أو مفتوحًا بالنسبة إلى النموذج من جهة العميل، وفقًا لمعايير محدّدة مسبقًا، يجب تصعيده إلى نموذج أكبر من جهة الخادم. يمكنك استخدام نموذج لتصنيف الطلب على أنّه شائع، وبالتالي تنفيذ المهمة من جهة العميل، أو غير شائع، وبالتالي إرسال الطلب إلى النظام من جهة الخادم. على سبيل المثال، إذا حدّد النموذج من جهة العميل أنّ السؤال مرتبط بمشكلة غير شائعة، مثل استرداد الأموال بعملة مختلفة.
تتسبّب المرونة في زيادة التعقيد
يمنحك توزيع أحمال العمل بين منصّتَين مرونة أكبر، ولكنه يزيد أيضًا من التعقيد:
- التنسيق: يعني توفّر بيئتَي تنفيذ المزيد من الأجزاء المتحركة. تحتاج إلى منطق للتوجيه وإعادة المحاولة والاحتياطيات.
- التحكّم بالإصدارات: إذا كنت تستخدم النموذج نفسه على جميع المنصات، يجب أن يظل متوافقًا مع كلتا البيئتين.
- هندسة الطلبات وهندسة السياق: إذا كنت تستخدم نماذج مختلفة على كل منصة، عليك إجراء هندسة الطلبات لكل نموذج.
- المراقبة: يتم تقسيم السجلّات والمقاييس، ويتطلّب ذلك جهدًا إضافيًا لتوحيدها.
- الأمان: أنت تحافظ على جزأين مُعرضين للهجوم. يجب تعزيز أمان كل من نقاط النهاية المحلية والسحابية.
هذا هو التنازل الآخر الذي يجب مراعاته. إذا كان لديك فريق صغير أو كنت بصدد إنشاء ميزة غير أساسية، قد لا تحتاج إلى إضافة هذه التعقيدات.
الخلاصات الرئيسية
من المتوقّع أن يتطوّر اختيارك للمنصّة. ابدأ بحالة الاستخدام، ونسِّقها مع خبرة فريقك وموارده، وكرِّر العملية مع تطوّر منتجك ومستوى إتقانك لاستخدام الذكاء الاصطناعي. مهمتك هي العثور على المزيج المناسب من السرعة والخصوصية والتحكّم للمستخدمين، ثم إنشاء التطبيق مع توفير بعض المرونة. بهذه الطريقة، يمكنك التكيّف مع المتطلبات المتغيرة والاستفادة من التحديثات المستقبلية للمنصة والنماذج.
الموارد
- بما أنّ اختيار النظام الأساسي والنموذج يعتمد أحدهما على الآخر، يمكنك الاطّلاع على مزيد من المعلومات حول اختيار النموذج.
- مزيد من المعلومات حول استخدام الذكاء الاصطناعي المختلط ومن جهة العميل
اختبِر معلوماتك
ما هما الاعتباران الأساسيان عند اختيار منصة ذكاء اصطناعي لتطبيقك؟
متى تكون الخدمة المُدارة من جهة الخادم، مثل Gemini Pro، هي الخيار الأفضل لمنصتك؟
ما هي الفائدة الرئيسية من تنفيذ نظام ذكاء اصطناعي مختلط؟