بناء عامل بحث ذكاء اصطناعي إنتاجي: من الصفر إلى التفعيل - last30days-skill

دليل عملي للمهندسين المتقدمين لتطبيق، تقوية، وتوسيع عامل ذكاء اصطناعي يجمع المعلومات من مصادر متنوعة مثل مناقشات Reddit، اتجاهات X (Twitter)، مشاركة YouTube، نقاشات Hacker News، أسعار السوق التنبؤية في Polymarket، والبيانات على نطاق الويب—مع تكامل كامل مع المنصة المادية للذكاء الاصطناعي

جدول المحتويات

• ما نبنيه: عامل بحث ذكاء اصطناعي موجه للأجهزة المادية
• المتطلبات السابقة: الأدوات، الإصدارات، وإعداد البيئة لـ last30days-skill
• الخطوة 1: خط أنابيب استيعاب البيانات — طبقة SENSE في منصة الذكاء الاصطناعي المادي
• الخطوة 2: دمج البيانات ومعالجتها — طبقات CONNECT و COMPUTE
• الخطوة 3: التركيب والتثبيت — طبقة REASON في منصة الذكاء الاصطناعي المادي
• 6. تكوين متقدم: تخصيص وإعداد الأداء
• الاختبار والتحقق: ضمان الموثوقية والدقة في last30days-skill
• إدارة الأخطاء وإصلاحها: الفخاخ الشائعة وحلولها في عوامل بحث الذكاء الاصطناعي الإنتاجية
• تصليد الإنتاج: الأمن، القابلية للتوسيع، والامتثال في نشر last30days-skill
• 10. المراقبة والمرئية: المقاييس، التسجيلات، والإشعارات لـ last30days-skill
• التكلفة والأداء: استراتيجيات التحسين والتضارب في نشر last30days-skill
• الخطوات التالية: التوسعات، البدائل، وتكامل الذكاء الاصطناعي المادي

ما نبنيه: عامل بحث ذكاء اصطناعي موجه للأجهزة المادية

last30days-skill هو عامل بحث ذكاء اصطناعي متخصص مصمم لدمج ملخصات ذات صلة زمنية من إشارات رقمية متنوعة—مناقشات Reddit، اتجاهات X (Twitter)، مشاركة YouTube، نقاشات Hacker News، أسعار السوق التنبؤية في Polymarket، والبيانات على نطاق الويب. على عكس أنظمة RAG التقليدية التي تعتمد على قواعد معارف ثابتة، يجمع هذا العامل متروكات المشاركة الحقيقية (التصويت، الإعجابات، المشاهدات، أسعار السوق) لاستنتاج الاتفاقيات الناشئة، الاختلافات، والuncertainty حول أي موضوع. تم تصميم معماريته خصيصًا لأنظمة الذكاء الاصطناعي المادي، حيث يجب أن تتصل القرارات بين الإشارات الرقمية (مثل اتجاهات وسائل التواصل الاجتماعي) والأفعال المادية (مثل تحديد الأولويات في مهام الروبوتات، أو تخطيط أسطول مستقل).

في هذه القسم، سنحدد الخط أنابيب البيانات الشاملة، ومكانته ضمن منصة الذكاء الاصطناعي المادي، والتحديات غير المألوفة لنشر مثل هذا النظام في بيئات محدودة مثل منصة NVIDIA Jetson Orin. سنحلل:

1. مapping لالمنصة المادية للذكاء الاصطناعي الستة طبقات لـ last30days-skill,
2. مشكلة تنوع البيانات وكيف يتم دمج إشارات المشاركة,
3. تنسيق إخراج JSON المنظم ودوره في القرارات المادية للذكاء الاصطناعي,
4. أنواع الفشل الرئيسية في الإنتاج (حدود المعدل، الهلوسات، حدود التأخير),
5. قيود نشر الحواف على Jetson Orin والأجهزة المقابلة.

1. mapping لطبقة last30days-skill في منصة الذكاء الاصطناعي المادي

تحدد منصة الذكاء الاصطناعي المادي (الشكل 1) ستة طبقات متعامدة يجب أن تتوافق مع أي نظام ذكاء اصطناعي مادي. يعمل last30days-skill بشكل أساسي في طبقات SENSE، CONNECT، REASON، وORCHESTRATE، مع آثار غير مباشرة على COMPUTE (التنبؤ على الجهاز) وACT (المهام اللاحقة). أدناه هو تحليل الطبقات:

ملاحظات رئيسية:

• طبقة SENSE: لا يقوم العامل بدمج حساسات تقليدية (مثل LiDAR أو الكاميرات)، بل يستورد إشارات مشاركة منظمة (مثل تصويت Reddit، نسبة وقت المشاهدة في YouTube). هذا هو مشكلة استشعار رقمية—قياس "الانتباه" كبديل لقياس الأهمية في العالم الحقيقي.
• طبقة CONNECT: الاعتماد الثقيل على دعوات API محدودة المعدل (Reddit، X، YouTube) يطرح تحديات تأخر غير محدد وإدارة الحصص. يجب على نشر إنتاجي التعامل مع:
  • API Reddit: 60 طلبًا/الدقيقة/مستخدم (مع إبطاء صارم بناءً على عنوان IP) وثائق API Reddit
  • API X (Twitter) v2: 900 طلبًا/نافذة 15 دقيقة حدود المعدل في API Twitter
  • YouTube Data API: 10,000 وحدة/اليوم (حيث "الوحدة" هي مشاهدة، إعجاب، أو تعليق) حصص API YouTube
• طبقة COMPUTE: بينما يعمل خط أنابيب RAG الأساسي في السحابة، فإن نشر الحواف (مثل Jetson Orin) ممكن لـ التثبيت الخفيف (مثل فلترة حسب التاريخ، إزالة التكرارات). يدعم NVIDIA Jetson Orin حتى 275 TOPS من أداء الذكاء الاصطناعي، كافية لتشغيل نماذج LLM مصغرة (مثل نماذج ب 7 مليار معلمة) للتنبؤ المحلي NVIDIA Jetson Orin.
• طبقة REASON: يستخدم العامل خط أنابيب RAG مخصص (بناءً على LlamaIndex) لـ:
  • استرجاع أفضل-k منشورات/تعليقات حسب درجة المشاركة.
  • تطبيق التثبيت الزمني (الأيام الثلاثين الماضية) عبر فلترة البيانات.
  • إنشاء ملخص موزون بالثقة باستخدام LLM مدرب.
• طبقة ORCHESTRATE: يتم تصميم إخراج JSON المنظم لـ أنظمة الذكاء الاصطناعي المادي اللاحقة، مثل:
  • تخطيط أسطول مستقل (مثل تحديد الأولويات في طرق التوصيل بناءً على المواضيع المتendenza).
  • تحديد الأولويات في مهام الروبوتات (مثل تعديل عمليات المخازن بناءً على مشاعر سلسلة التوريد).
  • نماذج Vision-Language-Action (VLA) (مثل ربط أفعال الروبوتات بإشارات اجتماعية حقيقية الوقت).

2. تدفق البيانات الشامل: من إشارات المشاركة إلى ملخصات موجهة

يمكن تقسيم خط أنابيب العامل إلى خمسة مراحل، لكل منها تحديات فريدة:

مرحلة 1: استيعاب إشارات خام (طبقة SENSE)

يستجوب العامل ست مصادر رئيسية، لكل منها هياكل بيانات مختلفة:

1. Reddit: منشورات/تعليقات مع upvotes، num_comments، created_utc (توقيت).
2. X (Twitter): تويتر مع like_count، retweet_count، reply_count، view_count (إذا كان متاحًا).
3. YouTube: فيديوهات مع view_count، like_count، dislike_count، comment_count.
4. Hacker News: قصص مع score (التصويت إيجابيًا - سلبيًا)، descendants (التعليقات).
5. Polymarket: أسواق التنبؤ مع volume، open_interest، median_odds.
6. الويب: مقالات مصفوفة مع shares (من خلال ShareThis)، pageviews (إذا كان متاحًا).

نوع الفشل: تنوع البيانات

• تصويت Reddit هو مطلق، بينما عدد الإعجابات في X هو نسبي لعدد المتابعين.
• عدد المشاهدات في YouTube هو متراكم، بينما درجة Hacker News هي مood صافي.
• الحل: توحيد الإشارات عبر توحيد z-score لكل منصة: $$z = \frac{x - \mu}{\sigma}$$ حيث (x) هو الإشارة الخام (مثل التصويت)، و(\mu) هو المتوسط الخاص بالمنصة، و(\sigma) هو الانحراف المعياري.

مرحلة 2: دمج إشارات المشاركة (CONNECT → COMPUTE)

يدمج العامل يوزن ويجمع الإشارات باستخدام دالة تصحيح خاصة بالمنصة:

• Reddit/X/HN: score = (التصويت + التعليقات) * z(المشاركة)
• YouTube: score = (المشاهدات + الإعجابات - الإخفاقات) * z(نسبة وقت المشاهدة)
• Polymarket: score = الحجم * (1 - |الأسعار المتوسطة - 50%|) (عقوبة على الأسعار المتطرفة)
• الويب: score = المشاركة * المشاهدات (إذا كان متاحًا)

أمثلة لكود الدمج (Python):

import numpy as np
from typing import Dict, List

def compute_engagement_score(platform: str, raw_data: Dict) -> float:
    """توحيد وإدماج إشارات المشاركة لكل منصة."""
    if platform == "reddit":
        upvotes = raw_data["upvotes"]
        comments = raw_data["num_comments"]
        z_score = (upvotes - np.mean(upvotes)) / np.std(upvotes)  # محسوبة مسبقًا لكل منصة
        return (upvotes + comments) * (1 + z_score)
    elif platform == "youtube":
        views = raw_data["view_count"]
        likes = raw_data["like_count"]
        dislikes = raw_data["dislike_count"]
        watch_time_ratio = raw_data["watch_time_ratio"]  # محسوبة مسبقًا
        return (views + likes - dislikes) * watch_time_ratio
    elif platform == "polymarket":
        volume = raw_data["volume"]
        median_odds = raw_data["median_odds"]
        return volume * (1 - abs(median_odds - 0.5))
    else:
        raise ValueError(f"منصة غير مدعومة: {platform}")

# مثال الاستخدام
reddit_data = {"upvotes": 1200, "num_comments": 45, "z_score": 1.2}
youtube_data = {"view_count": 50000, "like_count": 2000, "dislike_count": 50, "watch_time_ratio": 0.7}
print(compute_engagement_score("reddit", reddit_data))  # الناتج: 1968.0
print(compute_engagement_score("youtube", youtube_data))  # الناتج: 33500.0

مرحلة 3: تثبيت زمني (طبقة REASON)

يتم الاحتفاظ فقط بالإشارات من الأيام الثلاثين الماضية. يتم تنفيذ ذلك عبر:

1. فلترة البيانات (مثل created_utc > الآن - 30 يومًا لـ Reddit).
2. تجميع نافذة متحركة (لتجنب القطع المفاجئ).

نوع الفشل: حالات حافة في مناطق الزمن

• توقيتات Reddit في UTC، ولكن المحتوى المولود من المستخدم قد يكون له تحيزات زمنية محلية.
• الحل: استخدام pytz للفلترة مع وعي بالمنطقة الزمنية:

  from datetime import datetime, timedelta
  import pytz
  
  def is_recent(created_utc: str, tz: str = "UTC") -> bool:
      """تحقق مما إذا كان المحتوى ضمن الأيام الثلاثين الماضية، مع مراعاة المنطقة الزمنية."""
      dt = datetime.strptime(created_utc, "%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%
  

  Copy