العثور على حلّ الذكاء الاصطناعي أو تعلُّم الآلة المناسب لميزتك

يساعدك هذا الدليل في العثور على حلّ الذكاء الاصطناعي أو تعلُّم الآلة المناسب لحالة الاستخدام لديك. ويقدّم إرشادات لمساعدتك في التعرّف على الحلول المختلفة المتاحة واختيار الحلّ الأنسب لاحتياجاتك، نظرًا لمتطلبات الميزة التي تريد تنفيذها.

بشكل عام، عند اختيار الأدوات والنماذج لتنفيذ ميزة الذكاء الاصطناعي/تعلُّم الآلة، يجب استخدام أبسط نموذج يلبّي احتياجاتك. لتحديد الحل الأمثل، تحتاج إلى التفكير في ما يلي:

• هل تحتاج الميزة إلى إنشاء محتوى جديد (الذكاء الاصطناعي التوليدي)، أم التنبؤ/التصنيف بطريقة حتمية (تعلُّم الآلة التقليدي)؟
• نطاق الميزة: هل يمكن تنفيذ المهمة بالكامل داخل تطبيقك (الذكاء الاصطناعي داخل التطبيق)، أم أنّها تتطلّب تطبيقات متعددة لإنجازها (الذكاء الاصطناعي على مستوى النظام)؟
• موقع النموذج: هل يمكن تنفيذ المهمة بلا إنترنت (نموذج على الجهاز فقط)، أم أنّها تتطلّب التفاعل مع خادم (نموذج مستنِد إلى السحابة الإلكترونية)؟
• إصدار مجموعة الأدوات أو النموذج: ما مدى تعقيد المهمة، بدءًا من المهام البسيطة ذات الاستنتاج الواحد إلى التنسيق بين عدة وكلاء؟

يوضّح المخطّط الانسيابي التالي عملية اتخاذ القرار على مستوى عالٍ:

لإثراء قرارك في كل خطوة، ارجع إلى الأقسام الواردة في بقية هذا المستند.

الذكاء الاصطناعي التوليدي مقابل تعلُّم الآلة التقليدي

تنشئ نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي محتوًى جديدًا، بينما تتوقّع نماذج تعلُّم الآلة التقليدية النتائج أو تصنّف البيانات بطريقة حتمية تمامًا. إذا كانت الميزة لا تتضمّن إنشاء محتوى جديد، قد تكون حلول تعلُّم الآلة التقليدية كافية. يلخّص الجدول التالي بعض حلول تعلُّم الآلة التقليدية:

مجموعة الأدوات / الحلّ	النوع	حالة الاستخدام الأساسية	أمثلة
حزمة تطوير البرامج (SDK) لـ "حزمة تعلّم الآلة"	على الجهاز فقط	مهام الرؤية الحاسوبية ومعالجة اللغات الطبيعية المُعدّة مسبقًا	ماسح ضوئي للإيصالات بتقنية OCR تسجيل الحضور السريع في الفعاليات باستخدام رمز الاستجابة السريعة ترجمة القوائم بلا إنترنت
LiteRT	على الجهاز فقط	أوقات تشغيل النماذج المخصّصة	تصنيف الصور الطبية توقُّع الكلمات في لوحة المفاتيح الذكية لموضوع محدّد
MediaPipe	على الجهاز فقط	مهام فهم البث الصوتي أو الفيديو في الوقت الفعلي	توجيهات في الوقت الفعلي حول وضعيات الجسم أثناء ممارسة التمارين الرياضية الفلاتر والتأثيرات الخاصة بالوجه التعرّف على الإيماءات باليد
واجهات برمجة تطبيقات Google Cloud، بما في ذلك Cloud Vision API وCloud Natural Language API	الاستناد إلى السحابة الإلكترونية	مهام الرؤية الحاسوبية ومعالجة اللغات الطبيعية المُعدّة مسبقًا	الترجمة التلقائية للفيديوهات مراقبة جودة الصور والامتثال
Agent Platform	الاستناد إلى السحابة الإلكترونية	تدريب النموذج المخصّص ونشره بشكل شامل	التعرّف على الصور المتخصّصة على نطاق واسع البحث عن صور جاهزة للاستخدام

يتناول الجزء المتبقي من هذا المستند حلول الذكاء الاصطناعي التوليدي.

الذكاء الاصطناعي داخل التطبيق مقابل الذكاء الاصطناعي على مستوى النظام

لتحديد أفضل حلّ مستند إلى الذكاء الاصطناعي التوليدي، عليك معرفة ما إذا كانت ميزة تستخدم الذكاء الاصطناعي تعمل بالكامل داخل تطبيقك أو إذا كانت تتطلّب التفاعل مع تطبيقات أخرى أو نظام التشغيل Android، خارج أي تطبيق. إذا تم تشغيل الميزة من خلال النظام، خارج أي تطبيق، فإنّها تُعدّ ذكاءً على مستوى النظام. يلخّص الجدول التالي الاختلافات بين ميزات الذكاء الاصطناعي داخل التطبيق وعلى مستوى النظام:

	الذكاء الاصطناعي داخل التطبيق	الذكاء على مستوى النظام
نطاق المهمة	داخل التطبيق	في جميع التطبيقات (أو يتم تشغيلها بواسطة النظام، خارج أي تطبيق)
الأدوات	حزمة تطوير البرامج (SDK) لحزمة تعلّم الآلة أو LiteRT أو Firebase AI Logic أو الخلفية المستضافة ذاتيًا	AppFunctions
حالات الاستخدام	تلخيص النص أو تدقيقه لغويًا أو تحويله إلى نص وصف الصور إنشاء روبوت دردشة داخل التطبيق إنشاء صور	إنشاء قائمة تسوّق في تطبيق توصيل استنادًا إلى ما كتبته في مستند ملاحظات احجز رحلة إلى المكتب وأرسِل رسالة إلى زميلك في العمل تتضمّن الوقت المقدَّر للوصول ابحث عن اقتراح لمطعم في بريدك الوارد وأجرِ حجزًا

الذكاء الاصطناعي داخل التطبيق

لا تحتاج ميزات الذكاء الاصطناعي داخل التطبيق إلى التفاعل مع التطبيقات الأخرى أو النظام خارج التطبيق. بعد تحديد أنّ ميزة تستخدم الذكاء الاصطناعي تعمل بالكامل داخل التطبيق، عليك تحديد ما إذا كان بإمكانك تشغيل الميزة بالكامل على الجهاز فقط، أو استخدام نموذج مستند إلى السحابة الإلكترونية، أو استخدام نهج مختلط يجمع بين الاثنين.

إذا كنت تنفّذ أي إجراء يتطلّب إدخال فيديو أو مهام تتضمّن عدّة وكلاء، عليك استخدام نموذج مستنِد إلى السحابة الإلكترونية. يقارن الجدول التالي بين إمكانات النماذج على الجهاز فقط والنماذج المستندة إلى السحابة الإلكترونية:

	على الجهاز فقط	سحابة
الأدوات	حزمة تطوير البرامج (SDK) لـ ML Kit أو LiteRT	‫Firebase AI Logic أو الخلفية المستضافة ذاتيًا
نوع الإدخال	نص صورة الصوت	نص صورة الصوت فيديو
نوع الناتج	نص	نص صورة الصوت
حساسية بيانات المستخدمين	جودة أعلى	منخفض
النماذج	من الفئة العمرية ‎31-45 Gemini Nano	Gemini Flash Gemini Flash Lite Gemini Pro
حالات الاستخدام	معالجة المحتوى القصير، مثل تلخيص رسالة محادثة أو رسالة إلكترونية قصيرة أو تدقيقها لغويًا أو إعادة كتابتها وصف الصور تخصيص النتائج للمستخدمين استنادًا إلى اهتماماتهم التعامل مع بيانات المستخدمين الحسّاسة تحويل مقطع صوتي قصير إلى نص	إنشاء روبوت دردشة إنشاء صور ترجمة المحادثات في الوقت الفعلي تعديل الصور داخل التطبيق مهام الوكلاء المتعددين

نماذج "على الجهاز فقط"

من الأفضل استخدام النماذج على الجهاز فقط في الحالات التالية:

• قيود التكلفة
• يجب أن تكون الميزة قابلة للتشغيل بلا إنترنت
• متطلبات الخصوصية
• المهمة المطلوبة بسيطة نسبيًا، ولا تتطلّب تنسيقًا بين عدّة وكلاء

يُرجى العِلم أنّ أجهزة المستخدمين يجب أن تكون متوافقة مع النماذج المتوفّرة على الجهاز فقط. تتطلّب النماذج على الجهاز فقط عادةً أجهزة أكثر تطورًا يمكنها معالجة البيانات محليًا.

بعد التأكّد من أنّ النماذج على الجهاز فقط كافية لميزتك، يعتمد اختيار مجموعة الأدوات أو الحلّ الأمثل بشكل أساسي على مدى تعقيد المهمة. يلخّص الجدول التالي خيارات أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي داخل التطبيق على الجهاز فقط:

مدى تعقيد المهمة	خصائص الميزة	مثال	مجموعة أدوات/حلول
منخفضة	استنتاج واحد إنشاء محتوى جديد بالكامل	تلخيص النص	حزمة تطوير البرامج (SDK) لـ "حزمة تعلّم الآلة" ‫LiteRT للنماذج المضبوطة بدقة (المجالات المتخصّصة)
متوسط	النموذج اللغوي الكبير المعزَّز استدعاء الدالة سجل المحادثة	الطلب والردّ	‫Prompt API في حزمة تعلّم الآلة
مرتفع	حلقة وكيل واحد، يتم تكرارها حتى تكتمل المهمة	ملاحظات العملاء أو فرز الأخطاء	واجهة برمجة التطبيقات GenAI Agent API لحزمة تعلّم الآلة

يمكنك استخدام Prompt API في حزمة تعلّم الآلة لإنشاء نصوص محادثات بسيطة من جولة واحدة أو جولات متعددة. عندما تتطلّب الميزة تنفيذًا مستقلًا ومتعدّد الخطوات على الجهاز فقط، استخدِم واجهة برمجة تطبيقات وكيل الذكاء الاصطناعي التوليدي في حزمة تعلّم الآلة. تتيح Agent API تنفيذ حلقات الاستدلال على الجهاز فقط التي يمكنها التخطيط واستدعاء الأدوات المكتوبة باستخدام تعليقات @Tool التوضيحية، والاحتفاظ بسياق الجلسة في جميع التفاعلات، وفرض حدود على عدد الردود باستخدام maxTurns.

النماذج المستنِدة إلى السحابة الإلكترونية

إذا لم يكن بالإمكان تشغيل الميزة بالكامل على الجهاز فقط، يجب استخدام نموذج مستنِد إلى السحابة الإلكترونية. هناك خياران رئيسيان لكيفية استخدام نموذج مستند إلى السحابة الإلكترونية:

• خلفية مُدارة باستخدام Firebase AI Logic إذا كنت من مستخدمي Firebase أو تريد إنشاء نموذج أوّلي بسرعة نسبية، فمن المحتمل أن يكون Firebase AI Logic هو الحلّ الأفضل.

• خلفية مخصّصة أو خادم مستضاف ذاتيًا إذا أردت استخدام نماذج غير Gemini، أو كانت لديك متطلبات خصوصية صارمة، أو كنت بحاجة إلى إكمال مهمة معقّدة للغاية، فمن المحتمل أن تحتاج إلى استخدام واجهة خلفية مخصّصة. نوصي أيضًا بالأدوات التالية لإعداد الواجهة الخلفية المخصصة:

  • تشغيل إطار عمل مستند إلى الذكاء الاصطناعي الوكيل في الخلفية المخصّصة، مثل حزمة تطوير الوكيل
  • ربط واجهة التطبيق الأمامية بالخلفية المستندة إلى الوكلاء باستخدام AG-UI
  • تمكين الوكلاء من إنشاء واجهات مستخدم غنية وتفاعلية باستخدام A2UI

يلخّص الجدول التالي حالات استخدام Firebase AI Logic أو الخلفية المخصّصة لأدوات الذكاء الاصطناعي التوليدي المستندة إلى السحابة الإلكترونية داخل التطبيق:

مدى تعقيد المهمة	خصائص الميزة	مثال	مجموعة أدوات/حلول
منخفضة	استنتاج واحد إنشاء محتوى جديد بالكامل	تلخيص النص	Firebase AI Logic خلفية مخصّصة
متوسط	النموذج اللغوي الكبير المعزَّز استدعاء الدالة سجل المحادثة	الطلب والردّ	Firebase AI Logic خلفية مخصّصة
مرتفع	حلقة وكيل واحد، يتم تكرارها حتى تكتمل المهمة	ملاحظات العملاء أو فرز الأخطاء	خلفية مخصّصة
عالية جدًا	التنسيق بين عدة وكلاء	إنشاء فريق من الوكلاء لإدارة جوانب مختلفة من الرحلة	خلفية مخصّصة

النهج المختلط

استخدِم النهج المختلط عندما يمكن تشغيل الميزة محليًا، ولكن لا يملك جميع المستخدمين أجهزة تتوافق مع النماذج التي تعمل على الجهاز فقط، وتحتاج إلى استخدام النماذج السحابية كحل احتياطي. لمزيد من المعلومات، يُرجى الاطّلاع على الاستدلال المختلط.

الذكاء على مستوى النظام

يتيح الذكاء الاصطناعي على مستوى النظام لنظام Android الأساسي العمل كمنسّق للمهام. تتيح تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي على مستوى النظام لوكلاء النظام، مثل Gemini، إكمال طلبات المستخدمين على مستوى تطبيقات وخدمات ويب متعددة.

لربط تطبيقك بنظام Android Intelligence، اختَر طريقة دمج استنادًا إلى ما إذا كنت تريد التحكّم آليًا أو تنفيذ إجراءات تلقائية مستندة إلى واجهة المستخدم:

خيار الدمج	حالة الاستخدام
AppFunctions	إتاحة إمكانات محدّدة في تطبيقك للوكلاء من أجل اكتشافها وتنفيذها على الجهاز فقط
خادم MCP عن بُعد	يمكنك إتاحة إمكانات محدّدة في تطبيقك لدمجها مباشرةً مع الخلفية الخاصة بالوكيل. جيد للتطوير من عدّة منصات.
التحكّم في الكمبيوتر	تسمح هذه الميزة لمساعد محمَّل مسبقًا من قِبل المصنّع الأصلي للجهاز بتنفيذ المهام آليًا من خلال التفاعل مباشرةً مع واجهة مستخدم التطبيق.

لمزيد من المعلومات حول خيارات أدوات الذكاء الاصطناعي على مستوى النظام، يُرجى الاطّلاع على مقالة ربط تطبيقك بنظام Android Intelligence.