مع استمرار تطور تقنية الذكاء الاصطناعي، أصبحت القدرة على التفاعل مع نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) في الوقت الحقيقي ضرورية للمطورين والفرق التي تعمل مع واجهات برمجة التطبيقات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي. تدعم نماذج مثل OpenAI وGemini وClaude إخراج البيانات بالتدفق، مما يسمح للمستخدمين برؤية ردود الذكاء الاصطناعي أثناء توليدها. هذا يلغي فترات الانتظار الطويلة ويسمح بتفاعلات أكثر ديناميكية وكفاءة.
عادةً ما يستخدم إخراج البيانات بالتدفق تنسيق SSE (الأحداث المرسلة من الخادم)، الذي يضمن تسليم الردود بشكل مستمر. توفر هذه الطريقة وسيلة أكثر تفاعلية للانخراط مع نماذج الذكاء الاصطناعي في الوقت الحقيقي. Apidog، أداة تطوير واجهات برمجة التطبيقات الرائدة، كانت في طليعة دعم تصحيح الأخطاء الخاصة بـ SSE. مع الاستخدام المتزايد لوظائف واجهة برمجة التطبيقات الخاصة بالذكاء الاصطناعي، قامت Apidog بتحسين قدرات تصحيح الأخطاء الخاصة بـ SSE لتلبية احتياجات نقاط نهاية واجهة برمجة التطبيقات الخاصة بالذكاء الاصطناعي بشكل أفضل، مما يمكّن المطورين من رؤية ردود الذكاء الاصطناعي أثناء توليدها. يقدم هذا التقدم تحسينات كبيرة، خاصة عند العمل مع نماذج معقدة.
في هذه المقالة، سنستكشف كيف يمكن أن تحدث ميزة تصحيح الأخطاء المحسّنة الخاصة بـ SSE من Apidog ثورة في كيفية اختبار المطورين وتفاعلهم مع واجهات برمجة التطبيقات الخاصة بالذكاء الاصطناعي.
ثلاث خطوات لاختبار واجهات برمجة التطبيقات الخاصة بـ LLM باستخدام تصحيح الأخطاء SSE من Apidog
تسمح ميزة تصحيح الأخطاء المحسّنة من Apidog برؤية ردود نموذج الذكاء الاصطناعي كما يتم بثها في الوقت الحقيقي. كما أنها تقوم بدمج البيانات المجزأة تلقائيًا في نص واضح و قابل للقراءة، مما يسهل فهم مسار تفكير الذكاء الاصطناعي - خاصة عند التعامل مع نماذج معقدة مثل DeepSeek R1.
إليك كيفية البدء باستخدام هذه الميزة القوية:
الخطوة 1: إنشاء طلب HTTP
تأكد من أن إصدار Apidog لديك هو 2.6.49 أو أحدث.
ابدأ بفتح Apidog وإنشاء مشروع HTTP جديد. أضف نقطة نهاية جديدة لأي نماذج ذكاء اصطناعي ترغب في اختبارها، وقم بتكوين مفاتيح واجهة برمجة التطبيقات ضمن إعدادات الطلب.
على سبيل المثال، للتفاعل مع واجهة برمجة التطبيقات الخاصة بـ DeepSeek، يمكنك نسخ طلب cURL التالي إلى حقل مسار نقطة النهاية.
ملاحظة: يجب تعيين حقل stream على true لتمكين ردود SSE.
curl https://api.deepseek.com/chat/completions \
-H "Content-Type: application/json" \
-H "Authorization: Bearer {{API_KEY}}" \
-d '{
"model": "deepseek-chat",
"messages": [
{"role": "user", "content": "اكتب كود بايثون لجمع الأرقام من 1 إلى 100."},
],
"stream": true
}'
ستقوم Apidog تلقائيًا بملء الإعدادات الضرورية.
الخطوة 2: إرسال الطلب
عند إرسال الطلب، تقوم Apidog تلقائيًا بالتحقق من Content-Type للرد. إذا كانت تحتوي على text/event-stream، ستقوم Apidog بتحليل الرد كأحداث SSE وبث الإخراج وفقًا لذلك، مما يسمح لك برؤية البيانات تتكشف في الوقت الحقيقي.
الخطوة 3: عرض الردود في الوقت الحقيقي
يعرض عرض الجدول الزمني في Apidog محتوى الاستجابة المتدفقة كما يتم استلامها. تقوم النظام تلقائيًا بدمج البيانات المجزأة في نص قابل للقراءة، مما يقدمها في لوحة الرد أثناء عملية معالجة وتنفيذ الذكاء الاصطناعي.
تخصيص قواعد تصحيح الأخطاء SSE في Apidog
في بعض الحالات، قد لا تعمل ميزة Auto-Merge المدمجة في Apidog كما هو متوقع، خاصة عند التعامل مع نماذج ذكاء اصطناعي مخصصة أو تنسيقات ردود غير قياسية. لمعالجة ذلك، يسمح Apidog لك بتخصيص كيفية معالجة الردود باستخدام قواعد استخراج JSONPath أو برامج نص المعالجة اللاحقة.
تكوين قواعد استخراج JSONPath
عندما يكون رد SSE بتنسيق JSON ولكنه لا يتبع قواعد التعرف الافتراضية (مثل تلك الخاصة بـ OpenAI أو Claude أو Gemini)، يمكنك إعداد JSONPath لاستخراج البيانات التي تحتاجها.
على سبيل المثال، إذا كنت تتلقى رد SSE الخام التالي:
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"}]}لإستخراج محتوى حقل message.content، يمكنك تكوين JSONPath على النحو التالي:
$.choices[0].message.content
سيسحب هذا المحتوى: Hi. مع JSONPath، لديك السيطرة الكاملة على كيفية تعامل Apidog واستخراج البيانات من ردودك.
استخدام برامج نص المعالجة اللاحقة لـ SSE غير JSON
لردود التي ليست بتنسيق JSON، مثل النص العادي أو XML، يوفر لك Apidog خيار كتابة برامج نص المعالجة اللاحقة. تتيح لك هذه البرامج معالجة واستخراج البيانات من تدفقات SSE، مما يمنحك المرونة في التعامل مع أي تنسيق بيانات لا يتوافق مع الهياكل التقليدية لـ JSON.
إذا كنت تعمل مع تنسيق ردود غير مدعوم، يمكنك أيضًا الاتصال بفريق الدعم الفني لـ Apidog لطلب دعم مدمج للتنسيق المحدد.
مع هذه الخيارات التخصيصية، يضمن Apidog أنك تستطيع تخصيص تجربة التصحيح لتناسب احتياجات اختبار واجهة برمجة التطبيقات الخاصة بك الفريدة.
فوائد رئيسية لتصحيح الأخطاء SSE من Apidog لنماذج الذكاء الاصطناعي
تأتي وظيفة تصحيح الأخطاء SSE المبتكرة من Apidog بالعديد من المزايا للمطورين الذين يعملون مع واجهات برمجة التطبيقات الخاصة بالذكاء الاصطناعي. دعنا نستكشف بعض الفوائد الرئيسية:
- عرض الردود في الوقت الحقيقي: القدرة على رؤية الردود تتكشف في الوقت الحقيقي تزيد من كفاءة تصحيح الأخطاء، وتوفر الوقت المستغرق في انتظار الردود الكاملة من واجهة برمجة التطبيقات.
- الدمج التلقائي للردود: تقوم Apidog بدمج الفقرات المتدفقة تلقائيًا في نص قابل للقراءة للنماذج المدعومة، مثل تلك التي تتبع تنسيقات OpenAI أو Gemini أو Claude.
- تصور عملية التفكير: لنماذج الاستدلال مثل DeepSeek R1، تعرض Apidog حتى عملية تفكير النموذج في الوقت الحقيقي. هذا يوفر رؤية أكثر شفافية حول كيفية توليد النموذج لردوده، مما يساعد المطورين على تحسين وتعديل التفاعل.
- قواعد دمج قابلة للتخصيص: يوفر Apidog المرونة عن طريق السماح للمطورين بتعريف قواعد الدمج الخاصة بهم عند فشل ميزة الدمج التلقائي. يضمن ذلك حلاً أكثر تخصيصًا، يأخذ في الاعتبار تنسيقات الردود المختلفة.
لماذا يعد تصحيح الأخطاء SSE من Apidog نقطة تحول في تطوير الذكاء الاصطناعي
مع زيادة تطبيقات الذكاء الاصطناعي المدفوعة، يحتاج المطورون إلى أدوات يمكنها التعامل مع تفاعلات بيانات معقدة في الوقت الحقيقي. تعد ميزة تصحيح الأخطاء SSE من Apidog نقطة تحول لأنها:
- تبسط اختبار نماذج الذكاء الاصطناعي: تجعل الرؤية في الوقت الحقيقي للاستجابات وعملية التفكير من السهل على المطورين اختبار وتحسين تفاعلات نماذج الذكاء الاصطناعي.
- تعزز الكفاءة: يتيح الدمج التلقائي للردود المجزأة توفير الوقت، مما يحسن سير العمل ويقلل من مخاطر الأخطاء.
- تعزز الشفافية: يوفر تصور عملية تفكير الذكاء الاصطناعي في الوقت الحقيقي رؤى قيمة حول المنطق وراء الردود، وهو أمر بالغ الأهمية في تصحيح الأخطاء والتحسين.
- يوفر المرونة: مع قواعد الدمج المخصصة والبرامج النصية، يضمن Apidog أن يتمكن المطورون من العمل مع أي نموذج ذكاء اصطناعي وأي تنسيق رد بسلاسة.
احتضان تصحيح الأخطاء في واجهات برمجة التطبيقات للذكاء الاصطناعي في الوقت الحقيقي مع Apidog
لا تعتبر ميزة تصحيح الأخطاء SSE من Apidog مجرد تحسين؛ إنها أداة قوية تمكن المطورين من تصحيح الأخطاء والتفاعل مع نماذج الذكاء الاصطناعي بشكل أكثر كفاءة وشفافية. من خلال تقديم دمج في الوقت الحقيقي لردود التدفق وعرض عملية تفكير الذكاء الاصطناعي، يبسط Apidog بشكل كبير عملية الاختبار والتطوير لواجهات برمجة التطبيقات الخاصة بالذكاء الاصطناعي.