فهم بعض المصطلحات الأساسية يساعدنا على الاستفادة بشكل أفضل للورشة أو تجربة عملية. هذه بعض المصطلحات التي أرى أنها مهمة: 1. LLM (Large Language Models): النماذج اللغوية الكبيرة مثل GPT وClaude وGemini، وهي الأساس الذي تعتمد عليه كثير من تطبيقات الذكاء الاصطناعي الحديثة. 2. Prompt Engineering: تصميم وصياغة التعليمات للحصول على نتائج دقيقة ومناسبة من نماذج الذكاء الاصطناعي. 3. Context Window: حجم المعلومات التي يستطيع النموذج التعامل معها ضمن محادثة أو طلب واحد. 4. RAG (Retrieval-Augmented Generation): ربط نموذج الذكاء الاصطناعي بمصادر معلومات خارجية لاسترجاع بيانات ذات صلة قبل توليد الإجابة. 5. AI Agents: أنظمة تستطيع التخطيط وتنفيذ سلسلة من المهام باستخدام النماذج اللغوية والأدوات المتاحة. 6. Tool Calling / Function Calling: تمكين النموذج من استدعاء أدوات أو وظائف خارجية لتنفيذ مهام مثل البحث والحساب والتعامل مع البيانات. 7. API (Application Programming Interface): وسيلة تسمح للتطبيقات والأنظمة بالتواصل مع بعضها والاستفادة من خدمات الذكاء الاصطناعي. 8. Workflow Automation: أتمتة سلسلة من العمليات وربط الأدوات المختلفة لإنجاز المهام بأقل تدخل يدوي. 9. Reasoning: قدرة النموذج على معالجة المعلومات وربط المعطيات للوصول إلى استنتاجات أو خطوات لحل مشكلة. 10. Hallucination: تقديم النموذج معلومات غير صحيحة أو غير مدعومة وكأنها حقائق. 11. MCP (Model Context Protocol): بروتوكول يتيح ربط نماذج الذكاء الاصطناعي بمصادر البيانات والأدوات الخارجية بطريقة موحدة. 12. Human-in-the-Loop: إشراك الإنسان في مراجعة النتائج أو اتخاذ القرارات ضمن نظام الذكاء الاصطناعي. بل كوسيلة لبناء حلول حقيقية. متحمس للورشة والتعرف على طرق جديدة لتطبيق هذه الأفكار عمليًا.