كيفية إعداد Mistral AI (لا بلاتفورم): دليل عملي للفرق المؤسسية

export MISTRAL_API_KEY="مفتاح-واجهة-برمجة-التطبيقات-هنا"

$env:MISTRAL_API_KEY="مفتاح-واجهة-برمجة-التطبيقات-هنا"

pip install mistralai --upgrade

from mistralai.client import MistralClient
from mistralai.models.chat_completion import ChatMessage

client = MistralClient()
response = client.chat(
    model="mistral-small",
    messages=[ChatMessage(role="user", content="اشرح Mistral AI في عام 2026.")]
)
print(response.choices[0].message.content)

Mistral AI هي مختبر ذكاء اصطناعي أوروبي رائد يركز على تطوير نماذج لغوية متقدمة...

for chunk in client.chat_stream(
    model="mistral-small",
    messages=[ChatMessage(role="user", content="اكتب هايكو عن الذكاء الاصطناعي.")]
):
    print(chunk.choices[0].delta.content, end="")

تنمو الشبكات العصبية،
العقول الصامتة في الدوائر تتدفق،
يبدأ المستقبل في التألق.

tools = [
    {
        "type": "function",
        "function": {
            "name": "web_search",
            "description": "البحث على الويب للحصول على معلومات حديثة",
            "parameters": {
                "type": "object",
                "properties": {
                    "query": {"type": "string"},
                    "max_results": {"type": "integer", "default": 3}
                },
                "required": ["query"]
            }
        }
    }
]

response = client.chat(
    model="mistral-large-2",
    messages=[ChatMessage(role="user", content="ما هي أحدث الأخبار عن Mistral AI في عام 2026؟")],
    tools=tools
)

# استخراج استدعاء الأداة
tool_call = response.choices[0].message.tool_calls[0]
print(f"الأداة: {tool_call.function.name}, الاستعلام: {tool_call.function.arguments}")

الأداة: web_search, الاستعلام: {"query": "Mistral AI أحدث الأخبار 2026", "max_results": 3}

def web_search(query, max_results=3):
    # استبدل بواجهة برمجة تطبيقات بحث حقيقية (مثل SerpAPI، Brave Search)
    return [
        {"title": "Mistral AI توسع عروضها المؤسسية", "url": "https://example.com/news1"},
        {"title": "معايير جديدة للنماذج متعددة اللغات", "url": "https://example.com/news2"}
    ]

# تنفيذ الأداة ومتابعة المحادثة
search_results = web_search(**eval(tool_call.function.arguments))
response = client.chat(
    model="mistral-large-2",
    messages=[
        ChatMessage(role="user", content="ما هي أحدث الأخبار عن Mistral AI في عام 2026؟"),
        response.choices[0].message,
        ChatMessage(role="tool", content=str(search_results), tool_call_id=tool_call.id)
    ]
)
print(response.choices[0].message.content)

{"messages": [{"role": "user", "content": "ما هي سياسة الإرجاع؟"}, {"role": "assistant", "content": "تسمح سياسة الإرجاع الخاصة بنا بالإرجاع خلال 30 يومًا مع الإيصال الأصلي."}]}
{"messages": [{"role": "user", "content": "كيف يمكنني تتبع طلبي؟"}, {"role": "assistant", "content": "يمكنك تتبع طلبك باستخدام الرابط في بريد التأكيد الخاص بك."}]}

from mistralai.fine_tuning import MistralFineTuningClient

ft_client = MistralFineTuningClient()
job = ft_client.create_job(
    model="mistral-small",  # النموذج الأساسي
    training_files=["dataset.jsonl"],
    hyperparameters={
        "training_steps": 1000,
        "learning_rate": 1.0e-5
    }
)
print(f"تم إنشاء مهمة [الضبط الدقيق](https://hyperion-consulting.io/services/production-ai-systems): {job.id}")

response = client.chat(
    model="ft:mistral-small:your-job-id",  # استبدل بمعرف مهمتك
    messages=[ChatMessage(role="user", content="ما هي سياسة الإرجاع الخاصة بكم؟")]
)
print(response.choices[0].message.content)

from mistralai.agents import MistralAgentClient

agent_client = MistralAgentClient()
agent = agent_client.create_agent(
    name="وكيل دعم العملاء",
    model="mistral-large-2",
    instructions="أنت وكيل دعم عملاء مفيد لمتجر إلكتروني. استخدم الأدوات للإجابة على الأسئلة حول الطلبات، الإرجاعات، والمنتجات.",
    tools=tools  # إعادة استخدام الأدوات من القسم 4
)
print(f"تم إنشاء الوكيل: {agent.id}")

response = agent_client.run(
    agent_id=agent.id,
    messages=[{"role": "user", "content": "لقد طلبت قميصًا أزرق ولكن تلقيت واحدًا أحمر. ماذا أفعل؟"}]
)
print(response.messages[-1]["content"])