وكلاء جوجل للذكاء الاصطناعي: تعزيز كفاءة المطورين
أعلنت جوجل كلاود مؤخرًا عن خمسة وكلاء ذكاء اصطناعي متخصصين، مصممين لتبسيط سير عمل المطورين، وتقليل الجهد اليدوي، وتسريع عمليات التحليل، وخفض عتبة الوصول إلى تقنيات أتمتة البيانات والرموز المتقدمة. يستهدف كل وكيل تحديًا محددًا يواجه المطورين، بدءًا من تنظيم أنابيب البيانات وحتى إدارة منصات جيثب على مستوى المؤسسات. سنستعرض في هذا المقال تفاصيل عمل هذه الوكلاء، والأسس التقنية التي يقومون عليها، وكيفية اندماجهم في بيئات العمل السحابية الحديثة وعمليات DevOps.
1. وكيل بيانات BigQuery
يُضيف وكيل بيانات BigQuery أتمتة قائمة على اللغة الطبيعية لإنشاء وإدارة أنابيب البيانات داخل منصة BigQuery من جوجل. يستهدف هذا الوكيل مهندسي البيانات والمحللين الذين يرغبون في التركيز على استخراج المعلومات بدلاً من التعامل مع تفاصيل أنابيب البيانات التقليدية.
القدرات الرئيسية:
- استيراد البيانات الآلي: يقوم بإنشاء وإدارة أنابيب البيانات من مصادر مثل Google Cloud Storage باستخدام أوامر نصية بسيطة، مما يقلل من الحاجة إلى كتابة نصوص ETL مخصصة.
- جودة البيانات بدون برمجة: يحافظ على جودة البيانات واتساقها من خلال عمليات فحص وتحويل مدعومة بالذكاء الاصطناعي، دون الحاجة إلى برمجة يدوية.
- إعداد البيانات بمساعدة الذكاء الاصطناعي: يُمكّن من أتمتة تنظيف البيانات، وإنشاء البيانات الوصفية، وتطوير المخططات، مع دعم كل من البيانات المنظمة وغير المنظمة.
- واجهة تفاعلية: يمكن للمطورين وصف منطق أنابيب البيانات بلغة طبيعية، ويقوم الوكيل بإنشاء وتحسين أوامر SQL أو DataFrames اللازمة.
الأساس التقني:
يعتمد الوكيل على نموذج Gemini، ويستفيد من التعرف على المقاصد وتوليد الرموز القائمة على نماذج اللغات الكبيرة (LLM)، مع تكامل وثيق مع محرك المعرفة في BigQuery لاكتشاف البيانات والربط بينها بناءً على البيانات الوصفية.
2. وكيل دفتر الملاحظات (NotebookLM للمؤسسات)
يُعزز وكيل دفتر الملاحظات، المتوفر باسم NotebookLM للمؤسسات، دفاتر ملاحظات BigQuery من خلال تحليلات مدعومة بالذكاء الاصطناعي وبناء نماذج شاملة.
القدرات الرئيسية:
- تحليل البيانات الاستكشافي وهندسة الميزات: يقوم بتحليل البيانات الاستكشافي وهندسة الميزات عبر أوامر نصية تفاعلية، مما يُمكّن من أتمتة سير عمل علوم البيانات المملة.
- تنبؤات ML سلسة: يُنشئ تنبؤات ونماذج مباشرة داخل دفاتر الملاحظات، مما يقلل من الرموز التقليدية والضبط اليدوي.
- قواعد بيانات المعارف المُنسقة: يُنظم ويُلخص البحوث والوثائق ومجموعات البيانات في دفاتر ملاحظات قابلة لإعادة الاستخدام وتفاعلية للفِرق.
- توليد المحتوى: يُلخص النتائج، ويُنشئ أسئلة وأجوبة متكررة، بل ويمكنه حتى إنتاج ملخصات صوتية للاستخدام غير المتزامن.
الأساس التقني:
يُعد NotebookLM للمؤسسات مختلفًا عن منتج NotebookLM العام – فهو يتكامل مع دفاتر ملاحظات BigQuery، ويستخدم التحكم القائم على الأوامر النصية، وهو مُحكم الإدارة من أجل أمن المؤسسات والتعاون.
3. مساعد Looker للرموز
يدمج مساعد Looker للرموز الذكاء الاصطناعي التوليدي مباشرة في منصة استكشاف البيانات و BI الخاصة بـ Looker، مما يجعل التحليلات في متناول المستخدمين غير التقنيين دون التضحية بالقوة.
القدرات الرئيسية:
- استعلامات اللغة الطبيعية: يُمكن المستخدمين من طرح الأسئلة بلغة إنجليزية بسيطة والحصول على مُخرجات مرئية، أو رموز Python، أو مخططات تفاعلية.
- التصورات المخصصة و LookML: يُنشئ خيارات تنسيق LookML و JSON من الأوامر النصية، مما يُسرّع من تطوير لوحات التحكم.
- رؤى استباقية: يُفسّر منهجية التحليل ويقترح أسئلة إضافية، مما يُعزز الثقة وإمكانية الوصول.
- الوعي بسياق البيانات: يستخدم طبقة المعنى في Looker لضمان دقة الاستعلامات وملاءمتها لتعريفات الأعمال.
الأساس التقني:
يُدار المساعد بواسطة Gemini وواجهة برمجة التطبيقات الخاصة بـ Looker Explore، ويُترجم اللغة الطبيعية إلى استعلامات Looker مُحسّنة، وأوامر SQL، ورموز مرئية، مما يُقلّص الفجوة بين المستخدمين التجاريين وفِرق التحليلات.
4. وكيل هجرة قواعد البيانات
يُبسط وكيل هجرة قواعد البيانات (DMS مع مساعدة Gemini) ويُسرّع عملية الانتقال من قواعد البيانات القديمة (مثل MySQL و Oracle و SQL Server) إلى قواعد بيانات جوجل كلاود الحديثة القابلة للتطوير مثل Spanner و Cloud SQL و AlloyDB.
القدرات الرئيسية:
- تحويل المخططات والرموز المدعوم بالذكاء الاصطناعي: يستعرض ويُحوّل الإجراءات المخزنة والوظائف والمخططات إلى تنسيقات سحابية أصلية، مما يقلل من الجهد اليدوي ومخاطر الهجرة.
- حد أدنى من وقت التوقف: يستخدم النسخ المتماثل المستمر لتقليل وقت التوقف تقريبًا إلى الصفر أثناء الهجرة.
- هجرات قابلة للتفسير: يُقدّم مقارنات جنبًا إلى جنب للرمز القديم والهدف، مع تفسيرات مفصلة للمطورين.
- تشغيل بدون خادم: يُدار بالكامل بواسطة جوجل كلاود، دون الحاجة إلى توفير بنية تحتية.
الأساس التقني:
يستخدم الوكيل Gemini لفهم وترجمة منطق قاعدة البيانات، ويُصحّح نتائج الهجرة، ويُرشد المستخدمين خلال كل خطوة من عملية الهجرة.
5. وكيل GitHub (أوامر Gemini CLI GitHub Actions)
يُعد Gemini CLI GitHub Actions وكيل ذكاء اصطناعي مفتوح المصدر، مُستقل ذاتيًا، يُعزز سير عمل GitHub من خلال أتمتة مهام إدارة المستودعات الروتينية.
القدرات الرئيسية:
- فرز القضايا: يُصنّف ويُحدد أولوية ويُوجّه قضايا GitHub تلقائيًا بناءً على المحتوى وسياق المشروع.
- مراجعة طلبات السحب: يستعرض تغييرات الرمز، ويقترح تحسينات، ويُقدّم ملاحظات فورية، مما يقلل من أعباء مراجعة الرموز اليدوية.
- التعاون عند الطلب: يمكن للمطورين تفويض المهام عن طريق وضع علامة على الوكيل في القضايا أو طلبات السحب (مثل: “اكتب اختبارات لهذا الخطأ”).
- سير العمل القابلة للتخصيص: يتم شحنها مع سير عمل افتراضي، ولكنها مفتوحة المصدر وقابلة للتوسيع بالكامل لتلبية احتياجات الفريق المحددة.
الأساس التقني:
يُبنى على أوامر Gemini CLI، ويعمل الوكيل بشكل غير متزامن استجابةً لأحداث GitHub، ويستخدم سياق المشروع لاتخاذ إجراءات دقيقة، ويتكامل مباشرة مع أنابيب GitHub Actions.
جدول مُلخص: وكلاء الذكاء الاصطناعي الجدد من جوجل للمطورين
| اسم الوكيل | الوظيفة الأساسية | الميزات الرئيسية | المستخدمون المستهدفون | الأساس التقني |
|---|---|---|---|---|
| وكيل بيانات BigQuery | أتمتة أنابيب البيانات | الاستيراد، الجودة، البيانات الوصفية، واجهة اللغة الطبيعية | مهندسو البيانات، المحللون | Gemini، محرك BigQuery |
| وكيل دفتر الملاحظات | تحليلات دفتر الملاحظات | تحليل البيانات الاستكشافي، هندسة الميزات، ML، توليد المعرفة | علماء البيانات، المهندسون | NotebookLM، BigQuery |
| مساعد Looker للرموز | تحليلات تفاعلية و BI | استعلامات اللغة الطبيعية، التصور، توليد الرموز، الذكاء الاصطناعي القابل للتفسير | المحللون، المستخدمون التجاريون | Gemini، واجهة برمجة تطبيقات Looker |
| وكيل هجرة قواعد البيانات | هجرة قواعد البيانات | تحويل المخططات/الرموز، التحقق، الحد الأدنى من وقت التوقف | مسؤولي قواعد البيانات، DevOps | Gemini، DMS |
| وكيل GitHub | أتمتة مستودع GitHub | فرز القضايا، مراجعة طلبات السحب، تفويض المهام، سير العمل مفتوح المصدر | المطورون، DevOps | أوامر Gemini CLI، GitHub Actions |
الخاتمة:
تمثل هذه الوكلاء قفزة كبيرة نحو أدوات التطوير الذاتية، حيث يتم التعامل مع المهام المتكررة والمعرضة للأخطاء بواسطة الذكاء الاصطناعي، مما يُحرر المطورين للتركيز على الابتكار ومنطق الأعمال. فهي تخفض العتبة التقنية للتحليلات والهجرة والتعاون، مع الحفاظ على (أو حتى رفع) سقف الإمكانيات مع البيانات والرموز على نطاق السحابة.
هذا المقال مستوحى من منشور على LinkedIn. لا تتردد في زيارة صفحة جيثب الخاصة بنا للحصول على دروس تعليمية، وأكواد، ودفاتر ملاحظات. كما يمكنك متابعتنا على تويتر، والانضمام إلى مجتمعنا على ريديت (أكثر من 100 ألف عضو)، والاشتراك في قائمتنا البريدية.
اترك تعليقاً