"ما هو مكون Custom OpenAI LLM؟"

"يسمح لك مكون Custom OpenAI LLM بربط أي نموذج لغوي متوافق مع OpenAI مثل JinaChat أو LocalAI أو Prem من خلال تقديم بيانات اعتماد API ونقاط النهاية الخاصة بك، مما يمنحك تحكمًا كاملاً في قدرات الذكاء الاصطناعي لديك."

"ما هي الإعدادات التي يمكنني تخصيصها في هذا المكون؟"

"يمكنك تعيين اسم النموذج، مفتاح API، نقطة النهاية الخاصة بـ API، درجة الحرارة، الحد الأقصى للتوكنات، وتمكين التخزين المؤقت للنتائج لتحسين الأداء والمرونة."

"هل يمكنني استخدام نماذج غير تابعة لـ OpenAI مع هذا المكون؟"

"نعم، طالما أن النموذج يستخدم واجهة برمجة تطبيقات OpenAI API، يمكنك ربط بدائل مثل JinaChat أو LocalAI أو Prem."

"هل مفتاح API الخاص بي آمن في FlowHunt؟"

"مفتاح API الخاص بك مطلوب لربط النموذج ويتم التعامل معه بأمان عبر المنصة. لا يتم مشاركته أو كشفه لأي جهات غير مصرح لها."

"هل يدعم هذا المكون التخزين المؤقت للمخرجات؟"

"نعم، يمكنك تفعيل التخزين المؤقت لحفظ وإعادة استخدام النتائج السابقة، مما يقلل من زمن الاستجابة واستهلاك API للاستعلامات المتكررة."

نموذج اللغة المخصص من OpenAI

يتيح لك مكون Custom OpenAI LLM ربط وتكوين نماذج اللغة المتوافقة مع OpenAI الخاصة بك من أجل تدفقات ذكاء اصطناعي مرنة ومتقدمة للمحادثة.

AI LLM OpenAI Custom Model

جرّبه الآن احجز عرض توضيحي

وصف المكون

كيف يعمل مكون نموذج اللغة المخصص من OpenAI

يوفر مكون Custom LLM OpenAI واجهة مرنة للتفاعل مع نماذج اللغة الكبيرة المتوافقة مع واجهة OpenAI API. يشمل ذلك النماذج الصادرة من OpenAI بالإضافة إلى مقدمي الخدمة البديلة مثل JinaChat وLocalAI وPrem. تم تصميم هذا المكون ليكون عالي القابلية للتخصيص، مما يجعله مناسبًا لمجموعة متنوعة من سيناريوهات سير عمل الذكاء الاصطناعي التي تتطلب معالجة اللغة الطبيعية.

الهدف والوظائف

يعمل هذا المكون كجسر بين سير عمل الذكاء الاصطناعي لديك ونماذج اللغة التي تتبع معيار OpenAI API. من خلال السماح لك بتحديد مزود النموذج ونقطة النهاية والمعلمات الأخرى، يمكنك توليد النصوص أو معالجتها أو المحادثة أو أي مخرجات لغوية أخرى داخل سير عملك. سواء كنت تحتاج إلى تلخيص محتوى أو الإجابة على الأسئلة أو توليد نصوص إبداعية أو تنفيذ مهام معالجة لغة طبيعية أخرى، يمكن تكييف هذا المكون حسب احتياجاتك.

الإعدادات

يمكنك التحكم في سلوك المكون من خلال عدة معلمات:

المعامل	النوع	مطلوب	الافتراضي	الوصف
الحد الأقصى للتوكنات	int	لا	3000	يحدد الحد الأقصى لطول النص الناتج.
اسم النموذج	string	لا	(فارغ)	تحديد اسم النموذج الدقيق المراد استخدامه (مثال: `gpt-3.5-turbo`).
قاعدة OpenAI API	string	لا	(فارغ)	يتيح لك تعيين نقطة نهاية API مخصصة (مثل JinaChat أو LocalAI أو Prem). الافتراضي OpenAI إذا تُرك فارغًا.
مفتاح API	string	نعم	(فارغ)	مفتاح API السري الخاص بك للوصول إلى مزود نموذج اللغة المختار.
درجة الحرارة	float	لا	0.7	يتحكم في إبداعية المخرجات. القيم الأقل تعني نتائج أكثر تحديدًا. النطاق من 0 إلى 1.
استخدام التخزين المؤقت	bool	لا	true	تمكين/تعطيل التخزين المؤقت للاستعلامات لتحسين الكفاءة وتقليل التكاليف.

ملاحظة: جميع خيارات التكوين هذه تعتبر إعدادات متقدمة، وتمنحك تحكمًا دقيقًا في سلوك النموذج وتكامله.

المدخلات والمخرجات

المدخلات:
لا توجد مقابض إدخال لهذا المكون.
المخرجات:
- ينتج كائنًا من نوع BaseChatModel، والذي يمكن استخدامه في المكونات التالية ضمن سير عملك لمزيد من المعالجة أو التفاعل.

لماذا تستخدم هذا المكون؟

مرونة: ربط أي نموذج لغوي متوافق مع OpenAI، بما في ذلك النماذج من أطراف ثالثة أو منشورة محليًا.
قابلية التخصيص: ضبط معلمات مثل حد التوكنات، والعشوائية (درجة الحرارة)، والتخزين المؤقت لتناسب حالتك.
قابلية التوسع: مناسب لتطبيقات مثل روبوتات الدردشة، وتوليد المحتوى، والتلخيص، وتوليد الشيفرات البرمجية، وأكثر.
الكفاءة: التخزين المؤقت المدمج يساعد على تجنب الاستعلامات المكررة وإدارة تكاليف استخدام API بشكل فعال.

أمثلة على حالات الاستخدام

نشر روبوت دردشة باستخدام نسخة محلية من نموذج لغوي متوافق مع OpenAI.
توليد ملخصات أو محتوى إبداعي باستخدام JinaChat أو LocalAI أو نقطة نهاية API مخصصة.
دمج تحليل نصي يعتمد على LLM ضمن سير عمل ذكاء اصطناعي أوسع، وربط المخرجات بمكونات معالجة لاحقة.

جدول ملخص

الميزة	الوصف
دعم المزودين	OpenAI، JinaChat، LocalAI، Prem، أو أي خدمة متوافقة مع OpenAI API
نوع الإخراج	BaseChatModel
نقطة نهاية API	قابلة للتكوين
الأمان	يتطلب مفتاح API (يُحفظ بشكل سري)
سهولة الاستخدام	إعدادات متقدمة للمستخدمين المحترفين، لكن القيم الافتراضية مناسبة لمعظم التطبيقات

هذا المكون مثالي لكل من يبحث عن دمج قدرات LLM مرنة وقوية وقابلة للتخصيص في تدفقات عمل الذكاء الاصطناعي الخاصة به، سواء كنت تستخدم OpenAI مباشرة أو مزودًا بديلاً.

الأسئلة الشائعة

ما هو مكون Custom OpenAI LLM؟: يسمح لك مكون Custom OpenAI LLM بربط أي نموذج لغوي متوافق مع OpenAI مثل JinaChat أو LocalAI أو Prem من خلال تقديم بيانات اعتماد API ونقاط النهاية الخاصة بك، مما يمنحك تحكمًا كاملاً في قدرات الذكاء الاصطناعي لديك.
ما هي الإعدادات التي يمكنني تخصيصها في هذا المكون؟: يمكنك تعيين اسم النموذج، مفتاح API، نقطة النهاية الخاصة بـ API، درجة الحرارة، الحد الأقصى للتوكنات، وتمكين التخزين المؤقت للنتائج لتحسين الأداء والمرونة.
هل يمكنني استخدام نماذج غير تابعة لـ OpenAI مع هذا المكون؟: نعم، طالما أن النموذج يستخدم واجهة برمجة تطبيقات OpenAI API، يمكنك ربط بدائل مثل JinaChat أو LocalAI أو Prem.
هل مفتاح API الخاص بي آمن في FlowHunt؟: مفتاح API الخاص بك مطلوب لربط النموذج ويتم التعامل معه بأمان عبر المنصة. لا يتم مشاركته أو كشفه لأي جهات غير مصرح لها.
هل يدعم هذا المكون التخزين المؤقت للمخرجات؟: نعم، يمكنك تفعيل التخزين المؤقت لحفظ وإعادة استخدام النتائج السابقة، مما يقلل من زمن الاستجابة واستهلاك API للاستعلامات المتكررة.

ادمج النماذج المخصصة مع فلو هنت

اربط نماذج اللغة الخاصة بك وحقق أقصى استفادة من تدفقات عمل الذكاء الاصطناعي. جرب مكون Custom OpenAI LLM في FlowHunt اليوم.

جرّبه الآن احجز عرض توضيحي

اعرف المزيد

سياق LLM

عزز تطويرك بمساعدة الذكاء الاصطناعي من خلال دمج سياق LLM من FlowHunt. قم بحقن سياق الكود والوثائق ذات الصلة بسلاسة في واجهات الدردشة الخاصة بنماذج اللغة الكبيرة...

Aug 12, 2025 5 دقيقة قراءة

AI LLM +4

نموذج اللغة الكبير من ميتا للذكاء الاصطناعي (LLaMA)

نموذج اللغة الكبير من ميتا للذكاء الاصطناعي (LLaMA) هو نموذج متطور لمعالجة اللغة الطبيعية تم تطويره بواسطة شركة ميتا. مع ما يصل إلى 65 مليار معلمة، يتفوق LLaMA ...

May 30, 2025 2 دقيقة قراءة

AI Language Model +6

AllenNLP

AllenNLP هو مكتبة قوية ومفتوحة المصدر لأبحاث معالجة اللغة الطبيعية (NLP)، تم تطويرها على PyTorch من قبل AI2. توفر أدوات معيارية وقابلة للتوسيع، ونماذج مدربة مسب...

May 30, 2025 4 دقيقة قراءة

NLP Open Source +6