أحاول إعداد كاشف البريد العشوائي بالذكاء الاصطناعي (AI spam detector) لمنصة Discourse الخاصة بي، ولكن لدي عدة أسئلة:
لا يمكن تعديل الموجه (prompt) الخاص بشخصية كاشف البريد العشوائي. يمكنني إنشاء شخصية جديدة ولكن لا يوجد حقل لإخبار Discourse بأنه سيتم استخدامه ككاشف للبريد العشوائي؟
أريد استخدام Qwen3 كنموذج لغة كبير (LLM) لهذه المهمة. لا يوجد إعداد مسبق لـ Qwen3، لذا سأقوم بإنشاء إعداد مخصص. ولكن لا يوجد أيضًا Qwen3Tokenizer. ماذا يفعل الـ tokenizer هنا؟ هل يعمل QwenTokenizer مع Qwen3؟
أو، هل هناك خيار أسهل حيث يمكنني إعداد خدمة تشبه الـ webhook وتستدعيها Discourse عند إنشاء مواضيع/مشاركات جديدة؟
شكرًا لك، ولكني أعرف ما هو المرمز (tokenizer). ما لا أعرفه هو ما الذي يستخدمه ديسكورس (Discourse) من أجله، وماذا سيحدث إذا اخترت المرمز الخاطئ؟ لست بحاجة إلى مرمز لاستدعاء نموذج لغوي كبير (LLM) على أي حال.
هل يمكنك محاولة زيارة هذا الرابط https://\u003cyour-site\u003e/admin/plugins/discourse-ai/ai-spam - يجب أن يسمح لك بإدخال تعليمات مخصصة والاختبار مقابل منشور.
على حد علمي، يتم إلحاق هذه التعليمات بـ “system prompt” بدلاً من استبداله، مما يجعل الموجه أطول ويحتوي على لغات مختلطة…
لكن اجتياز الاختبار لا يعني عدم وجود مشكلة. (للعلم، لم أقم بإعداد نموذج اللغة الكبير (LLM) بالكامل بعد؛ لقد جربت خدمة Gemini المجانية ولكنني حصلت على 429، لذا أحاول معرفة كيفية دمج llama.cpp في Discourse الآن.)
لقد فحصت الكود المصدري. إذا لم أرتكب أخطاء، يتم استخدام المُرمِّز (tokenizer) لغرضين: عدّ الرموز (tokens) للإحصائيات وتقدير الأسعار، واقتطاع المنشورات إلى الحد المحدد. لذلك، لا ينبغي أن يؤثر عليّ كثيرًا إذا تم استخدام مُرمِّز خاطئ.
