الذكاء الاصطناعي
مقالات عملية مرتبة حسب المجال والمستوى، اختر المجال المناسب واقرأ من مستوى مبتدئ إلى محترف.
Prompt Caching: قلّل تكلفة Claude 90% على system prompt المتكرر
لو system prompt بتاع تطبيق Claude عندك أطول من 1024 توكن وبتبعته في كل طلب، Prompt Caching بينزّل تكلفته 90% بسطر واحد. مقال للمستوى المتوسط بمثال للمبتدئ، تعريف علمي، كود Python شغّال، أرقام قبل وبعد، trade-offs، وحالات ما تنفعش فيها.
Reflection Pattern في وكلاء AI: خلي الوكيل يراجع شغله قبل ما يسلمه
لو وكيل AI عندك بيسلّم إجابة فيها غلطة واضحة كان يقدر يكتشفها بنفسه، المشكلة مش في النموذج، المشكلة إنك مديتلوش فرصة يراجع. Reflection Pattern بيخلي الوكيل ينقد مخرجاته ويعدّلها قبل ما توصلك. مقال للمستوى المتوسط بمثال بسيط، تعريف علمي، كود Python شغّال على Anthropic SDK، أرقام before/after من ورقة Reflexion، trade-offs، وحالات ما تستخدمهوش فيها.
AI Cost Attribution: اعرف كل ميزة بتصرف كام
لو فاتورة الذكاء الاصطناعي بتزيد كل أسبوع ومش عارف أي ميزة السبب، سجّل تكلفة كل طلب بدل انتظار الفاتورة الشهرية.
Context Budget للـ AI: قلّل تاريخ الشات قبل ما يكسرك
لو شات AI عندك بيبطأ ويزيد تكلفته بعد يومين استخدام، المشكلة غالبًا في إرسال تاريخ المحادثة كاملًا. الحل هو Context Budget واضح قبل كل طلب.
AI Tool Audit Log: اعرف الوكيل نفّذ إيه قبل ما تلومه
لو وكيل AI نفّذ أداة غلط، سجل JSONL بسيط لاستدعاءات الأدوات يخليك تعرف الطلب، الأداة، القرار، والزمن بدون تخمين طويل.
AI Rate Limits: امنع مستخدم واحد يحرق فاتورة النموذج
لو تطبيق AI عندك مفتوح للمستخدمين، حد واحد أو loop غلط ممكن يحرق ميزانية اليوم في دقائق. الحل العملي هو حد تكلفة لكل مستخدم قبل استدعاء النموذج.
LLM-as-a-Judge: قيّم ردود الـ AI قبل ما تثق فيها
لو تطبيق AI عندك بيرد على عملاء أو بيانات حساسة، LLM-as-a-Judge يخليك تقيس جودة الرد قبل ما تثق فيه أو تنشره للمستخدم.
Batch API للـ AI: شغّل المهام بالليل بنصف التكلفة
لو عندك آلاف مهام AI غير عاجلة كل ليلة، Batch API يقلل التكلفة بدل ما تضغط على الـ API المتزامن. المقال يشرح متى تستخدمه، مثال JSONL، وقياس تكلفة واضح.
Hybrid Search في RAG: ادمج BM25 مع Embeddings وارفع الدقة
لو RAG عندك بيرجع chunks قريبة دلاليًا لكن مش بيلاقي اسم المنتج بالحرف، المشكلة في الاعتماد على وسيلة بحث واحدة. Hybrid Search بيدمج BM25 مع Dense Embeddings ويرفع Recall@10 من 71% لـ 89% على BEIR بدون تغيير الموديل، مع كود Python شغّال وأرقام إنتاج وحالات ما تستخدمهوش فيها.