كيفية تحسين تكلفة الإنفاق على الذكاء الاصطناعي في Botpress

تواجه العديد من الشركات تحدي الاستفادة من إمكانيات تقنيات الذكاء الاصطناعي دون تجاوز الميزانية. نحن ندرك أهمية هذا التوازن وملتزمون بتقديم حلول تتيح لمستخدمينا الاستفادة من الذكاء الاصطناعي بشكل فعال من حيث التكلفة.

نهجنا في تكلفة الذكاء الاصطناعي

أولاً، من المهم فهم عنصرين أساسيين في كيفية تقليلنا لتكاليف الذكاء الاصطناعي لمستخدمينا مع الاستمرار في تقديم مزايا الذكاء الاصطناعي.

تسعير شفاف: بدون رسوم خفية

لا نضيف أي هامش ربح على المهام المتعلقة بالذكاء الاصطناعي. هذا يعني أن تكلفة الإنفاق على الذكاء الاصطناعي لديك مرتبطة مباشرة باستخدامك الفعلي دون أي رسوم إضافية من طرفنا.

تخزين ردود الذكاء الاصطناعي مؤقتاً

يعد التخزين المؤقت لإجابات الذكاء الاصطناعي من أكثر استراتيجياتنا فعالية لتقليل تكاليف الذكاء الاصطناعي للروبوتات. من خلال تخزين الردود مؤقتاً، نقلل عدد الطلبات إلى مزود النموذج اللغوي الكبير، مما يمكن أن يقلل تكلفة الاستعلامات بحوالي 30% ويوفر عليك المال دون التأثير على جودة تفاعل الروبوت مع المستخدمين.

نصائح لتحسين تكلفة الذكاء الاصطناعي

بعد أن استعرضنا اثنتين من الطرق التي نعتمدها لتقليل تكلفة الذكاء الاصطناعي لمستخدمينا، دعونا نلقي نظرة على نصائح يمكنك استخدامها أثناء بناء الروبوت الخاص بك لتقليل التكلفة أكثر.

حسّن قواعد المعرفة الخاصة بك

تحسين قواعد المعرفة (KBs) يمكن أن يؤثر بشكل كبير على تكلفة الذكاء الاصطناعي، حيث أن قواعد المعرفة غالباً ما تكون أكبر مصدر لتكاليف الذكاء الاصطناعي في مشاريع Botpress.

النصيحة 1: اختر النموذج المناسب للذكاء الاصطناعي

اختيار نموذج الذكاء الاصطناعي يؤثر بشكل كبير على التكلفة. بما أن GPT-3.5 Turbo أسرع وأرخص من GPT-4 Turbo، نوصي باختبار إعدادك جيداً باستخدام GPT-3.5 Turbo قبل التفكير في الترقية إلى إصدارات أكثر تقدماً.

وضع الوكيل الهجين لقواعد المعرفة لدينا يوفر حلاً وسطاً ممتازاً، حيث نستخدم في البداية GPT-3.5 Turbo لمحاولة الرد على الاستفسار وننتقل إلى GPT-4 Turbo فقط إذا لزم الأمر.

النصيحة 2: حماية قاعدة المعرفة الخاصة بك

يمكنك تقليل تكلفة الذكاء الاصطناعي من خلال حماية قاعدة المعرفة من الأسئلة الشائعة التقليدية التي لا تحتاج إلى ذكاء اصطناعي أو إجابات ذكية، وذلك باستخدام بطاقة البحث عن السجلات. تعمل هذه الطريقة كالتالي: إذا كنت تعلم أن المستخدمين غالباً ما يطرحون سؤالاً معيناً ولدينا 50 سؤالاً معروفاً مع إجاباتها، يمكننا إضافتها إلى جدول واستعلام ذلك الجدول باستخدام بطاقة البحث عن السجلات. إذا لم نجد إجابة، نبحث حينها فقط في قاعدة المعرفة.

النصيحة 3: تحديد نطاق قواعد المعرفة بشكل صحيح

اعتماداً على نوع وكمية المعلومات التي تريد إضافتها إلى قاعدة المعرفة، من الأفضل عادةً القيام بأمرين معاً لتقليل تكلفة الذكاء الاصطناعي. أولاً، نظم معلوماتك في قواعد معرفة أصغر، بحيث تكون كل قاعدة معرفة مخصصة لمنتج أو ميزة أو موضوع محدد. ثانياً، وجّه المستخدم عبر سير عمل يتضمن عدة أسئلة لتضييق نطاق البحث إلى قاعدة معرفة معينة؛ هذا لن يقلل التكلفة فقط، بل سيؤدي أيضاً إلى نتائج أفضل.

النصيحة 4: مصدر بيانات قاعدة المعرفة من الموقع الإلكتروني مقابل البحث في الويب

إذا كنت تستخدم موقعاً إلكترونياً كمصدر بيانات لقاعدة المعرفة ولا تجري تغييرات مستمرة على الموقع تحتاج إلى أن تنعكس على الروبوت في الوقت الفعلي، فإن خياراً فعالاً من حيث التكلفة هو استخدام البحث في الويب كمصدر بيانات لقاعدة المعرفة بدلاً من الموقع الإلكتروني. قبل الانتقال لهذا الخيار، تأكد من اختبار أداء الإجابات المتوقعة وعدم تدهوره مع هذا التغيير.

النصيحة 5: استعلام الجداول باستخدام بطاقة البحث عن السجلات أو تنفيذ الكود

إذا كان لديك جدول بيانات تريد الاستعلام منه، فكر في استخدام بطاقة البحث عن السجلات بدلاً من استخدام الجدول في قاعدة المعرفة. ولذوي الخبرة التقنية، يمكن أن يكون تنفيذ الكود طريقة أكثر فعالية من حيث التكلفة لاستعلام الجدول. يمكنك ذلك من خلال الاستعلام المباشر من بطاقة تنفيذ الكود وتخزين الناتج في متغير سير العمل لاستخدامه لاحقاً.

النصيحة 6: التحكم في الأجزاء

المقصود بالأجزاء هنا هو عدد الأجزاء التي سيتم استرجاعها من قاعدة المعرفة لتوليد الإجابة. بشكل عام، كلما زاد عدد الأجزاء المسترجعة، كانت الإجابة أدق – لكن سيستغرق ذلك وقتاً أطول وسيكلف المزيد من رموز الذكاء الاصطناعي. جرب حجم الأجزاء لتحديد أقل عدد يحقق إجابات دقيقة.

استخدم بطاقة تنفيذ الكود لتقليل تكلفة الذكاء الاصطناعي

يمكن أن تكون بطاقة تنفيذ الكود بديلاً مناسباً وفعالاً من حيث التكلفة لبعض بطاقات الذكاء الاصطناعي. فيما يلي بعض السيناريوهات التي يمكنك التفكير في استخدامها فيها:

بدائل ذكية للرسائل

إذا كنت تريد من الروبوت إرسال رد مختلف للذكاء الاصطناعي لنفس الاستفسار في كل مرة، يجب عليك تعطيل التخزين المؤقت (راجع الملحق لمعرفة كيفية ذلك). هناك حالات يمكن فيها تبرير زيادة تكلفة الذكاء الاصطناعي بتحسين تجربة المحادثة. لكن هذا ليس دائماً ضرورياً.

فكر في شيء مثل تحية بسيطة يتم توليدها باستخدام النماذج اللغوية الكبيرة. مع كل تحية ستتحمل تكلفة إضافية للذكاء الاصطناعي. هل يستحق الأمر؟ على الأرجح لا. لحسن الحظ، هناك حل فعال من حيث التكلفة: استخدم مصفوفة تحتوي على عدة ردود ووظيفة بسيطة لاختيار رد عشوائي وعرضه.

اعتماداً على حجم المحادثات، قد تكون المبالغ التي توفرها من خلال تطبيق هذه الطريقة جديرة بالجهد المبذول.

يمكنك العثور على مزيد من التفاصيل حول كيفية تنفيذ رسائل بديلة هنا.

تنفيذ الكود للمهام البسيطة

بالنسبة للمهام البسيطة، مثل إعادة تنسيق البيانات أو استخراج المعلومات من بيانات منظمة، يمكن أن يكون استخدام بطاقة تنفيذ الكود أكثر كفاءة وأقل تكلفة وأسرع من الاعتماد على نموذج لغوي كبير.

بدائل لوكيل التلخيص

يمكنك استخدام بطاقات تنفيذ الكود لإنشاء سجل محادثة خاص بك. ضع بطاقة تنفيذ الكود في أي مكان تريد فيه تتبع رسائل المستخدم والروبوت في متغير مصفوفة. بعد ذلك، يمكنك استخدام هذه المصفوفة وتقديمها كمرجع إلى قاعدة المعرفة.

بسّط كلما أمكن

اختر طريقة التفاعل الأبسط التي تحقق نفس الهدف دون التأثير على تجربة المستخدم. على سبيل المثال، إذا كنت ترغب في جمع ملاحظات المستخدمين، فإن نظام تقييم النجوم البسيط مع التعليقات سيكون أكثر فعالية من حيث التكلفة من استخدام الذكاء الاصطناعي لجمع نفس المعلومات.

نصائح لمهام الذكاء الاصطناعي، توليد النصوص، والترجمة

اختر النموذج المناسب للذكاء الاصطناعي

نعم، اختيار النموذج المناسب للذكاء الاصطناعي مهم جداً ويستحق الذكر مرتين. كما هو الحال مع قواعد المعرفة، يؤثر اختيار النموذج بشكل كبير على التكلفة في مهام الذكاء الاصطناعي. اختر GPT-3.5 Turbo للتعليمات الأقل تعقيداً. قبل التفكير في الترقية إلى إصدارات أكثر تقدماً، اختبر إعدادك جيداً مع هذا النموذج. تذكر أن GPT-4 Turbo يكلف 20 ضعف GPT-3.5 Turbo. ما لم تكن النتائج أفضل بكثير، اختر GPT-3.5 Turbo.

بالإضافة إلى ما سبق، يمكنك أيضاً تقليل تكلفة الذكاء الاصطناعي من خلال تقليل عدد الرموز المستخدمة في كل تشغيل لمهمة الذكاء الاصطناعي.

توصيتي هي أن تكون واعياً بتقليل هذا الرقم لأنه سيؤدي إلى اقتطاع أي رموز إضافية. على سبيل المثال، إذا حددت الحد الأقصى للطول بـ 2000 رمز وكان الموجه مع الناتج أكثر من 2000 رمز، فسيتم اقتطاع الإدخال وفقاً لذلك.

مهمة الذكاء الاصطناعي مقابل توليد النصوص بالذكاء الاصطناعي

بالنسبة للنواتج النصية البسيطة، تستخدم بطاقة توليد النصوص بالذكاء الاصطناعي رموزاً أقل ويسهل إعدادها مقارنة ببطاقة مهمة الذكاء الاصطناعي. أما في المهام التي تتطلب تحليل المعلومات، تتفوق بطاقة مهمة الذكاء الاصطناعي على بطاقة توليد النصوص.

لذا، أنصح باستخدام بطاقة مهمة الذكاء الاصطناعي عندما ترغب في معالجة المعلومات بالذكاء الاصطناعي (مثل اكتشاف نية المستخدم أو تحليل الإدخال). أما إذا كنت تريد الاستفادة من الذكاء الاصطناعي لتوليد نصوص، فاستخدم بطاقة توليد النصوص (مثل توسيع إجابة من قاعدة المعرفة أو توليد سؤال بطريقة إبداعية).

للاطلاع بشكل أعمق على الفروقات بين بطاقة مهمة الذكاء الاصطناعي وبطاقة توليد النصوص، تعرف على المزيد هنا.

الترجمة

إذا كان الروبوت الخاص بك سيتعامل مع عدد كبير من المحادثات متعددة اللغات، فكر في دمج الروابط مع خدمات الترجمة الخارجية كخيار أكثر توفيرًا للتكلفة.

يمكنك العثور على مزيد من المعلومات حول الربط هنا.

الخاتمة

مع هذه الاستراتيجيات والنصائح، ستتمكن من تحسين إنفاقك على الذكاء الاصطناعي في Botpress. فهم تأثير التكاليف لمهام مختلفة واختيار أكثر الطرق كفاءة لاحتياجاتك سيقلل من نفقات الذكاء الاصطناعي دون التأثير على الأداء.

فريقنا هنا لمساعدتك في استكشاف هذه الخيارات وضمان أن يقدم روبوتك أفضل تجربة ممكنة لمستخدميك بأعلى كفاءة من حيث التكلفة. قم بزيارة صفحة التسعير لمزيد من المعلومات أو انضم إلى خادم Discord الخاص بنا للحصول على المساعدة.

الملحق

كيفية منع التخزين المؤقت

إذا كنت ترغب في تجاوز التخزين المؤقت للحصول دائمًا على نتائج مباشرة، يمكنك اتباع أحد الخيارات التالية:

• لمنع التخزين المؤقت بشكل دائم: أضف `And discard:{{Date.now()}}` في جميع بطاقات الذكاء الاصطناعي ذات الصلة (مثل مطالبات مهام الذكاء الاصطناعي، في سياق قاعدة المعرفة، إلخ).
• لمنع التخزين المؤقت مؤقتًا: انشر الروبوت الخاص بك واختبره من نافذة التصفح المتخفي.

الدورات الموصى بها

• ‍هندسة مطالبات ChatGPT للمطورين (على الرغم من أن العنوان موجه للمطورين، إلا أن غير المطورين سيستفيدون أيضًا!)
• ‍بناء الأنظمة باستخدام ChatGPT API