بناء مفسر الأكواد الخاص بك مع توليد الأدوات الديناميكية

في عالم الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، تعد القدرة على التفاعل مع العالم الخارجي أو الوكلاء الآخرين أمراً بالغ الأهمية. غالباً ما يتم تسهيل هذا التفاعل من خلال استدعاء الأدوات، حيث يمكن لنموذج اللغة استدعاء دالة بوسائط محددة. تقليدياً، كانت هذه الدوال محددة مسبقاً، مما يحد من قدرة النموذج على التكيف. ومع ظهور التوليد الديناميكي للأدوات، يمكننا الآن إنشاء أدوات فوراً بناءً على طلبات المستخدم باستخدام نماذج مثل o3-mini.

إعداد البيئة

للبدء، ستحتاج إلى إعداد بيئة تنفيذ أكواد معزولة. هذا أمر ضروري للأمان، لضمان تنفيذ أي كود يولده نموذج اللغة في بيئة محتواة دون الوصول إلى موارد الجهاز المضيف.

docker build -t python_sandbox:latest ./resources/docker

تعريف الوكلاء

بعد ذلك، قم بتعريف الوكلاء الذين سيتفاعلون مع البيئة. ستحتاج على الأقل إلى وكيلين:

1. وكيل الوصول للملفات: يقرأ هذا الوكيل الملفات ويوفر السياق للوكيل الثاني.
2. وكيل تنفيذ أكواد Python: يولد هذا الوكيل كود Python بناءً على استعلام المستخدم وينفذه داخل حاوية Docker.

تنسيق الوكلاء

مع تعريف الوكلاء، يمكنك الآن تنسيق تفاعلهم. يقدم المستخدم مهمة يعالجها وكيل الوصول للملفات لجمع السياق اللازم. ثم يتم تمرير هذا السياق إلى وكيل تنفيذ أكواد Python، الذي يولد وينفذ كود Python المناسب.

سيناريو مثال

تخيل سيناريو تحتاج فيه إلى تحليل بيانات حوادث المرور لتحديد العوامل المساهمة في تكرار الحوادث. باستخدام التوليد الديناميكي للأدوات، يمكن لنموذج o3-mini توليد كود Python لإجراء هذا التحليل، وتنفيذه داخل حاوية Docker، وإرجاع النتائج.

الخلاصة

باتباع هذه الخطوات، يمكنك بناء مفسر أكواد مخصص يستفيد من التوليد الديناميكي للأدوات لتطبيقات ذكاء اصطناعي مرنة وقوية وفعالة من حيث التكلفة. هذه الطريقة لا تعزز فقط قابلية تكيف حلول الذكاء الاصطناعي الخاصة بك، بل تضمن أيضاً أمانها من خلال بيئات التنفيذ المعزولة.

المرجع: Build Your Own Code Interpreter - Dynamic Tool Generation and Execution With o3-mini بواسطة Mandeep Singh