يمكن للتطبيقات التي يتم إنشاؤها باستخدام Alaio Vibecode أن تتجاوز تنفيذ المهام التقليدية لتصبح قادرة على فهم النصوص وتحليل البيانات وإنشاء الردود. فمن خلال دمج نماذج AI، يمكن للتطبيق تحليل رسالة من عميل، أو تلخيص مجموعة من الصفقات، أو تصنيف المهام، أو اقتراح رد مناسب، ثم استخدام النتيجة في خطوة أخرى من سير العمل.

كيف تعمل نماذج AI داخل تطبيقات Alaio Vibecode؟

عندما يرسل التطبيق طلبًا إلى نموذج AI، يمكن أن يتضمن هذا الطلب نصًا، أو وصفًا للمهمة، أو بيانات من Bitrix24، أو معلومات أخرى يحتاج إليها النموذج لفهم السياق. بعد معالجة الطلب، يعيد النموذج النتيجة إلى التطبيق.

يمكن للتطبيق بعد ذلك عرض النتيجة للموظف، أو حفظها في سجل CRM، أو إرسالها إلى محادثة، أو استخدامها لبدء خطوة أخرى تلقائيًا.

على سبيل المثال، إذا تلقى التطبيق طلبًا جديدًا من أحد العملاء، يمكن لنموذج AI تحديد موضوع الرسالة ومستوى الأولوية. فإذا صنّفها النموذج باعتبارها شكوى بشأن التوصيل ذات أولوية عالية، يستطيع التطبيق إنشاء مهمة للمدير المسؤول واقتراح رد مناسب للعميل.

ما نماذج AI المتاحة؟

يوفر Alaio Vibecode نماذج AI مدمجة يمكن استخدامها مباشرة، كما يسمح بربط نماذج خارجية باستخدام مفتاح API الخاص بالشركة. ولا تحتاج النماذج المدمجة إلى تسجيل منفصل، بينما يمكن اختيار النموذج وفق طبيعة المهمة وحجم السياق المطلوب.

ومن بين النماذج المدمجة:

• BitrixGPT 5.5: نموذج عام مناسب لمعظم المهام، مثل الإجابة عن الأسئلة، وإنشاء النصوص، وتحليل البيانات، والعمل مع الصور.

• BitrixGPT 5.5 Thinking: مناسب للمهام التي تتطلب تحليلًا خطوة بخطوة، أو مقارنة عدة شروط، أو الوصول إلى استنتاجات معقدة.

• BitrixGPT 5.5 Agent: يتميز بسياق واسع، ولذلك يناسب المستندات الطويلة والطلبات المعقدة وكميات البيانات الكبيرة.

• BitrixGPT Embeddings: مخصص للتعامل مع تمثيلات النصوص الطويلة، والبحث الدلالي، والتجميع، واسترجاع المعلومات باستخدام RAG.

كيف تختار النموذج المناسب؟

لا تحتاج كل مهمة إلى النموذج نفسه. فإذا كان التطبيق يحتاج إلى إنشاء رد أو تلخيص نص قصير أو تصنيف طلبات العملاء، فقد يكون النموذج العام كافيًا.

أما إذا كانت المهمة تتطلب مقارنة عدة عوامل أو تحليل سياق طويل والوصول إلى نتيجة مفصلة، فمن الأفضل اختيار نموذج يدعم وضع التفكير والاستدلال. وعند التعامل مع مستندات طويلة أو كميات كبيرة من المعلومات، يكون النموذج ذو نافذة السياق الكبيرة أكثر ملاءمة.

وبالنسبة إلى التسجيلات الصوتية والاجتماعات والرسائل الصوتية، يمكن استخدام نموذج للتعرف على الكلام وتحويل الصوت إلى نص يمكن للتطبيق معالجته لاحقًا.

كيف تضيف نموذج AI إلى تطبيقك؟

تبدأ العملية من قسم AI models في Alaio Vibecode، حيث يمكنك مراجعة النماذج المتاحة ومقارنة الغرض من كل نموذج وحجم السياق والسعر والقدرات الإضافية، مثل معالجة الصور أو الصوت ووضع التفكير.

بعد اختيار النموذج، يمكنك إضافته إلى المشروع. ويتيح Alaio Vibecode أيضًا استخدام نماذج خارجية من خلال مفتاح API الخاص بمزود الخدمة. ويمكن للشركات التي تستخدم خدمات مثل OpenAI أو Anthropic تسجيل مفتاحها وربطه بالتطبيق.

وهذا يمنح الفرق مرونة أكبر في اختيار النموذج وفق طبيعة التطبيق، بدل الاعتماد على نموذج واحد لجميع المهام.

كم تكلف نماذج AI؟

تختلف التكلفة بحسب النموذج المستخدم. وتوضح بطاقة كل نموذج ما إذا كان مجانيًا أو مدفوعًا، وفي حالة النماذج المدفوعة يظهر السعر لكل Token.

يعتمد عدد الـ Tokens المستخدم على حجم الطلب والرد. فطلب قصير للحصول على إجابة قصيرة يحتاج إلى عدد أقل من الـ Tokens مقارنة بتحليل مستند طويل أو تلخيص عدد كبير من الصفقات. أما عند استخدام مزود AI خارجي باستخدام مفتاح الشركة، فتُحدد التكلفة وفق أسعار ذلك المزود.

ما الذي يجب مراعاته عند استخدام AI داخل التطبيقات؟

رغم قدرة نماذج AI على التعامل مع مجموعة واسعة من المهام، فإن نتائجها ليست معصومة من الأخطاء. لذلك من المهم أن يراجع الموظف المخرجات في الحالات التي قد تكون لها آثار مهمة، مثل الردود الموجهة إلى العملاء أو الصياغات القانونية أو القرارات المالية.

كما تعتمد جودة النتيجة على جودة الطلب والسياق الذي يحصل عليه النموذج. كلما كان التطبيق أكثر دقة في وصف المهمة وتوفير المعلومات اللازمة، كانت النتيجة أكثر فائدة.

ومن المهم أيضًا عدم إرسال بيانات لا يحتاج إليها النموذج. فإذا كان المطلوب تحليل نص استفسار العميل، فلا توجد حاجة إلى إرسال سجل العميل بالكامل. ويجب كذلك التأكد من أن التطبيق لا يصل إلا إلى البيانات الضرورية لتنفيذ مهمته.

وأخيرًا، ينبغي مراقبة الاستخدام والتكاليف، خصوصًا عند الاعتماد على نماذج مدفوعة. فزيادة عدد الطلبات أو إرسال نصوص أطول يمكن أن يؤدي إلى ارتفاع التكلفة.

من الفكرة إلى تطبيق AI مخصص

يمنح دمج نماذج AI مع Alaio Vibecode الشركات طريقة لبناء تطبيقات تتعامل مع البيانات والنصوص بطريقة أكثر ذكاءً. ويمكن أن يبدأ الاستخدام بمهمة بسيطة، مثل تلخيص استفسارات العملاء، ثم يتوسع ليشمل تصنيف الطلبات، وإنشاء الردود، وتحليل البيانات، أو استرجاع المعلومات من مجموعات كبيرة من المحتوى.

والأهم هو اختيار النموذج وفق المهمة، وتزويده بالسياق الذي يحتاج إليه فقط، ومراجعة النتائج في الحالات الحساسة. بهذه الطريقة، يصبح AI جزءًا عمليًا من التطبيق بدل أن يكون مجرد أداة منفصلة عن سير العمل.