00:00:00هذا هو البديل لـ NotebookLM من جوجل: AnythingLLM
00:00:04إنه مساحة عمل مفتوحة المصدر للاستضافة الذاتية تتيح لك الدردشة مع قاعدة الأكواد والمستندات والبيانات الداخلية
00:00:10بالإضافة إلى ذلك، فهو يتمتع بخصوصية تامة، وعلى عكس معظم إعدادات نماذج اللغة المحلية
00:00:14لن تحتاج لدمج Llama مع LangChain وقاعدة بيانات متجهة واجهة مستخدم رخيصة فقط لجعله قابلاً للاستخدام؛ وخلال الدقائق القليلة القادمة
00:00:22سأوضح لك بالضبط كيف يستبدل كل تلك المكونات وهل يستحق فعلاً الانتقال إليه
00:00:30إذًا
00:00:32إليك المشكلة الحقيقية: النماذج المحلية أصبحت سهلة الآن، لكن سير العمل ليس دائمًا بهذه السهولة
00:00:38لديك Llama يعمل في نافذة أوامر، ونصوص LangChain في أخرى، وقاعدة بياناتك المتجهة في مكان آخر، وواجهة مستخدم جمعتها مؤقتًا
00:00:47نعم، هذا يعمل بالفعل
00:00:49لكن علينا الحذر هنا؛ AnythingLLM يدمج كل ذلك في مساحة عمل واحدة، حيث تحصل على تقنية RAG بالسحب والإفلات
00:00:56وباني وكلاء ذكاء اصطناعي مرئي بدون كود، وواجهة برمجة تطبيقات كاملة للمطورين مع أداة دمج، ويمكنك جلب مزوديك الخاصين مثل Ollama وLM Studio وGrok
00:01:04وxAI، لذا نحصل على أجزاء متحركة أقل مما يؤدي لسرعة الإنجاز؛ إذا كنت تستمتع بهذا النوع من المحتوى عن الأدوات التي تسرع
00:01:11سير عمل المطورين، تأكد من الاشتراك في قناة Better Stack. والآن دعوني أشرح هذا
00:01:16سأقوم بتثبيت تطبيق سطح المكتب هنا
00:01:18بعدها يمكنني ربط نسخة Llama المحلية الخاصة بي واستخدام LanceDB كقاعدة بيانات متجهة افتراضية
00:01:24لذا لا يوجد شيء إضافي لتهيئته هنا
00:01:27سأقوم بسحب مستودع Python وملف PDF يحتوي على وثائق
00:01:31سيقوم Anything تلقائيًا بتقسيم وتضمين وفهرسة كل هذا من أجلي
00:01:36يمكنني الآن أن أطلب “اشرح نقطة النهاية هذه في Fast API” مع الاستشهاد بالملف المحدد، وسيجيب مع استشهادات تشير لمسارات الملفات الحقيقية
00:01:43كل هذا يؤدي الآن لتقليل الهلوسة البرمجية
00:01:47سأنشئ وكيلاً سريعًا لتلخيص أهم منشورات Hacker News يوميًا. سأقوم بدمج أداة البحث في الويب وهذا كل شيء
00:01:54بضغطة واحدة؛ لا توجد تعقيدات Docker Compose التي نضطر لإضافتها عادةً
00:01:58هنا يبدأ الشعور بأنه طبقة إنتاجية إضافية
00:02:02مساحات العمل عبارة عن مشاريع معزولة، مما يعني بقاء عمل العملاء منفصلاً عن مشروعك الجانبي
00:02:09والذي بدوره يبقى منفصلاً عن الويكي الداخلي الخاص بك. هناك واجهة برمجة تطبيقات REST كاملة لدمج RAG خاص في
00:02:16لوحات التحكم الداخلية لبرامجك وحتى إضافة لبرنامج VS Code
00:02:20هذا رائع لأنك مع Anything لست مقيدًا بواجهة معينة
00:02:24باني الوكلاء المرئي يتيح لك ربط أدوات مثل استعلامات SQL والبحث في الويب عبر SERP API وعمليات الملفات وحتى
00:02:32خوادم MCP. وإذا كنت تريد مزيدًا من التحكم، نعم
00:02:34لا يزال بإمكانك استخدام LangChain داخل الوكيل. LanceDB هو المخزن المتجه الافتراضي
00:02:40لكن يمكنك الانتقال إلى PGVector أو Qdrant بضغطة واحدة
00:02:43هناك أيضًا أداة دردشة جاهزة يمكنك دمجها في منتجك، ويمكنك تبديل مزودي النماذج
00:02:50أثناء المحادثة دون إعادة التشغيل أو حتى إعادة الفهرسة. إذًا ما الفرق بين هذا والأدوات الأخرى؟
00:02:55التي نستخدمها بالفعل مثل NotebookLM أو Open WebUI؛ تلك الأدوات رائعة
00:03:00إذا كنت تريد بشكل أساسي واجهة دردشة Llama مع إضافات
00:03:03لكن AnythingLLM يضيف ميزات أقوى لتقنية RAG المدمجة، ومساحات عمل للوكلاء، وتطبيق سطح مكتب
00:03:08لديك PrivateGPT الذي يعمل جيدًا للإجابة على الأسئلة البسيطة من المستندات
00:03:12لكن AnythingLLM يضيف الوكلاء وواجهة برمجة تطبيقات كاملة فوق ذلك
00:03:16هناك أداة تسمى Dify تحدثت عنها في فيديو آخر؛ Dify وLangFlow قويان إذا كنت تحب سير العمل المرئي الكثيف
00:03:23لكنهما ثقيلان بشكل عام. مع AnythingLLM
00:03:26فهو أخف لحالات استخدام RAG المعتمدة بكثافة على المستندات. LangChain يعطي مرونة أكبر لكنك تبني كل شيء بنفسك
00:03:33الآن لنتحدث عما يحبه المطورون وما لا يحبونه بناءً على بحثي في X وريديت ومصادر أخرى
00:03:40يثني الناس باستمرار على واجهة برمجة التطبيقات لأنها تجعل تضمين RAG الخاص في التطبيقات الحقيقية أسهل بكثير
00:03:46نسخة سطح المكتب تجعل الانضمام أسهل من غيرها، وإذا كان لديك فريق، يمكن لعضو جديد التثبيت والربط و
00:03:54البدء في ذلك بسرعة كبيرة
00:03:55بالإضافة إلى أن القدرة المضافة على تبديل النماذج في منتصف الدردشة دون فقدان السياق هي ميزة ضخمة. ولأنه مفتوح المصدر يمكننا
00:04:01استضافته ذاتيًا، مما يعني إمكانية عرضه للعملاء أو للآخرين دون قلق بشأن خروج بياناتك من البيئة. أما في الجانب السلبي
00:04:09فإن تقنية RAG تحتاج أحيانًا لـ “تثبيت المستندات” لاسترجاع مثالي في المجموعات الكبيرة، وأتحدث هنا عن 500 مستند أو أكثر
00:04:16سوف تستهلك ذاكرة الرام في أجهزة اللابتوب الضعيفة، كما أن تدفقات الوكلاء قد تبدو تجريبية في بعض الحالات الخاصة
00:04:22لذا لن يكون مثاليًا. لكن بالنسبة لمعظم سير العمل في العالم الحقيقي، فهو أحد أقل الخيارات إيلامًا المتاحة لنا حاليًا
00:04:28خاصة كونه خيارًا مفتوح المصدر. فهل يستحق الأمر؟ أعني إذا كنت تبني أدوات داخلية أو أنظمة ذكاء اصطناعي خاصة للعملاء
00:04:37فنعم بالطبع، أو إذا كنت تريد قاعدة RAG بمستوى الإنتاج دون كتابة كل شيء بنفسك
00:04:41فهذا سيكون رائعًا. إذا كنت بحاجة لوكلاء يمكن إطلاقهم فعليًا، فهذه أيضًا ميزة كبيرة
00:04:46فنحن لا نقوم بدمج كل شيء يدويًا
00:04:47لكن إذا كنت تتطلب ضبطًا دقيقًا للغاية لكل شيء أو تفضل بناء كل شيء من الصفر باستخدام LangChain الخام
00:04:55فلا بأس، أتفهم ذلك
00:04:56لكن هذا لن يكون مناسبًا لك. وإذا كنت تعمل على أجهزة ضعيفة جدًا وتحتاج لشيء خفيف للغاية
00:04:57فلن يكون هذا هو الخيار الأمثل. رابط تحميل نسخة سطح المكتب والمستودع موجود أدناه
00:05:03إذا كنت تستمتع بهذه الأنواع من الأدوات لتسريع وتغيير سير عملك، تأكد من الاشتراك في قناة Better Stack
00:05:07وسنراكم في فيديو آخر
00:05:13وداعًا