Six practical uses of Jev in agent workflows
An Arabic-language walkthrough of using Jev for model routing, prompt-injection guardrails, tool-call gating, email triage, retrieval reranking and LLM evaluation, driving next-step code with returned probabilities and typed choices.
ازاي ممكن نستخدم Jev جوه تطبيقات الـ AI والـ agentic workflows؟ الفكرة الأساسية إننا بنبعت له الـ context المرتبط بالمهمة، وبنحدد السؤال والإجابات الممكنة. وبعدها ال model بيرجّع احتمال لكل إجابة، والكود او ال agent بيستخدم النتيجة عشان يحدد الخطوة اللي بعدها. ودي استخدامات مختلفة بتوضّح إزاي نطبّق الفكرة في سيناريوهات عملية: أولًا: اختيار الموديل المناسب — Model routing بنبعت طلب المستخدم مع وصف للمهام اللي كل موديل يقدر يتعامل معاها، وبنطلب اختيار موديل صغير أو متوسط أو كبير. وبعدها الكود بيوجّه الطلب للموديل المناسب بناءً على الاختيار ده. ثانيًا: اكتشاف محاولات التلاعب بالتعليمات — Guardrails for prompt injection بنبعت رسالة واردة أو مقطع من المحتوى المسترجع، وبنسأل إذا كان فيه محاولة لتجاوز تعليمات الـ agent. وبناءً على الاحتمال اللي بيرجعه Jev، الكود بيقارن الاحتمال اللي رجّعه Jev بthreshold بنحدده بعد التجربة والاختبار. فمثلًا، لو احتمال إن المحتوى بيحاول يتجاوز تعليمات الـ agent أعلى من 90%، التطبيق ممكن يمنعه أو يحوّله للمراجعة. ثالثًا: مراجعة استدعاءات الأدوات — Tool-call gating قبل تنفيذ أي أداة، بنبعت اسمها والـ arguments وطلب المستخدم والسياسة اللي بتحكم الإجراءات المسموحة. وبنطلب الاختيار بين السماح، أو طلب موافقة، أو الرفض، والتطبيق بيطبّق النتيجة جنب فحوصات الصلاحيات الموجودة عنده. رابعًا: ترتيب أولويات الإيميلات — Inbox triage بنبعت عنوان الإيميل ومحتواه، مع معايير واضحة لتصنيفه إلى «رد دلوقتي»، أو «لاحقًا»، أو «أرشفة». فمثلًا، بلاغ عن توقف الخدمة ممكن يتصنّف «رد دلوقتي»، وبعدها تكامل الإيميل يضيف علامة أولوية أو ينقله لقائمة المتابعة المناسبة. خامسًا: إعادة ترتيب نتائج البحث — Reranking بنبعت كل مقطع مسترجع مع سؤال المستخدم، وبنطلب تقييم مدى ارتباطه بالسؤال وفق معايير محددة. وبعدها الكود بيرتّب المقاطع حسب التقييمات، ويبعت الأعلى ترتيبًا للموديل اللي هيكتب الإجابة. سادسًا: تقييم إجابات الموديلات — LLM evaluations بنبعت سؤال المستخدم والإجابة اللي ولّدها الموديل، ومعاهم المعلومات المرجعية أو السياسة المطلوب الالتزام بيها. وبنطلب تقييم الالتزام وفق معايير واضحة، وبعدها نظام التقييم بيسجّل النتيجة ويحدّد الإجابات الضعيفة للمراجعة. سابعًا: تصنيف كميات كبيرة من البيانات — Bulk labeling بنحدد فئات زي «فواتير»، و«تسجيل دخول»، و«مشكلة تقنية»، مع وصف لكل فئة. وبعدها بنبعت كل تذكرة دعم لنفس سؤال التصنيف، ونظام المعالجة بيسجّل الفئة الناتجة جوه الـ dataset. ثامنًا: التحكم أثناء التشغيل — Real-time control بنبعت الحالة الحالية لبوت جوه لعبة، زي مستوى الصحة والأعداء القريبين والموارد المتاحة. وبنطلب منه يختار من الإجراءات المسموحة، زي الهجوم أو التراجع أو العلاج، وبعد التنفيذ اللعبة بتبعت الحالة الجديدة في الدورة اللي بعدها. تاسعًا: تحديد إمتى نحتاج مراجعة بشرية — Confidence gating بعد تصنيف تذكرة الدعم، الكود بيراجع كمان درجة الثقة اللي رجعت مع القرار. فلو تجاوزت حد اتحققنا من مناسبته باستخدام تذاكر سابقة، بيتم التوجيه تلقائيًا، ولو أقل، بتتحوّل للمراجعة، من غير ما نحتاج استدعاء إضافي للموديل. ---------------------------------- حابب افكركم ان خصم ال ٨٠٪ على كتابي الجديد Hands-On LangChain مستمر ان شاء الله. الكتاب تقدر تشتريه من الموقع باستخدام كود الخصم ده 399GT67 او عن طريق InstaPay بسعر 250 جنيه مصري و الدفع على الرقم ده: 01126776621 رابط الكتاب في التعليقات!