لمحة عن هذا الدرس التطبيقي حول الترميز
1. نظرة عامة
مقدمة
Gemini 2.5 Pro هو أفضل نموذج من Google في مجال الترميز والمعرفة العالمية.
مع الإصدار 2.5، أصبحت نماذج Gemini الآن نماذج استدلالية مختلطة. يمكن لـ Gemini 2.5 Pro تطبيق قدر كبير من التفكير على مختلف المهام، واستخدام الأدوات لزيادة دقة الردود إلى أقصى حد.
يتميز Gemini 2.5 Pro بما يلي:
- تحسين كبير مقارنة بالنماذج السابقة على مستوى الإمكانات، بما في ذلك الترميز والاستدلال وتعدّد الوسائط
- رائد في مجال الاستدلال مع تحقيق أفضل أداء في معايير الرياضيات والعلوم والتكنولوجيا والهندسة.
- نموذج رائع للرمز البرمجي، مع تطوير ويب قوي بشكل خاص
- جيدة بشكل خاص للطلبات المعقدة، مع الحفاظ على التوازن، بما في ذلك المرتبة الأولى في LMSys.
المُعطيات
في هذا الدليل التعليمي، ستتعرّف على كيفية استخدام Gemini API وحزمة تطوير البرامج (SDK) لتكنولوجيات الذكاء الاصطناعي التوليدي من Google لبرنامج Python مع نموذج Gemini 2.5 Pro.
عليك إكمال المهام التالية:
- إنشاء نص من طلبات نصية
- إنشاء نص أثناء إنشائه
- بدء محادثات متعددة المقاطع
- استخدام طُرق غير متزامنة
- ضبط مَعلمات النموذج
- تعليمات ضبط النظام
- استخدام فلاتر الأمان
- استخدام الإنشاء الخاضع للرقابة
- احتساب الرموز المميّزة
- معالجة بيانات الوسائط المتعددة (الصوت والرموز البرمجية والمستندات والصور والفيديوهات)
- استخدام وظائف الاتصال التلقائي واليدوي
- تنفيذ الرمز البرمجي
- أمثلة على وضع "التفكير"
2. قبل البدء
المتطلبات الأساسية
قبل البدء، يجب أن يكون لديك مشروع على Google Cloud يتضمّن حساب فوترة صالحًا. يُرجى اختيار مشروع Google Cloud الذي تريد استخدامه.
لتنفيذ ورشة الرمز البرمجي، سنستخدم Colab Enterprise، وهي بيئة مفكرة مُدارة ومشترَكة تتضمّن إمكانات الأمان والامتثال في Google Cloud.
تفعيل واجهات برمجة التطبيقات المطلوبة
انقر على الزر أدناه لتفعيل واجهات برمجة التطبيقات اللازمة لهذا الدليل التعليمي حول الرموز البرمجية في مشروعك على Google Cloud: Vertex AI وDataform وCompute Engine.
نسخ دفتر ملاحظات Colab إلى Google Cloud
انقر على الزر أدناه لفتح دفتر ملاحظات الدليل التعليمي في Colab Enterprise. سيؤدي ذلك إلى إنشاء نسخة من "دفتر ملاحظات Colab" في مشروعك الحالي على Google Cloud، ما سيتيح لك بعد ذلك تشغيل دفتر الملاحظات.
لنبدأ.
3. بدء البيئة
بعد أن أنشأنا دفتر ملاحظات Colab، يمكننا تنفيذ الرمز البرمجي المقدَّم في دفتر الملاحظات. ستؤدي الخطوات القليلة الأولى إلى تثبيت المكوّنات الإضافية واستيراد المكتبات اللازمة.
اتّباع الخطوات الواردة في قسم "البدء"
أولاً، عليك تنفيذ الخلايا في قسم "البدء" الواحدة تلو الأخرى.
ملاحظة: يمكنك تنفيذ خلية عن طريق تثبيت مؤشر الماوس فوق خلية الرمز التي تريد تنفيذها، ثم النقر على 
رمز تنفيذ الخلية.
بنهاية هذا القسم، ستكون قد نفّذت ما يلي:
- تثبيت حزمة تطوير البرامج (SDK) لتكنولوجيات الذكاء الاصطناعي من Google لنظام التشغيل Python
- استيراد المكتبات اللازمة للمختبر
- إعداد مشروع على Google Cloud لاستخدام Vertex AI
لنستخدم الآن Gemini 2.5 Pro لإنشاء نص
4. إنشاء نص باستخدام Gemini
في هذا القسم من "دفتر ملاحظات"، ستستخدم الإصدار 2.5 Pro من Gemini لإنشاء عمليات إكمال نصية.
يمكنك تنفيذ المجموعة التالية من الخلايا في دفتر البيانات، مع تخصيص بعض الوقت لقراءة الرمز البرمجي وفهم كيفية استخدام حزمة تطوير البرامج (SDK) لتكنولوجيات الذكاء الاصطناعي التوليدي من Google.
بنهاية هذا القسم، ستكون قد تعرّفت على ما يلي:
- كيفية تحديد النموذج المطلوب استخدامه
- إنشاء المحتوى غير المخصّص للبث مقابل المحتوى المخصّص للبث
- استخدام ميزة المحادثة المتعدّدة المراحل في حزمة SDK
- استدعاء حزمة SDK بشكل غير متزامن
- ضبط مَعلمات النموذج
- ضبط تعليمات النظام لتخصيص سلوك النموذج
- ضبط فلاتر أمان المحتوى
سنوضّح في ما يلي كيفية إرسال طلبات متعددة الوسائط إلى Gemini.
5. طلبات متعددة الوسائط
في هذا القسم من "دفتر ملاحظات Google"، ستستخدم Gemini 2.5 Pro لمعالجة الصور والفيديوهات.
يُرجى تنفيذ الخلايا التالية في دفتر الملاحظات. 
بنهاية هذا القسم، ستكون قد تعرّفت على ما يلي:
- أرسِل طلبًا يتألف من صورة ونص.
- معالجة فيديو من عنوان URL
بعد ذلك، سننشئ نتائج محدّدة ومنظمة جيدًا
6. النتائج المنظَّمة
عند استخدام استجابة النماذج في الرمز البرمجي، من المهم أن نحصل على نتائج متّسقة وموثوقة من النموذج. يتيح لك التوليد الخاضع للرقابة تحديد مخطّط استجابة لتحديد بنية ناتج النموذج وأسماء الحقول ونوع البيانات المتوقّع لكلّ حقل.
يُرجى تنفيذ الخلايا التالية في دفتر الملاحظات. 
سنرى بعد ذلك كيفية ربط مخرجات النماذج ببعضها.
7. الارتفاع عن السطح المرجعي
إذا كنت تريد استخدام قواعد المعلومات الحالية أو تقديم معلومات في الوقت الفعلي إلى النموذج، عليك الاطّلاع على مخرجات النموذج.
باستخدام Gemini وVertex AI، يمكنك تحديد مصدر النتيجة في "بحث Google"، وفي نتائج الردود على الدوالّ، وفي الرمز نفسه. تسمح ميزة "تنفيذ الرموز البرمجية" للنموذج بإنشاء رمز وتشغيله، ما يؤدي إلى التعلّم من النتائج وتكرار الخطوات للحصول على النتيجة النهائية.
يُرجى تنفيذ الخلايا التالية في دفتر الملاحظات. 
سنعرض في ما يلي قدرات التفكير في Gemini 2.5 Pro
8. جارٍ التفكير
يُعدّ "وضع التفكير" مفيدًا بشكل خاص للمهام المعقّدة التي تتطلّب جولات متعدّدة من وضع الاستراتيجيات وحلّ المشاكل بشكلٍ متكرّر. نماذج Gemini 2.5 هي نماذج مفكّرة، قادرة على الاستدلال وتحليل أفكارها قبل الرد، ما يؤدي إلى أداء أفضل ودقة أعلى.
واصِل العملية ونفِّذ الخلايا التالية في دفتر الملاحظات. عند إجراء ذلك، لاحِظ ناتج التفكير قبل أن يعرض النموذج ناتجه الفعلي. 
9. الخاتمة
تهانينا! لقد تعرّفت على كيفية الاستفادة من إمكانات Gemini 2.5 Pro باستخدام حزمة Google Gen AI SDK لبرنامج Python، بما في ذلك إنشاء النصوص واستخدام أسلوب متعدد الوسائط وتحديد السياق والنتائج المنظَّمة وقدرات التفكير المتقدّمة. لديك الآن المعرفة الأساسية لبدء إنشاء تطبيقاتك المبتكرة باستخدام حزمة SDK. من خلال وضع التفكير والاستدلال القوي، يقدّم Gemini 2.5 Pro إمكانات جديدة ويُتيح الابتكار في مختلف حالات الاستخدام.
مراجع إضافية
- اطّلِع على مستندات مرجعية لحزمة تطوير البرامج (SDK) لميزة "الذكاء الاصطناعي التوليدي من Google".
- استكشِف دفاتر ملاحظات أخرى في مستودع GitHub الخاص بالذكاء الاصطناعي التوليدي من Google Cloud.
- استكشِف نماذج الذكاء الاصطناعي في Model Garden.