احتراف وكلاء الذكاء الاصطناعي باستخدام n8n ( الجزء الثالث)

تركز هذه المحاضرة على أهم النقاط التي يجب معرفتها قبل دمج نماذج اللغة الكبيرة مفتوحة المصدر (LLMs) مع منصة n8n. سنتناول متطلبات التشغيل، إدارة الموارد، الأمان وحماية البيانات، قيود الأداء، وكيفية اختيار النموذج المناسب بحسب طبيعة العمل. المحاضرة تهدف إلى تزويد المشاركين بالمعرفة الأساسية لتجنب الأخطاء الشائعة وضمان استخدام LLMs بشكل آمن وفعّال في أتمتة العمليات المختلفة.

تركز هذه المحاضرة على تشغيل وكلاء الذكاء الاصطناعي المحليين (Free Local AI Agents) باستخدام نماذج اللغة الكبيرة مفتوحة المصدر (Open‑Source LLMs) مثل DeepSeek وOllama على جهازك وربطها بمنصة n8n في بيئة Self‑Hosting. سنتعلم كيفية إعداد هذه الوكلاء، أتمتة العمليات المختلفة، وتحقيق أقصى استفادة من الذكاء الاصطناعي بدون الحاجة لسيرفر خارجي أو خدمات سحابية، مع الحفاظ على الأمان والتحكم الكامل بالبيانات.

تتناول هذه المحاضرة من سلسلة تعلم LLMs داخل n8n، مع التركيز على Basic Chain Node وكيفية استخدامه لإنشاء سلاسل معالجة ذكية. كما سنتعرف على أنواع رسائل LLM المختلفة: رسائل المستخدم (User)، رسائل النظام (System)، ورسائل المساعد (Assistant)، وأهميتها في توجيه التفاعل مع النماذج لضمان نتائج دقيقة وفعّالة في الأتمتة. المحاضرة عملية وتهدف لتأسيس فهم قوي لبناء تدفقات الذكاء الاصطناعي داخل n8n.

تركز هذه المحاضرة على الجزء الثاني من تعلم LLMs داخل n8n، حيث نشرح معلمات Basic LLM Chain Parameters وكيفية ضبطها للحصول على أفضل أداء من النماذج. كما سنتعرف على أنواع Parser المختلفة المستخدمة لتحليل ومعالجة مخرجات النماذج بشكل منظم ودقيق، مما يساعد على بناء أتمتة أكثر فعالية وموثوقية داخل n8n. المحاضرة عملية وتهدف لتطوير فهم المشاركين لكيفية التحكم في سلوك النماذج والتعامل مع النتائج بشكل احترافي.

تركز هذه المحاضرة على تعلم كيفية أتمتة جمع وتحليل مراجعات العملاء مجانًا باستخدام نموذج Ollama Llama 3.2 وربطه بملفات Google Sheets. سنتعرف على خطوات إعداد النظام على جهازك أو بيئة Self‑Hosting، تلخيص المراجعات تلقائيًا، وتحويلها إلى تقرير منظم في Google Sheets يمكن استخدامه لاتخاذ قرارات تسويقية وإدارية بشكل أسرع وأكثر فعالية. المحاضرة عملية وتركز على تطبيقات واقعية لتوفير الوقت وتحسين فهم آراء العملاء.

تركز هذه المحاضرة على التعرف على DeepSeek API، مع شرح كيفية حساب التوكنز (Tokens)، فهم نافذة السياق (Context Window)، وأساسيات التخزين المؤقت (Caching). سنتناول كيفية تقدير تكلفة استخدام DeepSeek API بذكاء، وكيفية إدارة الموارد بكفاءة عند دمج النموذج مع n8n أو أي أتمتة أخرى، لضمان أداء مستقر واقتصادي في نفس الوقت. المحاضرة عملية وتهدف لتزويد المشاركين بأساس قوي للتخطيط الذكي لاستخدام DeepSeek.

تركز هذه المحاضرة على التعرف على تسعير Gemini API، مع تحليل مفصل للخطط (Plans)، المستويات (Tiers)، وأنماط الاستخدام (Usage). سنتعلم كيفية اختيار الخطة المناسبة بناءً على احتياجات الأتمتة، تقدير التكاليف بذكاء، وفهم القيود والميزات لكل مستوى لضمان استغلال الموارد بكفاءة عند دمج Gemini API مع n8n أو أي نظام آخر. المحاضرة عملية وتوفر للمشاركين رؤية واضحة لاتخاذ قرارات مالية وتقنية مدروسة.

في هذه المحاضرة نبدأ رحلتنا مع Claude، نموذج الذكاء الاصطناعي من شركة Anthropic، ونوضح كيفية ربطه مع منصة n8n لتوسيع قدرات الأتمتة لديك. سنشرح خطوة بخطوة: كيف تقوم بإنشاء حساب على Anthropic، إعداد الـ API Key، ثم تهيئة الاتصال داخل n8n. هذه المحاضرة هي الأساس الذي سيمكنك لاحقًا من استخدام Claude في بناء Workflows أكثر ذكاءً وسلاسة، سواء لتحليل النصوص، الردود التلقائية، أو دعم العمليات المعقدة.

في هذه المحاضرة نستعرض طريقة ربط منصتك التعليمية أو مشروعك مع 3 من أقوى نماذج الذكاء الاصطناعي الحديثة:

DeepSeek: النموذج الأسرع والأكثر كفاءة من حيث التكلفة.

Gemini (Google): قدرات بحثية ولغوية متقدمة.

Groq: أداء استثنائي وسرعة معالجة عالية.

سنتعلم كيفية الحصول على الـ API Keys لكل نموذج، ثم إعدادها داخل n8n وربطها بخطوات بسيطة وموثوقة. كما سنعرض أمثلة عملية على كيفية استدعاء هذه النماذج داخل Workflows وتشغيلها في سيناريوهات مختلفة مثل الرد على الرسائل أو تحليل البيانات النصية.

في هذه المحاضرة ندخل بعمق إلى عالم الـ AI Agents في n8n، ونشرح كيفية تفعيل واستخدام Simple Memory Nodes لإضفاء طابع “ذاكرة” على أنظمة الذكاء الاصطناعي. ستتعلم خطوة بخطوة كيف تجعل وكيلك الذكي يتذكر المحادثات السابقة، يحتفظ بالمعلومات المهمة، ويوفر تجربة أكثر واقعية وتفاعلية مع المستخدمين.
كما سنعرض حالات استخدام عملية، مثل إدارة محادثات متعددة، تخزين معلومات المستخدمين، وربطها مع مهام لاحقة بطريقة سلسة وفعالة.

في هذه المحاضرة ستتعلم كيفية تصميم شات بوت مبيعات احترافي يعتمد على تقنيات الذكاء الاصطناعي عبر n8n. سنقوم ببناء نظام يتيح للبوت:

التفاعل مع العملاء.

فهم استفساراتهم حول مكونات الحواسيب (مثل المعالجات، الرام، وكروت الشاشة).

اقتراح المنتجات المناسبة لهم بشكل ذكي وسريع.

ستتعرف أيضًا على كيفية دمج الشات بوت مع قاعدة بيانات أو Google Sheets لتخزين بيانات المنتجات، ثم ربطه بمنصات التواصل أو موقعك الإلكتروني، مما يحوّل البوت إلى مندوب مبيعات رقمي يعمل على مدار الساعة.