تكامل الذكاء الاصطناعي (Python وواجهات LLM)

الملخص المرئي بالإنجليزية؛ والنص الكامل بالعربية أدناه.

التحدي

أراد المديرون إجابات سريعة عن المبيعات والمخزون والمالية دون انتظار تقارير مخصصة. لكن مساعداً سابقاً داخل النظام كان يعاني من مشكلات جوهرية:

راجعت المساعد السابق ووثّقت كل خلل فيه.
صمّمت مساعداً جديداً قائماً على الصلاحيات والتأكيد، لا على صياغة الأوامر (Prompts). لا يرى النموذج أي بيانات لا يستطيع المستخدم رؤيتها في النظام، ولا يمكنه تنفيذ أي إجراء من تلقاء نفسه.

طبقة مزوّدين موحّدة بلغة Python (requests): OpenAI وAnthropic وGemini وOllama (نماذج محلية) وأي واجهة متوافقة مع OpenAI.
مسار المعالجة: موجّه النوايا، ثم خدمة الصلاحيات، ثم منفّذ الأدوات، ثم بناء السياق والأوامر.
38 أداة ERP للمبيعات والمخزون والمحاسبة وCRM والمشاريع. كلها للقراءة فقط، وأي إجراء يتطلب تأكيداً صريحاً من المستخدم.
ضوابط أمان: لا تُرسل بيانات الرواتب إلى أي مزوّد، وتُحذف مفاتيح الـ API من رسائل الخطأ، وتُزال كتل "التفكير" من ردود النموذج.
الواجهة: نافذة محادثة ولوحة متابعة مبنيتان بـ OWL.

استدعاء Gemini API من موديول Odoo: إصلاح خلل في دورة حياة العميل ونقل مفتاح الـ API إلى متغير بيئة. أعادت الواجهة الحقيقية توصيات وتمثيلات متجهية (Embeddings) بطول 3072.
تشغيل نماذج LLM محلية عبر Ollama (نماذج عامة ونماذج برمجة).

59/59 اختباراً آلياً ناجحاً، منها اختبار متصفح (Tour)، باستخدام مزوّد محاكى على نسخة من قاعدة البيانات، مع مطابقة الأرقام مع دفتر الأستاذ على تلك النسخة.
غير منشور في بيئة الإنتاج. يُعرض هنا كنموذج أولي تم اختباره.