مشاركة

‫9 نيسان (أبريل) 2025

موظّفو دعم ذكاء اصطناعي بتكلفة منخفضة وسرعة عالية باستخدام Gemini Flash على Langbase

فيشال دارماديكاري

مهندس حلول المنتجات

أحمد عويس

المؤسِّس والرئيس التنفيذي لشركة Langbase

صورة رئيسية لعرض AgentOps

إنّ إنشاء وكلاء ذكاء اصطناعي قادرين على إدارة عملياتهم وأدواتهم الخارجية بشكل مستقل يتطلّب عادةً معالجة عقبات الدمج والبنية الأساسية. تزيل Langbase عبء إدارة هذه التعقيدات الأساسية، ما يوفر منصة لإنشاء ونشر وكلاء الذكاء الاصطناعي بدون خادم بالاستناد إلى نماذج مثل Gemini، وكل ذلك بدون إطار عمل.

منذ إصدار Gemini Flash، لاحظ مستخدمو Langbase بسرعة مزايا الأداء والتكلفة لاستخدام هذه النماذج الخفيفة في تجارب موظّفي الدعم.

تعرض منصة Langbase نماذج Gemini المختلفة المتاحة لإنشاء موظّفي دعم قنوات التواصل عبر Gemini API.

تحقيق قابلية التوسّع وتوفير موظّفي دعم أسرع باستخدام نموذج Gemini Flash

توفّر منصة Langbase إمكانية الوصول إلى نماذج Gemini من خلال Gemini API، ما يتيح للمستخدمين اختيار نماذج سريعة يمكنها معالجة المهام المعقدة وكميات كبيرة من البيانات. وبما أنّ وقت الاستجابة السريع هو أمر بالغ الأهمية لتقديم تجربة سلسة في الوقت الفعلي، فإنّ مجموعة نماذج Gemini Flash مناسبة بشكل خاص لإنشاء موظّفي دعم موجّهين للمستخدمين.

بالإضافة إلى تسريع وقت الاستجابة بنسبة% 28، شهد مستخدمو المنصة انخفاضًا في التكاليف بنسبة% 50 وزيادة في معدل نقل البيانات بنسبة% 78 لعملياتهم عند استخدام نموذج Gemini 1.5 Flash. إنّ القدرة على معالجة عدد كبير من الطلبات بدون التأثير في الأداء تجعل نماذج Gemini Flash خيارًا واضحًا للتطبيقات التي تتطلب معالجة عدد كبير من الطلبات، مثل إنشاء محتوى على وسائل التواصل الاجتماعي وتلخيص الأبحاث والتحليل النشط للمستندات الطبية.

31.1 رمز مميز في الثانية

زيادة في معدل نقل البيانات بنسبة% 78 باستخدام Flash مقارنةً بالنماذج المشابهة

‫7.8x

قدرة استيعاب أكبر باستخدام Flash مقارنةً بالنماذج المشابهة

28%

أوقات استجابة أسرع باستخدام Flash مقارنةً بالنماذج المشابهة

50%

تكاليف أقل باستخدام Flash مقارنةً بالنماذج المشابهة

كيفية تسهيل Langbase تطوير موظّفي الدعم

‫Langbase هي منصة تطوير ونشر قابلة للتجميع لموظّفي الذكاء الاصطناعي (AI) بدون خادم، ما يتيح إنشاء موظّفي الذكاء الاصطناعي بدون خادم. وتوفّر هذه الأنظمة أنظمة إنشاء محتوى مزوّدة بميزة البحث الدلالي المعزّز (RAG) والتي تُعرف باسم "مساعِد الذاكرة"، بالإضافة إلى ميزات إضافية تشمل تنسيق سير العمل وإدارة البيانات ومعالجة تفاعل المستخدمين والدمج مع الخدمات الخارجية.

تلتزم "عوامل النقل" بالتعليمات المحدّدة وتتّبعها، وهي مستندة إلى نماذج مثل Gemini 2.0 Flash، ويمكنها الوصول إلى أدوات فعّالة، بما في ذلك البحث على الويب والزحف إلى الويب. من ناحية أخرى، يمكن لموظّفي الدعم الذين يستخدمون قاعدة المعلومات الوصول بشكل ديناميكي إلى البيانات ذات الصلة لإنشاء ردود مستندة إلى الحقائق. تتيح واجهات برمجة التطبيقات Pipe وMemory من Langbase للمطوّرين إنشاء ميزات فعّالة من خلال ربط الاستدلال الفعّال بمصادر بيانات جديدة، ما يؤدي إلى توسيع نطاق المعرفة وفائدة نماذج الذكاء الاصطناعي.

تساعد موظّفو الدعم في Langbase Memory في الحدّ من الأوهام وتقديم ردود مستندة إلى البيانات.

من خلال التشغيل الآلي للعمليات المعقّدة وتحسين كفاءة سير العمل ومنح المستخدمين تجارب مخصّصة للغاية، توفّر موظّفو الدعم من الذكاء الاصطناعي إمكانات لتطبيقات أكثر فعالية. إنّ الجمع بين الاستدلال القوي والتكاليف المنخفضة والسرعات الأسرع يجعل نماذج Gemini Flash خيارًا مفضّلاً لمستخدمي Langbase. استكشِف النظام الأساسي لبدء إنشاء ونشر موظّفي الذكاء الاصطناعي الفعّالين للغاية والقابلين للتوسّع.