مع تقدم التكنولوجيا وتزايد استخدام الذكاء الصنعي في العديد من القطاعات، يصبح من الواضح أن الهندسة المعمارية ليست استثناء. هنا، نستعرض مشروع تصميم وتنفيذ موقع لطلب استشارات هندسية معمارية يعتمد على تقنيات الذكاء الصنعي والتنبؤ باللغة الطبيعية (NLP).

يتيح الموقع للعملاء الحصول على استشارات سريعة ودقيقة في مجالات متعددة تشمل التصميم الداخلي والخارجي والهيكلي. يتم تحقيق هذا من خلال استخدام API للتنبؤ باللغة من OpenAI، الذي يسمح بالتواصل مع المستخدمين وتقديم الإجابات والإرشادات اللازمة بشكل سريع وفعال.

بالإضافة إلى ذلك، يسهل الموقع تبادل المعلومات والاستفسارات بين المستخدمين والخبراء الهندسيين، حيث يمكن للمستخدمين إرسال وإدخال الأوامر الخاصة بالاستشارات الهندسية بسهولة، ومن ثم يتم توجيههم بشكل سريع وفعال.

استخدام تقنيات الذكاء الصنعي وNLP يتيح تحسين جودة الخدمات الهندسية المقدمة وتوفير تجربة مريحة وفعالة للمستخدمين. من خلال استخدام هذه التقنيات، يمكن للموقع تقديم استشارات هندسية متخصصة ودقيقة، مما يعزز قيمته العملية للعملاء الذين يبحثون عن خدمات استشارية متميزة.

Abstract

This project aims to design and implement a website for requesting architectural engineering consultations, utilizing Natural Language Processing (NLP) and Language Models (LLMs) APIs from OpenAI. The website serves as a graduation project and focuses on providing quick and accurate consulting solutions for clients seeking engineering advice in areas such as interior design, exterior design, and structural engineering.

The main objectives of the project revolve around providing an easy and efficient user experience for individuals in need of architectural consultations. These objectives are achieved through the implementation of artificial intelligence techniques and machine learning in the field of Natural Language Processing (NLP), employing OpenAI’s language prediction model and API.

Additionally, the project aims to facilitate the exchange of information and inquiries between users and architectural experts. The website enables users to easily submit and input commands related to their engineering consultations, while receiving prompt and effective answers and guidance in return.

In summary, this project aims to design and develop a website that offers quick and accurate architectural consultations using artificial intelligence and NLP techniques, providing users with a convenient and efficient experience while enhancing the quality of engineering services provided.

Keywords: Artificial Intelligence techniques – Natural Language Processing (NLP) – Consultancy Solutions – User Experience – OpenAI API – Improving Engineering Services Quality – Specialized Engineering Consultations.

جدول المصطلحات:

الاختصار	المصطلح	الوصف
T	Transformer	نموذج عمارة شبكات عصبية يتميز بقدرته على فهم السياق اللغوي بشكل متقدم.
NLP	Natural Language Processing	معالجة اللغة الطبيعية، وهي فرع من الذكاء الصنعي يهتم بتفاهم وتوليد اللغة البشرية.
LM	Language Model	نموذج لغوي، وهو نموذج يحاول تنبؤ الكلمات المقبلة في جملة معينة بناءً على السياق السابق.
LLM	Large Language Model	نموذج لغة كبير، وهو نموذج لغوي ضخم يتم تدريبه على كميات هائلة من البيانات اللغوية.
RNN	Recurrent Neural Network	شبكة عصبية متكررة، وهي شبكة عصبية تستخدم لمعالجة السلاسل والتسلسلات في البيانات.
AI	Artificial Intelligence	الذكاء الصنعي، وهو مجال يهدف إلى تطوير أنظمة قادرة على تنفيذ مهام تتطلب ذكاءً بشريًا.
ML	Machine Learning	التعلم الآلي ، وهو فرع من الذكاء الصنعي يهتم بتطوير نماذج تتعلم من البيانات وتحسن أداءها بمرور الوقت.
CNN	Convolutional Neural Network	شبكة عصبية تابعية التغذية، وهي شبكة عصبية تستخدم بشكل رئيسي في معالجة الصور والرؤية الحاسوبية.
API	Application Programming Interface	واجهة برمجة التطبيقات، وهي واجهة برمجية تسمح بتفاعل البرامج والتطبيقات مع بعضها البعض.
GPT	Generative Pre-trained Transformer	نموذج توليد النصوص، وهو نموذج يستخدم Transformer في توليد النصوص بشكل تلقائي.

1.1    اختبار النموذج وتقويم أدائه ودقته

في هذا الفصل، سيتم إجراء اختبار شامل لنموذج التنبؤ باللغة المستخدم في موقع الاستشارات الهندسية، وذلك لتقييم أدائه ودقته في توفير الإجابات الهندسية المناسبة. سيتم استخدام مجموعة متنوعة من السيناريوهات والاستفسارات الهندسية لتحديد مدى قدرة النموذج على تقديم إجابات دقيقة ومفهومة.

سيتم تصميم وتنفيذ مجموعة من الاختبارات الوظيفية للنموذج، حيث يتم إدخال استفسارات هندسية معروفة ومتنوعة ومقارنة الإجابات المقدمة من قبل النموذج مع الحلول الصحيحة أو المتوقعة. سيتم تسجيل وتحليل النتائج لتقييم أداء النموذج، مثل دقة الإجابات، وتفاعلية المحادثة، وقدرته على التعامل مع استفسارات معقدة أو غامضة.

بالإضافة إلى الاختبارات الوظيفية، ستتم أيضًا استجواب مجموعة من المستخدمين الحقيقيين لتقييم تجربتهم مع النموذج ومدى رضاهم عن جودة ودقة الاستشارات التي تم تقديمها. ستتم جمع ملاحظاتهم وملاحظاتهم وتحليلها لتحسين أداء النموذج وتحسين خدمة الاستشارة الهندسية.

باستنتاج هذا الفصل، سيتم تقييم أداء النموذج وتحليل نتائج الاختبارات وتعليقات المستخدمين لتحسين النموذج وضمان دقته وفعاليته في توفير استشارات هندسية موثوقة ومفيدة. سيتم استخدام هذه النتائج لضبط وتحسين المعلمات والمدخلات المستخدمة في النموذج بهدف تحقيق تجربة استشارية متميزة للمستخدمين.

سؤال:

جواب:

التجريب العملي

الخاتمة

في نهاية هذه الأطروحة، يمكن الاستنتاج بأن تكنولوجيا GPT-3.5 Turbo تمثل تحفة رائدة في عالم الذكاء الاصطناعي وتنبؤ اللغة الطبيعية، وهي قادرة على تحقيق تطور ثوري في مجال الاستشارات الهندسية. تمثل هذه التقنية حلاً لمشكلات توفير الاستشارات الهندسية الدقيقة والسريعة وتحسين جودة الخدمات المقدمة للعملاء.

تبين أن الموقع المقترح لطلب استشارات هندسية يعد أداة فعالة ومبتكرة لتلبية احتياجات العملاء في مجال الهندسة المعمارية.

حيث يسهل هذا الموقع تبادل المعلومات بين المستخدمين والخبراء الهندسيين بشكل دقيق وسلس، وباستخدام التكنولوجيا المتطورة لتنبؤ اللغة الطبيعية يتم تحسين تجربة المستخدم بشكل لا مثيل له.

وفي النهاية، يمثل هذا المشروع مساهمة قيمة في تحسين جودة الخدمات الهندسية المقدمة للعملاء وتسهيل الوصول إلى الاستشارات المتخصصة في المجال المعماري بطريقة سهلة وميسرة.

يتيح استخدام تقنية GPT-3.5 Turbo للموقع توليد إجابات دقيقة وشاملة للاستفسارات وتقديم التوجيهات اللازمة للمستخدمين بشكل سريع وفعال.

نتطلع إلى مستقبل واعد حيث ستستمر تطورات التكنولوجيا والذكاء الاصطناعي في تحسين حياة الناس وتسهيل العمليات والخدمات.

إن استخدام تقنية GPT-3.5 Turbo في تصميم موقع طلب استشارات للهندسة المعمارية يمثل خطوة مهمة نحو تحقيق التميز في هذا المجال.

وفي الختام، نتطلع إلى انتشار المزيد من التطبيقات المبتكرة لتقنيات الذكاء الاصطناعي وتنبؤ اللغة الطبيعية في مجالات مختلفة، مما سيسهم في تحقيق تقدم علمي وتطور تكنولوجي يخدم المجتمع ويساهم في تحسين جودة الحياة للجميع.

وأخيرًا، نتوجه بالشكر الجزيل إلى OpenAI وفريق الباحثين العلماء الذين ساهموا في تطوير تقنية GPT-3.5 Turbo وجعلوا من هذا المشروع حقيقة مبهرة. كما نتوجه بالشكر للمشرفين والأساتذة الذين دعمونا وقدموا لنا الإرشاد والنصائح القيمة خلال هذه الرحلة العلمية.

نطمح أن يكون هذا المشروع نقطة انطلاق لمشاريع مستقبلية تستفيد من تقنيات الذكاء الاصطناعي لخدمة الإنسانية وتعزز الابتكار والتطور في مجال الهندسة المعمارية وغيرها من المجالات التقنية والعلمية.

نحن واثقون من أن الابتكارات القادمة ستشهد تطورات جديدة وإنجازات مبهرة في عالم التكنولوجيا والذكاء الاصطناعي.

المراجع

1. Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Deep Learning. MIT Press.

2. Jurafsky, D., & Martin, J. H. (2020). Speech and Language Processing. Pearson.

3. Manning, C. D., & Schütze, H. (1999). Foundations of Statistical Natural Language Processing. MIT Press.

4. Goldberg, Y. (2017). Neural Network Methods for Natural Language Processing. Morgan & Claypool.

5. Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A. N., … & Polosukhin, I. (2017). Attention is all you need. In Advances in Neural Information Processing Systems (pp. 5998-6008).

6. Brownlee, J. (2021). Deep Learning for Natural Language Processing. Machine Learning Mastery.

7. Radford, A., Wu, J., Child, R., Luan, D., Amodei, D., Sutskever, I. (2019). Language Models are Unsupervised Multitask Learners. OpenAI Blog

الروابط:

مقال عن GPT-4 تاريخ الزيارة 2023/07/23

https://tech-echo.com/2023/03/gpt-4-ai-openai-features-how-get/