قم بإحالة أصدقائك إلى Novita AI وستحصلان معًا على 10 دولارات من أرصدة API LLM — مع مكافآت تصل إلى 500 دولار إجمالاً.
لدعم مجتمع المطورين، تتوفر Qwen2.5-7B و Qwen 3 0.6B و Qwen 3 1.7B و Qwen 3 4B مجانًا حاليًا على Novita AI.
تخيل ذكاءً اصطناعيًا لا يخبرك بالطقس فحسب، بل يتحقق منه فعليًا بشكل مباشر؛ واحد لا يشرح المفاهيم فحسب، بل يُنشئ تقارير شخصية أو رسومًا بيانية أو حتى يحجز لك موعدًا. عند دمجه مع GLM Z1 9B 0414، وهو نموذج خفيف الوزن قوي مُحسَّن للاستدلال والمحادثة متعددة اللغات والتوليد البصري (HTML/SVG)، تصبح وظائف الاستدعاء أكثر عملية. ويُمكّنان معًا المساعدين الأذكياء من القيام بمهام متقدمة.
ما هي وظائف الاستدعاء (Function Calling)؟
https://www.youtube.com/watch?v=Qor2VZoBib0
تسمح وظائف الاستدعاء لنماذج اللغة الكبيرة (LLMs) بالتفاعل مع الأدوات وواجهات برمجة التطبيقات (APIs) والخدمات الخارجية. بدلاً من الاعتماد فقط على بيانات التدريب، يمكن للنموذج الآن:
- تحديد متى تكون هناك حاجة إلى مساعدة خارجية
- اختيار الوظيفة الصحيحة للاستدعاء
- إنشاء معاملات منظمة بشكل صحيح
- دمج النتائج في ردوده
فكر في الأمر كأنك تعطي الذكاء الاصطناعي آلة حاسبة أو تقويمًا أو تطبيق سفر لمساعدته في المهام.
كيف تعمل وظائف الاستدعاء
- إدخال المستخدم ← يستقبل النموذج الاستعلام ويحلله
- اختيار الوظيفة ← يحدد الأداة أو API ذات الصلة
- إنشاء المعاملات ← يُنشئ مدخلات منظمة (مثل JSON)
- تنفيذ الوظيفة ← ينفذ الوظيفة ويسترجع النتائج
- دمج الرد ← يعيد ردًا كاملاً للمستخدم
مثال: “ما هو الطقس في طوكيو؟”
| الخطوة | الوصف |
| إدخال المستخدم | “ما هو الطقس في طوكيو؟” |
| تحديد الحاجة | يتطلب بيانات فورية |
| اختيار الوظيفة | استدعاء getWeather(location, units) |
| إنشاء المعاملات | { “location”: “Tokyo”, “units”: “celsius” } |
| تنفيذ API | طلب API الطقس |
| الرد النهائي | “درجة الحرارة 22°مئوية وطقس مشمس في طوكيو اليوم.” |
ما هو GLM Z1 9B 0414؟
مواصفات النموذج
- المعلمات: 9 مليارات (9B)، تصميم خفيف الوزن يوازن بين الأداء وكفاءة الموارد.
- نافذة السياق: 32K، تدعم معالجة النصوص الطويلة والمهام المعقدة.
مزايا الأداء
- نسبة أداء عالية إلى حجم: يتفوق في الاستدلال الرياضي والمهام العامة وسيناريوهات الاستدلال المعقدة، مما يجعله مثاليًا للنشر خفيف الوزن.
- نقاط القوة الرئيسية:
- الاستدلال الرياضي: أداء متميز في مهام مثل AIME24 و AIME25 و Omni-MATH.
- توليد الكود: نتائج قوية في مهام مثل LCB (2408–2501).
- اتباع التعليمات والأسئلة والأجوبة: يتفوق في مهام SysBench (ISR) و IFEval و ArenaHard.
- تكامل شامل للأدوات: أداء جيد في مهام مثل BFCL (v3).
التدريب والتحسين
- بيانات ما قبل التدريب: بُنيت على 15 تيرابايت من البيانات عالية الجودة من GLM-4-32B، بما في ذلك بيانات تركيبية واسعة النطاق للاستدلال، مما يعزز قدرات المنطق والاستدلال.
- تحسين ما بعد التدريب: يستخدم محاذاة التفضيل البشري (Human Preference Alignment) لتحسين الأداء في سيناريوهات الحوار.
قدرات GLM Z1 9B 0414 الموسعة
-
دعم متعدد اللغات
- يدعم 26 لغة، مع أداء قوي باللغتين الصينية والإنجليزية، مما يجعله مثاليًا للتطبيقات العالمية.
-
توليد النصوص والتصور
- نص إلى نص: يتعامل مع مهام توليد النصوص المتنوعة.
- مخرجات بصرية: قادر على إنشاء محتوى HTML و SVG منظم، مما يعزز التفاعل وسهولة الاستخدام.
-
قوة البيانات والتدريب
- ما قبل التدريب المكثف: تم تدريبه على 15 تيرابايت من البيانات عالية الجودة عبر مجالات واسعة، بما في ذلك بيانات الاستدلال التركيبية، مما يضمن قدرات تعميم قوية.
- تحسين الحوار: تم ضبطه بدقة باستخدام محاذاة التفضيل البشري لتوليد حوار واقعي ومستجيب.
GLM Z1 9B 0414 + وظائف الاستدعاء =؟
1. التطبيقات متعددة اللغات
- الترجمة الفورية:
استخدام وظائف الاستدعاء لدمج APIs الترجمة، مما يتيح ترجمات فورية ودقيقة عبر 26 لغة مدعومة.- التطبيقات:
- أنظمة دعم العملاء متعددة اللغات.
- ترجمة فورية للمؤتمرات العالمية والبث المباشر.
- التطبيقات:
- روبوتات المحادثة عبر اللغات:
التعامل بسلاسة مع المحادثات بلغات متعددة، مستفيدًا من تحسين الحوار ووظائف الاستدعاء للدقة الثقافية والسياقية.- التطبيقات:
- منصات التجارة الإلكترونية العالمية.
- روبوتات محادثة تعليمية متعددة اللغات.
- التطبيقات:
2. توليد النصوص الديناميكي
- تخصيص المحتوى:
استخدام وظائف الاستدعاء للوصول إلى بيانات المستخدم وإنشاء توصيات أو تقارير مخصصة بنص طبيعي.- التطبيقات:
- خطط تعلم مخصصة لمنصات التعليم.
- محتوى تسويقي مخصص للتجارة الإلكترونية.
- التطبيقات:
- توليد التقارير التلقائي:
الجمع بين توليد النصوص ووظائف الاستدعاء لجلب البيانات الفورية (مثل المبيعات والتحليلات) وإنتاج تقارير أعمال منظمة.- التطبيقات:
- لوحات معلومات ذكاء الأعمال.
- ملخصات مالية أو تشغيلية.
- التطبيقات:
3. التطبيقات المدعومة بالتصور
- توليد المحتوى التفاعلي:
الاستفادة من وظائف الاستدعاء لإنشاء عناصر HTML و SVG منظمة لتعزيز التفاعل والتصور.- التطبيقات:
- رسوم بيانية ومخططات ديناميكية لمنصات تحليل البيانات.
- وحدات تعلم تفاعلية أو رسوم بيانية معلوماتية للأدوات التعليمية.
- التطبيقات:
- أتمتة محتوى الويب:
إنشاء مكونات بصرية تلقائيًا لصفحات الويب الديناميكية أو التطبيقات.- التطبيقات:
- إنشاء النشرات الإخبارية التلقائي.
- مساعدي تصميم ويب تفاعليين.
- التطبيقات:
4. المساعدون الأذكياء القائمون على الحوار
- المساعدون الأذكياء مع الوصول الفوري للبيانات:
استخدام تحسين الحوار ووظائف الاستدعاء لاسترجاع البيانات الفورية (مثل الطقس والأخبار وأسعار الأسهم) وتقديم ردود قابلة للتنفيذ.- التطبيقات:
- المساعدون الشخصيون الافتراضيون.
- مخططو السفر والفعاليات الفوريون.
- التطبيقات:
- أتمتة المهام:
تمكن وظائف الاستدعاء المساعدين من تنفيذ مهام مثل جدولة المواعيد وإرسال البريد الإلكتروني أو إدارة أجهزة إنترنت الأشياء (IoT).- التطبيقات:
- أنظمة المنزل الذكي (مثل التحكم في الأضواء وأجهزة تنظيم الحرارة).
- أدوات أتمتة المكاتب (مثل جدولة الاجتماعات ومسودات البريد الإلكتروني).
- التطبيقات:
5. تطبيقات التدريب والاستدلال المتقدمة
- الأدوات التعليمية:
الجمع بين قدرات الاستدلال ووظائف الاستدعاء لجلب وتحليل المحتوى التعليمي، وإنشاء الاختبارات، أو حل المشكلات الرياضية.- التطبيقات:
- منصات التعلم التكيفي.
- مساعدو تدريس الرياضيات والعلوم.
- التطبيقات:
- مساعدة البحث العلمي:
إنشاء رؤى أو تحليل مجموعات البيانات باستخدام ما قبل التدريب على الاستدلال ووظائف الاستدعاء لاسترجاع البيانات الخارجية.- التطبيقات:
- أدوات للباحثين في المجالات العلمية أو التقنية.
- مساعدو مراجعة الأدبيات التلقائيون.
- التطبيقات:
6. التطبيقات متعددة الوسائط
- مساعدو المحتوى متعدد الوسائط:
دمج توليد النصوص والقدرات البصرية لإنتاج مخرجات متعددة الوسائط مثل التفسيرات البصرية أو الأدلة التفاعلية.- التطبيقات:
- أدوات التشخيص الطبي التفاعلية (مثل الجمع بين التفسيرات النصية والمرئيات المشروحة).
- تعليمات تجميع المنتجات أو الإصلاح مع النصوص والرسوم البيانية.
- التطبيقات:
- توليد المحتوى الإبداعي:
استخدام قدرات المخرجات البصرية لإنشاء فنون بصرية أو رسوم بيانية معلوماتية أو إعلانات.- التطبيقات:
- مساعدو الكتابة الإبداعية أو التصميم.
- إنشاء النصوص الإعلانية والرسومات لحملات التسويق.
- التطبيقات:
كيفية استخدام وظائف الاستدعاء لـ GLM Z1 9B 0414 عبر Novita AI
أطلقت Novita AI دعمًا لوصف القدرات لكل LLM، ويمكنك مشاهدتها مباشرة في [console](https://novita.ai/models-console/?utm_source=blog_llm&utm_medium=article&utm_campaign=/ llama-4-maverick-function-calling/) و [docs](https://novita.ai/docs/guides/llm-function-calling/?utm_source=blog_llm&utm_medium=article&utm_campaign= llama-4-maverick-function-calling).
الخطوة 1: تسجيل الدخول إلى Novita AI
بمجرد الوصول إلى الصفحة الرئيسية لـ Novita AI، اضغط على زر “Log In” أو “Get Started” في الأعلى على اليمين. يمكنك تسجيل الدخول بسهولة باستخدام Google أو GitHub أو Hugging Face أو فقط بريدك الإلكتروني — الخيار لك!
الخطوة 2: انقر على “Model API” في لوحة التحكم!
بمجرد تسجيل الدخول، سيتم توجيهك إلى لوحة تحكم Novita. من الأعلى، انقر على “Model API”. يمنحك هذا القسم إمكانية الوصول إلى قائمة كاملة بالنماذج المتاحة، بالإضافة إلى معلومات مفصلة حول قدراتها — بما في ذلك ما إذا كانت تدعم وظائف الاستدعاء (Function Calling) و المخرجات المنظمة (Structured Outputs).
الخطوة 3: اختر النموذج الخاص بك وتحقق منه!
ابحث عن النموذج الذي يهمك، وانقر عليه، وستظهر لوحة على اليمين. تحت “Supported Capabilities”، سترى فورًا ما إذا كانت وظائف الاستدعاء و المخرجات المنظمة مدعومة.
الخطوة 4: تهيئة العميل (Client)
أولاً، تحتاج إلى تهيئة العميل باستخدام مفتاح API الخاص بـ Novita.
from openai import OpenAI
import json
client = OpenAI(
base_url="https://api.novita.ai/v3/openai",
# احصل على مفتاح API الخاص بـ Novita AI من: https://novita.ai/settings/key-management.
api_key="<مفتاح API الخاص بك لـ Novita AI>",
)
model = "thudm/glm-z1-9b-0414"
الخطوة 5: تعريف الوظيفة المراد استدعاؤها
بعد ذلك، قم بتعريف وظيفة Python التي يمكن للنموذج استدعاؤها. في هذا المثال، هي وظيفة للحصول على معلومات الطقس.
# دالة مثال لمحاكاة جلب بيانات الطقس.
def get_weather(location):
"""يسترجع الطقس الحالي لموقع معين."""
print("استدعاء وظيفة get_weather مع الموقع: ", location)
# في التطبيق الحقيقي، ستقوم باستدعاء API خارجي للطقس هنا.
# هذا مثال مبسط يعيد بيانات ثابتة.
return json.dumps({"location": location, "temperature": "60 درجة فهرنهايت"})
الخطوة 6: إنشاء طلب API مع الأدوات ورسالة المستخدم
الآن، قم بإنشاء طلب API إلى نقطة نهاية Novita. يتضمن هذا الطلب معلمة tools، التي تحدد الوظائف التي يمكن للنموذج استخدامها، بالإضافة إلى رسالة المستخدم.
tools = [
{
"type": "function",
"function": {
"name": "get_weather",
"description": "الحصول على الطقس لموقع ما، يجب على المستخدم تقديم الموقع أولاً",
"parameters": {
"type": "object",
"properties": {
"location": {
"type": "string",
"description": "المدينة والولاية، على سبيل المثال: San Francisco, CA",
}
},
"required": ["location"]
},
}
},
]
messages = [
{
"role": "user",
"content": "ما هو الطقس في سان فرانسيسكو؟"
}
]
# لنرسل الطلب ونطبع الرد.
response = client.chat.completions.create(
model=model,
messages=messages,
tools=tools,
)
# يرجى التحقق مما إذا كان الرد يحتوي على استدعاءات أدوات في حالة الإنتاج.
tool_call = response.choices[0].message.tool_calls[0]
print(tool_call.model_dump())
المخرجات:
{'id': '0', 'function': {'arguments': '{"location": "San Francisco, CA"}', 'name': 'get_weather'}, 'type': 'function'}
وظائف الاستدعاء + GLM Z1 9B = مساعد ذكي ومعياري ومتعدد اللغات يمكنه التحدث والتفكير والتصرف. سواء كنت تبني لوحات تحكم فورية أو روبوتات محادثة لغوية أو أدوات علمية، فإن هذا المزيج يربط بين استدلال LLM والإجراءات العملية. بفضل دعم التوصيل والتشغيل من Novita AI، يمكن للمطورين الآن بسهولة جلب هذه القدرات إلى منتجاتهم بأقل قدر من الكود وأقصى قدر من المرونة.
الأسئلة المتكررة
ما الذي تمكنه وظائف الاستدعاء بالضبط؟
تتيح وظائف الاستدعاء لنماذج LLM اختيار وتنفيذ الأدوات الخارجية (مثل APIs الطقس أو قواعد البيانات أو الوظائف المخصصة) والرد بنتائجها.
ما الذي يجعل GLM Z1 9B مميزًا لوظائف الاستدعاء؟
قوته في الاستدلال، ودعمه متعدد اللغات، وإمكانية توليد HTML/SVG تجعله مثاليًا للتطبيقات الديناميكية والتفاعلية والعالمية.
هل تنفيذ وظائف الاستدعاء صعب؟
لا. مع Novita AI، تحتاج فقط إلى تعريف وظيفة، وتقديم مخطط لها (schema)، واستخدام API الخاص بها لدمج رد النموذج مع مخرجات الأداة.
Novita AI هي منصة سحابية شاملة تُمكّن طموحاتك في الذكاء الاصطناعي. APIs متكاملة، بدون خادم (serverless)، ومثيلات GPU — الأدوات الفعالة من حيث التكلفة التي تحتاجها. تخلص من البنية التحتية، ابدأ مجانًا، وحقق رؤيتك للذكاء الاصطناعي.
