في العالم المتغير بسرعة للذكاء الاصطناعي، أصبحت القدرة على بث الاستجابات من نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) في الوقت الحقيقي ضرورية لتعزيز تفاعلات المستخدمين وتحسين أداء التطبيقات العامة. واحدة من أفضل الطرق لتحقيق ذلك هي من خلال الأحداث المرسلة من الخادم (SSE)، وهي تقنية قوية مبنية على بروتوكول HTTP توفر قناة اتصال أحادية الاتجاه بين الخادم والعميل. في هذه المقالة، سنتناول كيف يعمل SSE، وكيف يمكن استخدامه لبث استجابات LLM، وكيف يمكن لأدوات مثل Apidog تبسيط عملية تصحيح الأخطاء وتحسين كفاءة التطوير.
ما هي الأحداث المرسلة من الخادم (SSE)؟
الأحداث المرسلة من الخادم هي تقنية اتصال خفيفة الوزن في الوقت الحقيقي تستند إلى بروتوكول HTTP. مع SSE، يقوم الخادم بتأسيس اتصال مستمر، أحادي الاتجاه إلى العميل. يقوم الخادم بدفع التحديثات إلى العميل دون حاجة العميل إلى طلب بيانات جديدة بشكل متكرر. هذا يجعل SSE مثاليًا لبث المحتوى الديناميكي مثل التحديثات في الوقت الحقيقي، والإشعارات الحية، وفي حالة نماذج الذكاء الاصطناعي، الاستجابات المستمرة من LLMs.
تكمن جماليات SSE في بساطته وانخفاض تكلفته. على عكس WebSockets، التي تسمح باتصالات ثنائية الاتجاه، تم تصميم SSE للسيناريوهات التي يحتاج فيها الخادم إلى دفع البيانات باستمرار إلى العميل. هذا مفيد بشكل خاص عند بث المحتوى الذي يتم إنشاؤه بواسطة الذكاء الاصطناعي في الوقت الحقيقي، حيث يمكن للعميل رؤية عملية التفكير للنموذج تتكشف أثناء توليد كل جزء من الاستجابة.
كيف يعمل SSE في بث LLM
عند استخدام LLMs، خاصة مع نماذج معقدة مثل DeepSeek R1، تصل الاستجابات غالبًا على شكل قطع متكسرة. مع SSE، يتم إرسال كل من هذه القطع كـ "حدث" منفصل في البث. هذا يسمح للمطورين والمستخدمين النهائيين بمشاهدة العملية الكاملة في الوقت الحقيقي. مع إرسال الخادم لكل حدث، يتم تحديث العميل على الفور، مما يضمن أن المستخدمين يحصلون على أحدث المعلومات المتاحة.
فوائد استخدام SSE لاستجابات نماذج الذكاء الاصطناعي
- تسليم بيانات في الوقت الحقيقي: يسمح SSE للعميل بتلقي التحديثات على الفور عند توليدها، دون أي تأخير.
- اتصالات فعالة: يرسل الخادم البيانات فقط عند حدوث أحداث جديدة، مما يقلل من الطلبات غير الضرورية ويحسن من كفاءة النظام.
- تبسيط التنفيذ على جانب العميل: مع SSE، لا يحتاج العملاء إلى منطق معقد للتعامل مع تحديثات البيانات المستمرة، حيث يتم تلقيها وعرضها تلقائيًا.
إعداد تصحيح الأخطاء لـ SSE مع Apidog
للبدء في تصحيح الأخطاء باستخدام SSE مع Apidog، تأكد من أنك تستخدم الإصدار 2.6.49 أو أعلى. يوفر Apidog منصة سهلة الاستخدام للعمل مع واجهات برمجة التطبيقات، مما يجعل من الأسهل التعامل مع اتصالات SSE وتصحيح البيانات الحية من LLMs مثل DeepSeek R1.
الخطوة 1: إنشاء نقطة نهاية جديدة في Apidog
ابدأ بـ إنشاء مشروع HTTP جديد في Apidog. هذا يسمح لك بإعداد مساحة عمل لاختبار وتصحيح طلبات واجهة برمجة التطبيقات الخاصة بك. بمجرد إعداد مشروعك، أضف نقطة نهاية جديدة عن طريق إدخال عنوان URL الخاص بنموذج الذكاء الاصطناعي. هذه هي النقطة التي سيأتي منها بث SSE. في هذا المثال، سنستخدم DeepSeek كنموذج ذكاء اصطناعي. (نصيحة احترافية: يمكنك استنساخ مشروع واجهة برمجة تطبيقات DeepSeek الجاهز في مركز واجهات برمجة التطبيقات الخاص بـ Apidog).
الخطوة 2: إرسال الطلب
بعد إضافة نقطة النهاية، أرسل الطلب إلى الخادم من خلال النقر على إرسال في الزاوية العليا اليمنى. إذا كانت استجابة الخادم تحتوي على رأس Content-Type: text/event-stream، فسيقوم Apidog بالتعرف تلقائيًا على أن البيانات يتم بثها عبر SSE. سيقوم النظام الذكي لـ Apidog بتحليل هذه الاستجابة وعرضها في لوحة الاستجابة، مما يسمح لك برؤية البث في الوقت الحقيقي كما يتم توليده.
الخطوة 3: عرض الاستجابات في الوقت الحقيقي
عرض الخط الزمني في Apidog هو المكان الذي تحدث فيه السحر. أثناء قيام نموذج الذكاء الاصطناعي ببث استجاباته، يتم تحديث عرض الخط الزمني ديناميكيًا، حيث يعرض كل جزء من الاستجابة في الوقت الحقيقي. يتيح لك هذا العرض تتبع تطور عملية تفكير الذكاء الاصطناعي، مما يمنحك رؤى قيمة حول كيفية توليده للمخرجات النهائية.
الخطوة 4: عرض استجابة SSE في رد كامل
بينما يوفر SSE طريقة قوية لبث البيانات، فإنه غالبًا ما يتطلب معالجة إضافية للتعامل مع الاستجابات المجزأة. تم تصميم ميزة Auto-Merge في Apidog لمعالجة هذا التحدي. عند بث ردود الذكاء الاصطناعي، غالبًا ما تأتي البيانات في عدة قطع، خاصة مع نماذج مثل OpenAI وGemini أو Claude. يقوم Apidog تلقائيًا بدمج هذه القطع في استجابة كاملة موحدة.
تقوم هذه الميزة بإلغاء الحاجة إلى معالجة البيانات يدويًا، مما يسمح للمطورين بالتركيز على تحليل مخرجات الذكاء الاصطناعي بدلاً من التعامل مع تعقيدات دمج الرسائل المجزأة.
تصوير عملية التفكير من نماذج التفكير: واحدة من الميزات البارزة عند العمل مع نماذج التفكير مثل DeepSeek R1 هي قدرة Apidog على عرض عملية تفكير النموذج مباشرة في عرض Timeline.
بينما يقوم الذكاء الاصطناعي بتوليد الاستجابات، لا يعرض Apidog بيانات الاستجابة فحسب، بل يوفر أيضًا تمثيلًا بصريًا لكيفية وصول النموذج إلى استنتاجاته. يوفر هذا طريقة أكثر بديهية لتصحيح الأخطاء وفهم التفكير وراء الاستجابات من الذكاء الاصطناعي.
تنسيقات مدعومة للدمج التلقائي
يمكن لـ Apidog التعرف تلقائيًا ودمج الاستجابات من عدة تنسيقات شائعة لنماذج الذكاء الاصطناعي:
- تنسيق واجهة برمجة تطبيقات OpenAI
- تنسيق واجهة برمجة تطبيقات Gemini
- تنسيق واجهة برمجة تطبيقات Claude
عندما تتطابق استجابة نموذج الذكاء الاصطناعي مع أي من هذه التنسيقات، يقوم Apidog بدمج القطع بسلاسة في رد كامل. هذا يجعل تصحيح استجابات SSE أكثر كفاءة، حيث لا يحتاج المطور إلى تجميع القطع يدويًا.
لماذا استخدام الدمج التلقائي لتصحيح أخطاء LLM؟
- كفاءة الوقت: يمكن للمطورين تجنب المهمة المملة لدمج قطع الاستجابة يدويًا.
- تحسين تصحيح الأخطاء: تتيح الاستجابة الموحدة والكاملة تحليلًا أوضح لسلوك الذكاء الاصطناعي.
- تعزيز الرؤية: إضافة تمثيل بصري لعملية تفكير النموذج تضيف طبقة إضافية من الفهم، خاصة لنماذج معقدة مثل DeepSeek R1.
تخصيص قواعد تصحيح أخطاء SSE في Apidog
في بعض الحالات، قد لا تعمل ميزة Auto-Merge المدمجة كما هو متوقع، خاصة عند التعامل مع نماذج ذكاء اصطناعي مخصصة أو تنسيقات غير قياسية. يسمح لك Apidog بتخصيص طريقة التعامل مع الاستجابات باستخدام قواعد استخراج JSONPath أو نصوص المعالجة اللاحقة.
تكوين قواعد استخراج JSONPath
إذا كانت استجابة SSE في تنسيق JSON ولكن لا تتوافق مع القواعد المدمجة للتعرف على تنسيقات مثل OpenAI وClaude أو Gemini، يمكنك تكوين JSONPath لاستخراج المحتوى اللازم.
على سبيل المثال، اعتبر الاستجابة الخام التالية لـ SSE:
data: {"choices":[{"index":0,"message":{"role":"assistant","content":"H"},"logprobs":null,"finish_reason":"stop"}]}
data: {"choices":[{"index":0,"message":{"role":"assistant","content":"i"},"logprobs":null,"finish_reason":"stop"}]}لاستخراج محتوى حقل message.content، ستقوم بتكوين JSONPath كالتالي: $.choices[0].message.content
ستقوم هذه التكوينات بسحب المحتوى: Hi
من خلال استخدام JSONPath، يمكنك تخصيص كيفية تعامل Apidog مع الاستجابات، مما يضمن أنك تستخرج دائمًا البيانات الصحيحة.
استخدام نصوص المعالجة اللاحقة لـ SSE غير JSON
بالنسبة للاستجابات غير JSON، يوفر Apidog القدرة على استخدام نصوص المعالجة اللاحقة للتلاعب واستخراج البيانات من بث SSE. يتيح لك ذلك كتابة نصوص مخصصة تتعامل مع تنسيقات بيانات محددة لا تتوافق مع الهياكل التقليدية لـ JSON.
إذا كنت تتعامل مع تنسيق نموذج غير مدعوم، يمكنك أيضًا الاتصال بدعم Apidog الفني لطلب إضافة التنسيق للدعم المدمج.
أفضل الممارسات لبث استجابات LLM باستخدام SSE
عند بث استجابات LLM باستخدام SSE، هناك العديد من أفضل الممارسات التي يجب أن تضعها في اعتبارك لضمان تصحيح الأخطاء بسلاسة وكفاءة:
- التعامل مع التجزئة برفق: توقع دائمًا أن تأتي استجابات نموذج الذكاء الاصطناعي في عدة قطع، واستخدم ميزة
Auto-Mergeلتبسيط هذه العملية. - اختبار مع نماذج ذكاء اصطناعي مختلفة: استخدم نماذج مثل OpenAI وGemini وDeepSeek R1 لاستكشاف سلوك التنسيقات المختلفة وضمان إعدادك يمكن أن يتعامل مع أنواع استجابات متعددة.
- استخدم عرض الخط الزمني لتصحيح الأخطاء: استغل عرض الخط الزمني الخاص بـ Apidog للحصول على تحليل تفصيلي في الوقت الحقيقي لكيفية تطور الاستجابات، خاصة لنماذج الذكاء الاصطناعي المعقدة.
- تخصيص للتنسيقات غير القياسية: إذا لزم الأمر، استخدم JSONPath أو نصوص المعالجة اللاحقة للتعامل مع تنسيقات SSE غير القياسية أو لتحسين عملية استخراج البيانات.
الخاتمة: تعزيز بث LLM باستخدام SSE
توفر الأحداث المرسلة من الخادم آلية قوية لبث الاستجابات في الوقت الحقيقي من نماذج الذكاء الاصطناعي، خاصة عند التعامل مع LLMs الكبيرة والمعقدة. من خلال استخدام أدوات تصحيح الأخطاء SSE الخاصة بـ Apidog، بما في ذلك ميزة Auto-Merge والتصور المحسّن، يمكن للمطورين تبسيط عملية التعامل مع الاستجابات المجزأة والحصول على رؤى أعمق عن سلوك النموذج. سواء كنت تقوم بتصحيح استجابات من نماذج شهيرة مثل OpenAI أو تعمل مع حلول ذكاء اصطناعي مخصصة، يضمن Apidog أنك تستطيع تتبع ودمج وتحليل بيانات SSE بسهولة وبشكل فعال.