الخطوة الأولى نحو هندسة الذكاء الاصطناعي

مقدمة

Flowise هي منصة مبتكرة تتيح للمستخدمين إنشاء تدفقات عمل مخصصة لنماذج اللغة الكبيرة باستخدام واجهة سحب وإفلات بسيطة. قبل البدء، تأكد من تثبيت WSL (نظام تشغيل لينكس الفرعي لنظام ويندوز)، Node.js، وGit على نظام الويندوز الخاص بك.

تثبيت Flowise

• نسخ المستودع: افتح محطة WSL وأدخل الأمر:

  git clone https://github.com/FlowiseAI/Flowise.git

  ثم انتقل إلى الدليل باستخدام:

  cd Flowise

إعداد البيئة

• تثبيت Node.js: إذا لم يكن Node.js مثبتًا، قم بتحميله عبر nvm (مدير إصدارات Node) بتشغيل:

  curl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.39.1/install.sh | bash nvm install node

• تثبيت الاعتماديات: داخل دليل Flowise، قم بتثبيت الحزم الضرورية باستخدام:

  npm install

التكوين

• قم بتكوين متغيرات البيئة الضرورية والتكاملات الخارجية حسب التوثيق المتوفر في مستودع Flowise على GitHub.

تشغيل Flowise

• بدء الخادم والواجهة الأمامية:

  • أطلق خادم الخلفية:

    arduino

    npm run start-server

  • في نافذة طرفية جديدة، ابدأ الواجهة الأمامية:

    arduino

    npm run start-client

  • يمكنك الوصول إلى واجهة مستخدم Flowise بالانتقال إلى http://localhost:3000 في متصفح الويب الخاص بك.

إنشاء تدفق LLM الأول لك

• استخدم الواجهة سهلة الاستخدام لسحب العناصر وإسقاطها لإنشاء تدفق LLM الخاص بك.

• ابدأ بإجراءات بسيطة، مثل تحليل النصوص أو توليد الردود، لتعتاد على قدرات النظام.

الاختبار والنشر

• اختبر التدفق بإدخال بيانات عينة ومراقبة النتائج.

• للنشر الإنتاجي، اتبع أفضل الممارسات لنشر تطبيقات Node.js، مع التأكد من تأمين جميع تكوينات البيئة.

خاتمة

Flowise تقدم منصة قوية للمطورين لاستغلال قوة الذكاء الاصطناعي دون الحاجة إلى معرفة برمجية واسعة. باتباع هذه الخطوات، يمكنك إعداد Flowise على نظام الويندوز مع WSL وبدء أأتمتة المهام باستخدام ورش العمل المعززة بالذكاء الاصطناعي. يوفر هذا الدليل مقدمة أساسية لإعداد واستخدام Flowise. للحصول على معلومات أكثر تفصيلاً، يرجى الرجوع إلى مستودع Flowise على GitHub.