Pay As You Goإصدار تجريبي مجاني لمدة 7 أيام؛ لا يلزم وجود بطاقة ائتمان
الهندسة السريعة هي المفتاح لتحقيق أداء أفضل للذكاء الاصطناعي وتوفير التكاليف والكفاءة. تفصل هذه المقالة ثلاث منصات رائدة - Prompts.ai، ملعب أوبن إيه آي، و لانج تشين - تستخدم لإدارة وتحسين المطالبات لنماذج اللغات الكبيرة (LLMs). تقدم كل منصة أدوات فريدة لتحسين سير العمل وخفض التكاليف وتوسيع نطاق العمليات.
تلبي هذه المنصات الاحتياجات المختلفة، من الاختبار البسيط إلى سير العمل على مستوى المؤسسة، مما يساعد الفرق على تبسيط عمليات الذكاء الاصطناعي وتحقيق نتائج متسقة.
مقارنة بين أفضل 3 منصات هندسية سريعة: الميزات والتسعير وأفضل حالات الاستخدام
يعمل Prompts.ai كجسر بين كود التطبيق الخاص بك وواجهات برمجة التطبيقات لنموذج اللغة الكبيرة (LLM)، مما يوفر نظامًا قويًا لتتبع التفاعلات وتحسينها. يتم تسجيل كل طلب وإثرائه بالبيانات الوصفية، مما يمنحك إمكانات تتبع متقدمة. تتضمن المنصة نظام Prompt CMS المرئي، مما يسمح للفرق بإنشاء نماذج سريعة وإصدارها وإدارتها بشكل مستقل عن رمز التطبيق الأساسي. يضمن هذا الفصل بقاء المنطق الفوري مرنًا وسهل التحديث.
يعمل الملعب المدمج على تحسين قابلية الاستخدام من خلال السماح للمستخدمين بإعادة تشغيل الطلبات السابقة وتصحيحها مباشرة داخل لوحة التحكم. كما أنه يدعم استدعاء وظيفة OpenAI لأغراض الاختبار، وهي ميزة غير متوفرة في ملعب OpenAI الأصلي. بالإضافة إلى نماذج OpenAI، يستوعب النظام النماذج المخصصة والإصدارات الدقيقة ومثيلات OpenAI المخصصة، إلى جانب أكثر من 35 من LLMs الرائدة. يمكن للفرق أيضًا تشغيل المطالبات دفعة واحدة مقابل مجموعات البيانات النموذجية، مما يتيح اختبارات الانحدار والاختبار العكسي للتكرارات الجديدة لضمان الموثوقية السريعة قبل النشر. تساعد هذه الأدوات على تبسيط سير العمل ومنع مشكلات الإنتاج.
يقدم Prompts.ai تحليلات استخدام مفصلة لمساعدة الفرق على مراقبة الإنفاق المرتبط بـ LLM والتحكم فيه. تضمن ميزات مثل التقييمات المجمعة واختبار الانحدار أن المطالبات غير الفعالة لا تهدر الرموز القيمة في البيئات الحية. تم تنظيم التسعير ليناسب مجموعة من الاحتياجات، بدءًا من 0 دولار لـ 5,000 طلب شهري مع الاحتفاظ بالسجلات لمدة 7 أيام. خطة Pro، في 50 دولارًا لكل مستخدم شهريًا، يتضمن 100,000 طلب والاحتفاظ بالسجلات بشكل غير محدود. بالنسبة للمؤسسات الكبيرة، تتوفر أسعار مخصصة للمؤسسات، تتميز بالامتثال لـ SOC 2 وموارد التقييم المخصصة.
تم تصميم prompts.ai للبيئات الجاهزة للإنتاج، وهو قابل للتطوير بسهولة لتلبية متطلبات توسيع تدفقات عمل الذكاء الاصطناعي. تعمل ميزات مثل الإصدار المدمج وعلامات البيانات الوصفية على جعل عمليات التراجع واضحة، بينما تعمل أدوات البحث المتقدم ومساحات العمل على تعزيز التعاون بين الفرق. سواء كنت مهندسًا أو كاتب محتوى أو محترفًا قانونيًا، تضمن المنصة العمل الجماعي السلس متعدد الوظائف دون تعطيل أداء التطبيق الخاص بك.
يضمن Prompts.ai للمستخدمين طرقًا متعددة للوصول إلى الدعم، بما في ذلك قناة Discord المخصصة والبريد الإلكتروني والتحديثات عبر Twitter. يحصل عملاء المؤسسة على مزايا إضافية، مثل قناة Slack المشتركة للتواصل المباشر مع فريق الدعم، مما يضمن المساعدة السريعة والفعالة.
يوفر ملعب OpenAI بيئة مركزية لاختبار وتجربة نماذج مختلفة، بما في ذلك GPT-3.5 و GPT-4 و GPT-5 ونماذج التفكير مثل o3. يقدم ثلاثة أنماط متميزة: دردشة للذكاء الاصطناعي للمحادثة، المساعدون لمهام API التي تتضمن تنفيذ التعليمات البرمجية، و إكمال لإكمال النص القديم.
الميزة البارزة هي نظام معرف موجه، مما يسمح للمطورين بالرجوع إلى أحدث المطالبات الجاهزة للإنتاج أثناء العمل على المسودات. يقلل هذا الأسلوب من الاضطرابات الناتجة عن التغييرات أثناء الاختبار. لتبسيط التطوير الفوري، تتضمن المنصة عناصر نائبة ديناميكية (على سبيل المثال، {{متغير}}) و أداة التحسين، والذي يعمل تلقائيًا على إصلاح التناقضات ويضمن تلبية تنسيقات الإخراج للمتطلبات.
يمكن للمستخدمين مقارنة المخرجات من إصدارات سريعة مختلفة جنبًا إلى جنب واستخدام التقييمات المتكاملة لإجراء الاختبارات اليدوية ومراقبة النتائج. يعمل هذا الإعداد المعياري على تجهيز الفرق للتعامل مع عمليات سير العمل المعقدة بكفاءة وقابلية للتطوير.
يعد اختيار النموذج الصحيح أمرًا بالغ الأهمية لإدارة التكلفة. تعد نماذج الاستدلال عمومًا أكثر تكلفة من نماذج GPT القياسية، وغالبًا ما تأتي النماذج الأكبر بتكاليف أعلى مقارنة بإصداراتها الأصغر «المصغرة» أو «النانوية». لخفض النفقات، يمكن للتخزين المؤقت الفوري تقليل وقت الاستجابة بنسبة تصل إلى 80٪ والتكاليف التشغيلية بنسبة تصل إلى 75٪. يمكن أن يؤدي وضع المحتوى الشائع الاستخدام في بداية المطالبات إلى تحسين الأداء بشكل أكبر.
لتحسين الاستقرار والميزنة التي يمكن التنبؤ بها، يوصى بتثبيت التطبيقات على لقطات نموذجية محددة (على سبيل المثال، gpt-4.1-2025-04-14) بدلاً من الاعتماد على أحدث الإصدارات الديناميكية. كما تؤكد OpenAI، «اكتشاف المشكلات مبكرًا أرخص بكثير من إصلاحها في الإنتاج».
ينظم Playground المطالبات على مستوى المشروع، مما يمكّن الفرق من مشاركة الأصول السريعة وإدارتها وإعادة استخدامها من خلال لوحة معلومات مركزية. يضمن سجل الإصدارات مع التراجع بنقرة واحدة أن تتمكن الفرق من التكرار بثقة دون التضحية بالاستقرار. بالإضافة إلى ذلك، تحافظ هياكل المجلدات على تنظيم سير العمل وتجعل الاسترجاع السريع أمرًا سهلاً مع نمو المشاريع.
ال نظام معرف موجه يدعم أيضًا قابلية التوسع البرمجي من خلال السماح للأدوات النهائية وواجهات برمجة التطبيقات وحزم SDK باستدعاء معرفات سريعة فريدة. يعمل هذا الإعداد على تمكين التحديثات دون الحاجة إلى إجراء تغييرات على كود التكامل ويستوعب مدخلات متنوعة خاصة بالمثيل عبر عمليات سير عمل متعددة باستخدام قالب موجه واحد. تعمل هذه الإمكانات على وضع النظام الأساسي كحل فعال لإدارة عمليات سير العمل القائمة على الذكاء الاصطناعي بكفاءة.
تقدم لانج تشين واجهة برمجة تطبيقات موحدة التي تتصل بسلاسة مع مقدمي الخدمات الرئيسيين مثل OpenAI و Anthropic و Google، مما يسهل على المطورين التبديل بين النماذج دون إصلاح التعليمات البرمجية الخاصة بهم. مع نموذج init_chat_ الطريقة، يمكن للمطورين التهيئة والانتقال بسرعة بين الموفرين مع الحد الأدنى من التعديلات.
يستخدم الإطار قوالب سريعة تتميز بمتغيرات ديناميكية (على سبيل المثال، {{اسم المتغير}}) لضمان تنسيق الاستعلام المتسق. تدعم هذه القوالب تنسيقات مثل f-string والشارب. كما هو موضح في وثائق LangChain:
«تأتي قوة المطالبات من القدرة على استخدام المتغيرات في المطالبة الخاصة بك. يمكنك استخدام المتغيرات لإضافة محتوى ديناميكي إلى المطالبة الخاصة بك».
عائلة لانج تشاين سلاسل بمثابة العمود الفقري لنظام سير العمل الخاص بها، حيث تربط الإجراءات الآلية مثل تنسيق الإدخال واسترجاع البيانات ومكالمات LLM. تقوم وحدة الذاكرة الخاصة بها بتتبع التفاعلات، مما يتيح كلاً من الاسترجاع الأساسي للتبادلات الأخيرة والتحليل التاريخي الأكثر تقدمًا من خلال عمليات التكامل مع أكثر من 10 قواعد بيانات. بالنسبة لحالات الاستخدام الأكثر تعقيدًا، يدعم LangChain الجيل المعزز للاسترجاع (RAG)، مما يسمح للشركات ذات المسؤولية المحدودة بالوصول إلى بيانات الملكية أو البيانات الخاصة بالمجال دون الحاجة إلى إعادة تدريب مكلفة.
هذه الميزات تجعل LangChain متعددة الاستخدامات، وتلبي المتطلبات التشغيلية المباشرة والمعقدة.
تم تصميم LangChain لتوسيع نطاق سير العمل المعقد بشكل فعال. من خلال تحلل المهام المعيارية، فهو يقسم مهام الذكاء الاصطناعي إلى خطوات أصغر يمكن التحكم فيها، مما يتيح تنفيذًا أكثر سلاسة. بالنسبة لحالات الاستخدام المتقدمة، يمكن للمطورين الاستفادة لانغ غراف، وهو إطار تنسيق منخفض المستوى يدعم العمليات الدائمة والتفاعلات بين الإنسان والحلقة، مما يضمن التحكم في زمن الوصول والموثوقية.
ال لانج سميث تعمل المنصة على تبسيط الإدارة السريعة باستخدام علامات الالتزام مثل :منتج أو :التدريج، مما يمكّن الفرق من تحديث الإصدارات السريعة دون إعادة نشر التعليمات البرمجية. يسمح التكامل مع أدوات مثل webhooks بالمزامنة التلقائية مع مستودعات GitHub أو تشغيل خطوط أنابيب CI/CD كلما تم إجراء التزامات سريعة. تعمل هذه البنية المبسطة على تقليل احتكاك النشر، مما يسهل على الفرق توسيع قدرات الذكاء الاصطناعي الخاصة بها. يوضح لوجان كيلباتريك، المنتج الرئيسي في Google AI Studio، ما يلي:
«توفر Langchain أيضًا مجموعة أدوات نموذجية محايدة تمكن الشركات والمطورين من استكشاف عروض LLM المتعددة واختبار ما يناسب حالات الاستخدام الخاصة بهم».
كمشروع مفتوح المصدر، اكتسب LangChain جاذبية مثيرة للإعجاب، حيث تفاخر بأكثر من 51,000 نجمة على جيت هاب وتلقي أكثر من 1,000,000 عملية تنزيل شهريًا. اجتذب مستودعها الأساسي مساهمات من 1,000 مطور.
ال مركز لانج تشين يعمل كمستودع عام لاكتشاف ومشاركة المطالبات التي أنشأها المجتمع، ويمكن الوصول إليها عبر مقابض Hub الفريدة. أدوات مثل بولي، وهو مساعد للذكاء الاصطناعي في Prompt Playground، يساعد المستخدمين في تحسين المطالبات وإنشاء الأدوات وتصميم مخططات الإخراج. وفي الوقت نفسه، فإن لوحة برومبروم يوفر مساحة تفاعلية للتكرار على المطالبات الطويلة، مع استكمالها بمنزلق «diff» لمقارنة التغييرات عبر الإصدارات.
تستفيد الفرق من ميزات التعاون في LangSmith، مثل مساحات العمل المشتركة مع سجل الالتزام وعلامات الإصدار وسجلات المطالبة المحفوظة. تقدم قناة LangChain على YouTube، التي تضم 163,000 مشترك، مقاطع فيديو تعليمية حول الهندسة السريعة والتقنيات ذات الصلة. شركات مثل راكوتين، سيسكو، و وكالة موديز تعتمد على LangChain لسير العمل المهم.
توفر كل منصة نقاط القوة والقيود الخاصة بها، حيث تلبي الاحتياجات والتفضيلات المختلفة اعتمادًا على حالة الاستخدام.
ملعب أوبن إيه آي يبسط الاختبار الفوري باستخدام الأدوات المضمنة التي تبسط المراجعات. ومع ذلك، فإن وظائفها مرتبطة حصريًا بنظام OpenAI البيئي، مما يتطلب تقييمًا يدويًا للنتائج. هذا يجعله اختيارًا جيدًا للفرق المستثمرة بكثافة في نماذج OpenAI ولكنه أقل عملية لسير العمل الذي يشمل العديد من مقدمي الخدمات.
لانج تشين (لانج سميث) تتميز بدعمها الشامل للعديد من المزودين وعمليات تكامل الأدوات المتقدمة، مثل بروتوكول السياق النموذجي (MCP)، الذي يربط الأنظمة الخارجية بسلاسة. يعد LangChain Hub ميزة أخرى، حيث يوفر الوصول إلى مكتبة من المطالبات التي أنشأها المجتمع، مما يوفر على المطورين جهد البدء من الصفر. ومع ذلك، فإن تعدد استخداماتها يأتي مع تعقيد إضافي وتركيز على نهج يحركه SDK. تتسم خيارات النشر بالمرونة وتستوعب الإعدادات السحابية والهجينة والمستضافة ذاتيًا - وهي ميزة أساسية للمؤسسات التي لديها سياسات صارمة لوضع البيانات.
طبقة سريعة يعطي الأولوية للتعاون متعدد الوظائف من خلال لوحة معلومات مرئية سهلة الاستخدام وأدوات تصحيح قوية. ومع ذلك، يجب على المستخدمين الاحتفاظ بحسابات خارجية مع موفري LLM. وفقًا لوثائقها، يتم وصف PromptLayer بأنها «النظام الأساسي الأكثر شيوعًا للإدارة السريعة والتعاون والتقييم». كما يقدم دعمًا سريعًا من خلال مجتمع Discord النشط، مما يسهل استكشاف الأخطاء وإصلاحها في الوقت الفعلي.
عندما يتعلق الأمر بالتسعير، تتخذ كل منصة نهجًا مختلفًا: تستخدم OpenAI تسعير الرموز القائمة على الاستخدام، وتقدم LangSmith خطط نشر متدرجة، وتوفر PromptLayer أدوات لتحليل وإدارة الإنفاق. لا تؤثر هياكل التسعير هذه على التكلفة فحسب، بل تؤثر أيضًا على كيفية تفاعل المستخدمين مع كل منصة ودعمهم لها.
تختلف مشاركة المجتمع أيضًا: يعزز PromptLayer التفاعل في الوقت الفعلي عبر Discord، وتستفيد OpenAI من نظامها البيئي الواسع، بما في ذلك كتاب الطبخ OpenAI، وتؤكد LangChain على التطوير التعاوني من خلال GitHub ومركز LangChain.
دعونا نختتم بمقارنة المنصات التي تمت مناقشتها.
Prompts.ai يبرز كحل قوي للمؤسسات، حيث يوفر التنسيق عبر أكثر من 35 نموذجًا، وأدوات FinOps المتكاملة، والتتبع المتقدم لتفاعلات LLM. يجعل نظام Prompt CMS المرئي إدارة المطالبات أمرًا سهلاً، مما يتيح للفرق إصدار النماذج وتحديثها دون لمس رمز التطبيق. من خلال تركيز عمليات سير العمل، تعزز المنصة التعاون بين الفرق مع منح المطورين التحكم عبر SDK الخاص بها. بالنسبة للشركات التي تحتاج إلى الإشراف التفصيلي وإدارة التكاليف، Prompts.ai هو خيار جاهز للإنتاج.
من ناحية أخرى، ملعب أوبن إيه آي يتألق في سيناريوهات تركز على الاختبارات الفردية والنماذج الأولية السريعة. إن بساطته وسهولة الوصول إليه تجعله مثاليًا لاستكشاف إمكانيات النموذج مع الحد الأدنى من الإعداد.
تم ربط LangChain مع لانغسميث يوفر تدفقات عمل قوية متعددة الخطوات وإمكانية ملاحظة مفصلة. بفضل معايير الامتثال مثل HIPAA و SOC 2 Type 2 و GDPR، تم تصميمه لتلبية احتياجات الإنتاج على مستوى المؤسسات ويعمل بسلاسة عبر الأطر.
وبالمثل، Prompts.ai يعمل على تبسيط الإدارة السريعة من خلال لوحة معلومات مرئية سهلة الاستخدام، مما يجعل من السهل على الفرق غير الفنية التعاون. في الوقت نفسه، تضمن SDK للمطورين احتفاظ المطورين بالسيطرة على العملية.
يعتمد اختيار النظام الأساسي المناسب على الخبرة الفنية لفريقك واحتياجات الأمان وما إذا كان تركيزك على تجربة نموذج واحد أو تنسيق العديد من مقدمي الخدمات.
تتضمن الهندسة السريعة إنشاء التعليمات النصية وضبطها، أو المطالبات، التي توجه نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) لإنتاج استجابات دقيقة وذات صلة. تعمل المطالبة المصممة جيدًا على تمهيد الطريق من خلال توفير سياق واضح وتعليمات مفصلة وأمثلة محددة، مما يمكّن الذكاء الاصطناعي من فهم المهمة المطروحة بشكل أفضل وتقديم نتائج أكثر دقة.
تلعب هذه العملية دورًا مهمًا في تحسين أداء الذكاء الاصطناعي، حيث تؤثر على جودة وكفاءة واتساق مخرجات النموذج. يمكن للمطالبات المصممة بعناية تقليل الأخطاء وضمان توافق النتائج مع الأهداف المقصودة وجعل استخدام الرمز أكثر كفاءة - مما يؤدي في النهاية إلى تقليل التكاليف وتحسين أوقات الاستجابة. من خلال صقل مهارة الهندسة السريعة، يمكن للمستخدمين تسخير القدرات الكاملة لأنظمة الذكاء الاصطناعي لمجموعة واسعة من التطبيقات، بما في ذلك إنشاء المحتوى والأتمتة واتخاذ القرار.
يقلل Prompts.ai بشكل كبير من نفقات الذكاء الاصطناعي عن طريق توجيه المهام تلقائيًا إلى النموذج الأكثر فعالية من حيث التكلفة. ينتقل محركها الذكي لاختيار الطراز بسلاسة من الخيارات المتطورة مثل GPT-4 إلى بدائل أكثر ملاءمة للميزانية عند الاقتضاء، مما يساعد الشركات على خفض التكاليف المتعلقة بالذكاء الاصطناعي بما يصل إلى 98%. توفر لوحة معلومات التكلفة في الوقت الفعلي رؤية واضحة لاستخدام الرمز المميز، ويتم عرضها بالدولار (على سبيل المثال، 12,345.67 دولارًا)، وتمكن المسؤولين من تعيين حدود الإنفاق، وضمان الرقابة المالية ومنع التجاوزات غير المتوقعة.
بالإضافة إلى توفير التكاليف، تعمل Prompts.ai على تبسيط عمليات سير عمل الذكاء الاصطناعي من خلال منصة موحدة تدعم 35+ نماذج لغة كبيرة. إنه يوفر قوالب مُعدة مسبقًا وأدوات تنسيق وميزات إدارة مركزية للإنشاء الفوري وتتبع الإصدار ومراقبة الامتثال. من خلال التخلص من الحاجة إلى عمليات الدمج المخصصة، تعمل هذه المنصة على تسريع عملية التطوير مع ضمان تلبية جميع المطالبات للمعايير على مستوى المؤسسة.
LangChain هو إطار مفتوح المصدر تم إنشاؤه لتبسيط تطوير تدفقات عمل الذكاء الاصطناعي المتقدمة. تعمل بمكونات معيارية مثل وكلاء لصنع القرار، أدوات لتنفيذ مهام محددة، و ذاكرة للاحتفاظ بالسياق طوال التفاعلات. تعمل هذه العناصر على تمكين المطورين من تصميم خطوط أنابيب مرنة وديناميكية، مما يلغي الحاجة إلى نصوص صلبة ومشفرة.
ومن أبرز ما يميز LangChain هو: لانغ غراف، والذي يقدم إمكانات مثل التفرع والتكرار والمنطق الشرطي. وهذا يسمح لعمليات سير العمل بتجاوز التسلسلات الخطية الأساسية، ومعالجة المهام الأكثر تعقيدًا ودقة. تكملة هذا لانج سميث، وهي منصة متكاملة مصممة لمراقبة مجموعات البيانات وتصحيحها وإدارتها، مما يضمن التطوير الفعال وضبط أنظمة الذكاء الاصطناعي. تعمل هذه الميزات معًا على جعل LangChain حلاً قويًا لتحويل المطالبات البسيطة إلى تطبيقات ذكاء اصطناعي قابلة للتطوير وعالية الأداء.
