لقد بدأ العديد من الأشخاص بالفعل في نشر واستخدام نماذج اللغة الكبيرة Deepseek محليًا، باستخدام Chatbox كأداة تصور
ستستمر هذه المقالة في تقديم اثنين من أدوات إدارة وتصور نماذج اللغة الكبيرة للذكاء الاصطناعي، وستقارن الثلاثة بالتفصيل لمساعدتك على استخدام نماذج اللغة الكبيرة للذكاء الاصطناعي بكفاءة أكبر.
في عام 2025، عندما تتفجر تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، كيف تختار أداة مساعدة للذكاء الاصطناعي يمكنها إدارة نماذج متعددة وتحقيق تعاون فعال؟
ستقوم هذه المقالة بتحليل أدوات مساعد الذكاء الاصطناعي الثلاثة الأكثر شيوعًا/أفضل الشركاء/شركاء الكفاءة من ثلاثة أبعاد: التموضع الوظيفي، والمزايا الفريدة، والسيناريوهات القابلة للتطبيق: استوديو الكرز, أي شيءLLMو صندوق الدردشةسيساعدك ذلك على تلبية احتياجاتك بدقة وتحسين كفاءتك بسهولة! إذا كنت ترغب في الاستفادة بشكل أفضل من أدوات الذكاء الاصطناعي هذه، فاستمر في القراءة!
ملخص بسيط
لقد قمت بتثبيت هذه الأدوات وتجربتها، وفيما يلي ملخص مبسط لتجاربي الأكثر بديهية معها
- استوديو الكرز:سهل الاستخدام، موجز وغني، ويدعم قاعدة المعرفة المحلية، ويحتوي على "وكيل" مدمج رائع. إنه مفصل للغاية وغني ومهني في مجالات مختلفة، مثل "الكاتب الفني"، و"خبير مهندس DevOps"، و"كاتب نصوص متفجر"، و"خبير مدرب اللياقة البدنية"، وما إلى ذلك.
- أي شيءLLM:واجهة أكثر جدية مع نماذج مضمنة مدمجة وقواعد بيانات متجهية وقاعدة بيانات معرفية محلية قوية؛
- صندوق الدردشة:يركز على الذكاء الاصطناعي المحادثي، بسيط نسبيًا، يمكنه قراءة المستندات، لكن لا يمكنه المشاركة في قاعدة المعرفة المحلية، مدمج "شريكي"، أقل ولكنه أفضل، مثل "إنشاء المخططات"، و"رفيق السفر"، وما إلى ذلك.
Cherry Studio: "قائد شامل" للتعاون متعدد النماذج
مميزات فريدة:
التبديل بحرية بين نماذج متعددة:يدعم نماذج السحابة السائدة مثل OpenAI وDeepSeek وGemini، ويدمج نشر Ollama المحلي لتحقيق اتصال مرن للنماذج السحابية والمحلية.
أكثر من 300 مساعد مُجهز مسبقًا:تغطية سيناريوهات مثل الكتابة والبرمجة والتصميم. يمكن للمستخدمين تخصيص أدوار ووظائف المساعد، ومقارنة نتائج الإخراج لنماذج متعددة في نفس المحادثة.
معالجة المستندات متعددة الوسائط:يدعم تنسيقات متعددة مثل النصوص، وPDF، والصور، ويدمج إدارة ملفات WebDAV، وتسليط الضوء على التعليمات البرمجية، وتصور مخطط Mermaid لتلبية احتياجات معالجة البيانات المعقدة.
السيناريوهات القابلة للتطبيق:
يحتاج المطورون إلى مقارنة التعليمات البرمجية وتصحيح أخطائها أو إنشاء المستندات في نماذج متعددة؛
يحتاج المبدعون إلى التبديل بسرعة بين الأنماط المختلفة لإنشاء النصوص؛
تحتاج الشركات إلى الأخذ في الاعتبار الاستخدام الهجين لخصوصية البيانات (النماذج المحلية) والنماذج عالية الأداء في السحابة.
نصائح الاختيار:
مناسب للفرق الفنية أو الأشخاص الذين يقومون بمهام متعددة أو المستخدمين الذين لديهم متطلبات عالية فيما يتعلق بخصوصية البيانات وقابلية التوسع الوظيفي.
AnythingLLM: "العقل الذكي" لقواعد المعرفة على مستوى المؤسسة
مميزات فريدة:
وثيقة الأسئلة والأجوبة الذكية:يدعم فهرسة الملفات بتنسيقات مثل PDF وWord، ويستخدم تقنية البحث المتجهي لتحديد أجزاء المستند بدقة والجمع بينها وبين النماذج الكبيرة لتوليد إجابات ذات صلة بالسياق.
النشر المحلي مرن:يمكن توصيله بمحركات الاستدلال المحلية مثل Ollama، دون الاعتماد على الخدمات السحابية، لضمان أمان البيانات الحساسة.
تم دمج البحث والتوليد:يتم البحث في محتوى قاعدة المعرفة أولاً، ثم يتم استدعاء النموذج لتوليد الإجابة، مما يضمن احترافية ودقة الإجابة.
السيناريوهات القابلة للتطبيق:
أسئلة وأجوبة آلية لمكتبات المستندات الداخلية للمؤسسة (مثل كتيبات الموظفين والمستندات الفنية)؛
تلخيص واستخراج المعلومات الأساسية من الوثائق في البحث الأكاديمي؛
المستخدمون الشخصيون الذين يديرون كميات هائلة من الملاحظات أو موارد الكتب الإلكترونية.
نصائح الاختيار:
يوصى به للمؤسسات التي تعتمد على معالجة المستندات أو مؤسسات البحث أو الفرق التي تحتاج إلى بناء قواعد معرفية خاصة.
صندوق الدردشة: خبير دردشة بسيط وخفيف الوزن
مميزات فريدة:
تكوين صفري لتجربة سريعة:جاهز للاستخدام بعد التثبيت، حيث يوفر واجهة بسيطة مشابهة لـ ChatGPT، ومناسبة للمستخدمين المبتدئين للبدء بسرعة. نموذج محلي صديق:يدعم أدوات الاستدلال المحلية مثل Ollama، ويمكنه تشغيل نماذج مفتوحة المصدر دون تكوين شبكة معقدة.
خفيف الوزن وعالي الأداء:يستهلك القليل من الموارد ويمكن تشغيله بسلاسة حتى في بيئة وحدة المعالجة المركزية، مما يجعله مناسبًا للأجهزة ذات التكوين المنخفض.
السيناريوهات القابلة للتطبيق:
يمكن للمستخدمين الفرديين اختبار تأثير إنشاء النموذج المحلي بسرعة؛
يمكن للمطورين تصحيح أخطاء النماذج مؤقتًا أو إنشاء مقتطفات بسيطة من التعليمات البرمجية؛
ويمكن استخدامه كأداة تعليمية توضيحية في السيناريوهات التعليمية.
نصائح الاختيار:
مناسب للمطورين الأفراد أو المعلمين أو المستخدمين الذين يحتاجون فقط إلى وظائف الحوار الأساسية.
دليل الاختيار النهائي: قم بالمطابقة حسب الحاجة وضاعف كفاءتك
هل تبحث عن التنوع والقدرة على التوسع؟ اختر Cherry Studio - نماذج متعددة ومساعدين ودعم التنسيق لتلبية احتياجات السيناريوهات المعقدة.
التركيز على إدارة الوثائق والمعرفة؟ اختر AnythingLLM - بحث على مستوى المؤسسة وجلسات أسئلة وأجوبة لجعل الذكاء الاصطناعي "يفهم" بياناتك.
فقط بحاجة إلى أداة خفيفة الوزناختر Chatbox - تصميم خارج الصندوق، بسيط، والتحقق السريع من الأفكار.
في عام 2025، سيكون هناك مجموعة متنوعة من أدوات الذكاء الاصطناعي. جوهر اختيار الأداة هو "الاحتياجات أولا." سواء كنت مهووسًا بالتكنولوجيا، أو صانع قرارات تجارية، أو باحثًا عن الإنتاجية، فإن إحدى الأدوات السحرية الثلاث ستصبح "الإضافة الرقمية." تصرف الآن، واستخدم الأداة المناسبة، ودع الذكاء الاصطناعي يمكّنك حقًا!
