أفضل ٥ أدوات بدون برمجة لعلماء و مطوري الذكاء الاصطناعي

أفضل ٥ أدوات بدون برمجة لعلماء و مطوري الذكاء الاصطناعي

في عالمنا الذي يُسيطر عليه الذكاء الاصطناعي، تُغيّر أدوات البرمجة بدون كتابة الكود طريقة إنشاء وتنفيذ التطبيقات الذكية. فهي تُمكّن أي شخص، بغض النظر عن خبرته في البرمجة، من بناء حلول بسرعة وكفاءة. بدءًا من تطوير أنظمة استرجاع المعلومات المُعززة بالذكاء الاصطناعي (RAG) وصولاً إلى تصميم سير عمل متعدد الوكلاء أو ضبط مئات من نماذج اللغات الكبيرة (LLM)، تقلل هذه المنصات بشكل كبير من وقت وجهد التطوير. في هذه المقالة، سنستكشف خمس أدوات قوية بدون كتابة الكود تجعل بناء حلول الذكاء الاصطناعي أسرع وأكثر سهولة من أي وقت مضى.

١. Sim AI

Sim AI هي منصة مفتوحة المصدر لبناء ونشر سير عمل وكلاء الذكاء الاصطناعي بصريًا – بدون الحاجة إلى البرمجة. باستخدام واجهة السحب والإفلات، يمكنك توصيل نماذج الذكاء الاصطناعي، وواجهات برمجة التطبيقات (APIs)، وقواعد البيانات، وأدوات الأعمال لإنشاء:

• مساعدين افتراضيّين و روبوتات دردشة: وكلاء يبحثون على الويب، ويصلون إلى التقويمات، ويرسلون رسائل البريد الإلكتروني، ويتفاعلون مع تطبيقات الأعمال.
• أتمتة العمليات التجارية: تبسيط المهام مثل إدخال البيانات، وإنشاء التقارير، ودعم العملاء، وإنشاء المحتوى.
• معالجة البيانات وتحليلها: استخراج الأفكار، وتحليل مجموعات البيانات، وإنشاء التقارير، ومزامنة البيانات عبر الأنظمة.
• سير عمل تكامل واجهات برمجة التطبيقات (APIs): تنظيم المنطق المعقد، وتوحيد الخدمات، وإدارة الأتمتة التي تعتمد على الأحداث.

الميزات الرئيسية:

• واجهة رسومية مع “كتل ذكية” (الذكاء الاصطناعي، واجهات برمجة التطبيقات، المنطق، الإخراج).
• مُحفزات متعددة (الدردشة، واجهة برمجة التطبيقات REST، الويب هوكس، المُجدول، أحداث Slack/GitHub).
• التعاون الجماعي في الوقت الحقيقي مع التحكم في الأذونات.
• أكثر من ٨٠ تكاملًا مُدمجًا (نماذج الذكاء الاصطناعي، أدوات الاتصال، تطبيقات الإنتاجية، منصات التطوير، خدمات البحث، وقواعد البيانات).
• دعم MCP للتكاملات المخصصة.
• خيارات النشر: مُستضافة على السحابة (بنية تحتية مُدارة مع التوسع والمراقبة). مُستضافة ذاتيًا (عبر Docker، مع دعم النماذج المحلية لحماية خصوصية البيانات).

٢. RAGFlow

RAGFlow هي محرك قوي لاسترجاع المعلومات المُعززة بالذكاء الاصطناعي (RAG) يساعدك على بناء مساعدين ذكيين قائمين على البيانات الخاصة بك، غنيين بالاستشهادات. يعمل على وحدات المعالجة المركزية x86 أو وحدات معالجة الرسومات NVIDIA (مع إصدارات ARM اختيارية) ويوفر صور Docker كاملة أو مُصغرة للنشر السريع. بعد تشغيل خادم محلي، يمكنك توصيل نموذج لغة كبير (LLM) – عبر واجهة برمجة التطبيقات أو أوقات التشغيل المحلية مثل Ollama – للتعامل مع مهام الدردشة، والترجمة، أو تحويل الصور إلى نص. يدعم RAGFlow معظم نماذج اللغات الشائعة ويتيح لك تعيين الإعدادات الافتراضية أو تخصيص النماذج لكل مساعد.

القدرات الرئيسية:

• إدارة قاعدة المعرفة: تحميل وتحليل الملفات (PDF، Word، CSV، الصور، الشرائح، والمزيد) إلى مجموعات البيانات، واختيار نموذج ترجمة، وتنظيم المحتوى للاسترجاع الفعال.
• تحرير وتنسيق المقاطع: فحص المقاطع المُحللة، وإضافة الكلمات الرئيسية، أو تعديل المحتوى يدويًا لتحسين دقة البحث.
• مساعدو الدردشة بالذكاء الاصطناعي: إنشاء دردشات مرتبطة بقاعدة بيانات معرفية واحدة أو أكثر، وتكوين استجابات بديلة، وضبط دعوات أو إعدادات النموذج.
• التفسير والاختبار: استخدام الأدوات المُدمجة للتحقق من جودة الاسترجاع، ومراقبة الأداء، وعرض الاستشهادات في الوقت الحقيقي.
• التكامل والامتداد: الاستفادة من واجهات برمجة التطبيقات HTTP و Python لتكامل التطبيقات، مع بيئة اختبار اختيارية لتنفيذ التعليمات البرمجية الآمنة داخل الدردشات.

٣. Transformer Lab

Transformer Lab هي مساحة عمل مجانية مفتوحة المصدر لنماذج اللغات الكبيرة (LLMs) ونماذج الانتشار، مُصممة للتشغيل على جهازك المحلي – سواء كان ذلك وحدة معالجة رسومات (GPU) أو وحدة معالجة طاقة (TPU) أو جهاز Mac من Apple من سلسلة M – أو في السحابة. يُمكّنك من تنزيل نماذج اللغات الكبيرة والتفاعل معها، وتقييمها، وإنشاء صور باستخدام نماذج الانتشار، وحساب الترجمات، كل ذلك من بيئة مرنة واحدة.

القدرات الرئيسية:

• إدارة النماذج: تنزيل التفاعل مع نماذج اللغات الكبيرة، أو إنشاء صور باستخدام نماذج الانتشار المتطورة.
• إعداد البيانات والتدريب: إنشاء مجموعات بيانات، ضبط دقيق، أو تدريب نماذج، بما في ذلك دعم RLHF وضبط التفضيلات.
• توليد المُعزز بالاسترجاع (RAG): استخدام مستنداتك الخاصة لتشغيل محادثات ذكية قائمة على الحقائق.
• الترجمات والتقييم: حساب الترجمات وتقييم أداء النموذج عبر محركات الاستدلال المختلفة.
• الامتداد والمجتمع: بناء الإضافات، والمساهمة في التطبيق الأساسي، والتعاون عبر مجتمع Discord النشط.

٤. Llama Factory

Llama Factory هي منصة قوية بدون كتابة كود لتدريب وضبط نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) ونماذج اللغة والرؤية (VLMs) مفتوحة المصدر. تدعم أكثر من ١٠٠ نموذج، وضبط دقيق متعدد الوسائط، وخوارزميات تحسين متقدمة، وتكوينات موارد قابلة للتطوير. مُصممة للباحثين والممارسين، فهي توفر أدوات واسعة النطاق للتدريب المُسبق، والضبط الدقيق المُشرف، ونمذجة المكافآت، وطرق التعلم المعزز مثل PPO و DPO – بالإضافة إلى تتبع التجارب السهل والاستدلال الأسرع.

النقاط الرئيسية:

• دعم واسع النطاق للنماذج: تعمل مع LLaMA، Mistral، Qwen، DeepSeek، Gemma، ChatGLM، Phi، Yi، Mixtral-MoE، والعديد من النماذج الأخرى.
• طرق التدريب: تدعم التدريب المُسبق المستمر، والضبط الدقيق متعدد الوسائط، ونمذجة المكافآت، و PPO، و DPO، و KTO، و ORPO، والمزيد.
• خيارات ضبط قابلة للتطوير: الضبط الكامل، والضبط المُجمد، و LoRA، و QLoRA (٢-٨ بت)، و OFT، و DoRA، وغيرها من التقنيات الموفرة للموارد.
• الخوارزميات والتحسينات المتقدمة: تتضمن GaLore، و BAdam، و APOLLO، و Muon، و FlashAttention-2، و مقياس RoPE، و NEFTune، و rsLoRA، وغيرها.
• المهام والوسائط: تُعالج الحوار، واستخدام الأدوات، وفهم الصور/الفيديو/الصوت، والتأسيس البصري، والمزيد.
• المراقبة والاستدلال: تتكامل مع LlamaBoard، و TensorBoard، و Wandb، و MLflow، و SwanLab، بالإضافة إلى أنها توفر استدلالًا سريعًا عبر واجهات برمجة التطبيقات على غرار OpenAI، أو واجهة Gradio الرسومية، أو سطر الأوامر مع عمال vLLM/SGLang.
• بنية تحتية مرنة: متوافقة مع PyTorch، و Hugging Face Transformers، و Deepspeed، و BitsAndBytes، وتدعم كل من إعدادات وحدة المعالجة المركزية/وحدة معالجة الرسومات مع الكمي المُوفر للذاكرة.

٥. AutoAgent

AutoAgent هو إطار عمل مُطور ذاتيًا بالكامل يتيح لك إنشاء ونشر وكلاء مدعومين بنماذج اللغات الكبيرة باستخدام اللغة الطبيعية فقط. مُصمم لتبسيط سير العمل المعقد، فهو يُمكّنك من بناء وتخصيص وتشغيل أدوات ومساعدين ذكيين دون كتابة سطر واحد من الكود.

الميزات الرئيسية:

• الأداء العالي: يحقق نتائج من الدرجة الأولى في معيار GAIA، مُنافسًا وكلاء البحث العميق المتقدمين.
• إنشاء الوكلاء وسير العمل بسهولة: بناء الأدوات والوكلاء وسير العمل من خلال مطالبات لغة طبيعية بسيطة – بدون الحاجة إلى البرمجة.
• RAG الوكيل مع قاعدة بيانات متجهية مُدارة ذاتيًا: يأتي مع قاعدة بيانات متجهية مُدارة ذاتيًا، توفر استرجاعًا أفضل مقارنةً بالحلول التقليدية مثل LangChain.
• التوافق الواسع مع نماذج اللغات الكبيرة: يتكامل بسلاسة مع النماذج الرائدة مثل OpenAI، و Anthropic، و DeepSeek، و vLLM، و Grok، و Hugging Face، والمزيد.
• أنماط التفاعل المرنة: يدعم كل من استدعاء الوظائف وطريقة التفكير على غرار ReAct لحالات الاستخدام المتنوعة.
• خفيف الوزن وقابل للتوسيع: مساعد ذكاء اصطناعي شخصي ديناميكي سهل التخصيص والتوسيع مع الحفاظ على كفاءة الموارد.

المصدر: MarkTechPost