برمجة تطبيق “لخصلي” لتلخيص المقالات باستخدام ChatGPT وإطار لارافل

في عصر تتزايد فيه كمية المعلومات بشكل هائل على الإنترنت، أصبح من الضروري تطوير أدوات وتقنيات تساعد المستخدمين على استيعاب المحتوى بسرعة وفعالية. من بين هذه الأدوات، تلخيص المقالات يعتبر من أهم الحلول التي توفر الوقت والجهد على القارئ. في هذا السياق، يأتي تطبيق “لخصلي” الذي يعتمد على تقنيات الذكاء الاصطناعي الحديثة، وتحديداً نموذج ChatGPT من OpenAI، لتقديم تلخيصات دقيقة وسريعة للمقالات الطويلة والمعقدة. في هذا المقال، سيتم استعراض كيفية برمجة تطبيق “لخصلي” لتلخيص المقالات باستخدام ChatGPT جنباً إلى جنب مع إطار عمل لارافل (Laravel) الذي يعد من أشهر أُطُر تطوير تطبيقات الويب بلغة PHP.

أهمية تلخيص المقالات

مع وفرة المصادر والمقالات في مختلف المجالات العلمية والثقافية والتقنية، يواجه المستخدمون تحدياً في قراءة كل المحتوى المتاح أمامهم. تلخيص المقالات يساعد في تحويل النصوص الطويلة إلى ملخصات مركزة تعكس أهم الأفكار والنقاط الرئيسية، مما يسهل على المستخدم فهم المضمون بسرعة واتخاذ القرار المناسب بمتابعة القراءة أو الاستفادة من الملخص فقط. تلخيص المحتوى لا يقتصر فقط على توفير الوقت، بل يرفع من جودة استهلاك المعلومات ويجعلها أكثر تنظيمًا ووضوحًا.

نموذج ChatGPT ودوره في التلخيص

نموذج ChatGPT هو أحد أشهر نماذج الذكاء الاصطناعي التي تعتمد على تقنيات تعلم الآلة وتحديداً تقنية التعلم العميق (Deep Learning) لتوليد نصوص ذات جودة عالية. يعتمد النموذج على بنية الـ Transformer التي تمكّنه من فهم السياق بشكل متقدم، مما يجعله قادراً على تلخيص النصوص الطويلة بشكل دقيق وشامل.

يتم تدريب ChatGPT على ملايين النصوص من مصادر مختلفة، مما يتيح له التعامل مع لغات متعددة وأنماط كتابة متنوعة. من أهم مزايا ChatGPT في التلخيص هي قدرته على استخلاص المعلومات المهمة، إعادة صياغة الأفكار بشكل مختصر، وحفظ المعنى الأصلي للنص.

إطار عمل لارافل في تطوير التطبيقات

لارافل (Laravel) هو إطار عمل برمجي مفتوح المصدر مبني على لغة PHP، يُستخدم لتطوير تطبيقات الويب بطريقة حديثة ومنظمة. يتميز لارافل ببساطة كتابة الكود، دعمه للعديد من الأدوات المساعدة مثل إدارة قواعد البيانات، الحماية، التوجيه (Routing)، ونظام القوالب (Blade).

يمثل لارافل خياراً مثالياً لبناء تطبيق “لخصلي” لأنه يتيح بناء هيكلية متينة ومرنة مع توفير الوقت على المطور بفضل أدواته الجاهزة والمجتمع الكبير الداعم له.

تصميم هيكل تطبيق “لخصلي”

يبدأ بناء التطبيق بتصميم هيكلي واضح ومناسب يحقق الوظائف المطلوبة:

• واجهة المستخدم (Front-end): تستقبل رابط المقال أو النص الذي يرغب المستخدم في تلخيصه، وتعرض النتائج بعد المعالجة.

• الخادم (Back-end): مسؤول عن استقبال الطلبات، التعامل مع API الخاص بـ OpenAI لاستدعاء نموذج ChatGPT، معالجة النصوص، وإرجاع التلخيصات.

• قاعدة البيانات: في حالة الحاجة لتخزين المقالات أو التلخيصات أو معلومات المستخدمين.

مكونات التطبيق الأساسية

1. نموذج تلخيص المقالات: خادم الـ API المتصل بـ ChatGPT.

2. نظام إدارة الطلبات: استقبال طلبات التلخيص وتنظيمها.

3. واجهة المستخدم التفاعلية: تسهل إدخال المقالات أو الروابط.

4. آلية استخراج النص من روابط المقالات: خاصة إذا كان المستخدم يقدم روابط، يجب أن يقوم التطبيق باستخراج محتوى النص من الصفحة.

خطوات برمجة تطبيق “لخصلي” باستخدام لارافل وChatGPT

1. إعداد بيئة العمل

لبدء المشروع، يجب تثبيت إطار لارافل عبر مدير الحزم Composer، مع ضمان توفر PHP والإضافات اللازمة. بعد تثبيت لارافل، يمكن إنشاء مشروع جديد باسم “lakhisly”:

bash
CopyEdit
composer create-project laravel/laravel lakhisly

2. إعداد التكامل مع OpenAI API

لتفعيل وظيفة التلخيص، يتم الاعتماد على واجهة برمجة التطبيقات (API) الخاصة بـ OpenAI. يتطلب ذلك تسجيل حساب والحصول على مفتاح API. بعد ذلك، يتم إعداد ملف البيئة .env ليشمل:

ini
CopyEdit
OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key_here

ثم يتم تثبيت مكتبة عميل OpenAI الخاصة بـ PHP أو استخدام مكتبة HTTP client الخاصة بلارافل (مثل Guzzle) للاتصال بـ API.

3. إنشاء نموذج التلخيص في Laravel

في الجزء الخلفي، يتم إنشاء خدمة تقوم بإرسال النصوص إلى نموذج ChatGPT باستخدام API وإرجاع التلخيصات. مثلاً يمكن إنشاء خدمة باسم SummaryService:

php
CopyEdit
namespace App\Services;

use Illuminate\Support\Facades\Http;

class SummaryService
{
    protected $apiKey;

    public function __construct()
    {
        $this->apiKey = config('services.openai.api_key');
    }

    public function summarize($text)
    {
        $response = Http::withHeaders([
            'Authorization' => 'Bearer ' . $this->apiKey,
        ])->post('https://api.openai.com/v1/chat/completions', [
            'model' => 'gpt-4o-mini',
            'messages' => [
                [
                    'role' => 'user',
                    'content' => "لخص المقال التالي بشكل مفصل وموضوعي:\n\n" . $text,
                ],
            ],
            'max_tokens' => 1000,
            'temperature' => 0.5,
        ]);

        if ($response->successful()) {
            return $response->json()['choices'][0]['message']['content'];
        }

        return null;
    }
}

4. إنشاء واجهة استقبال النصوص

يتم تطوير نموذج إدخال يسمح للمستخدم بوضع رابط المقال أو النص المراد تلخيصه. في حال كان المستخدم يقدم رابطاً، يمكن استخدام مكتبة مثل Guzzle أو مكتبات خاصة باستخراج النصوص من صفحات الويب (Web scraping) لجلب المحتوى الأصلي.

مثال على استخدام مكتبة Goutte لاستخراج محتوى صفحة:

php
CopyEdit
use Goutte\Client;

$client = new Client();
$crawler = $client->request('GET', $url);
$content = $crawler->filter('article')->text();  // مثال لاستخراج نص المقال من وسم article

5. معالجة النص وإرساله إلى خدمة التلخيص

بعد استخراج النص، يتم إرساله إلى خدمة التلخيص SummaryService التي بدورها ترسل النص إلى ChatGPT وتعيد الملخص.

6. عرض التلخيص للمستخدم

بعد الحصول على التلخيص، يتم عرضه في واجهة المستخدم بطريقة واضحة ومنسقة مع إمكانية نسخ المحتوى أو حفظه.

تحسين تجربة المستخدم

لتقديم أفضل تجربة، يجب مراعاة عدة جوانب:

• دعم عدة لغات، مع التركيز على العربية لتلبية احتياجات المستخدمين المحليين.

• تصميم واجهة بسيطة وسلسة تمكن المستخدمين من الوصول إلى الخدمة بسهولة.

• تقليل زمن الانتظار عن طريق تحسين استعلامات API، والاعتماد على التخزين المؤقت (caching) للنتائج المتكررة.

• السماح للمستخدمين برفع ملفات نصية أو مستندات ليتم تلخيصها، وليس فقط الروابط أو النصوص.

الاعتبارات الأمنية في التطبيق

يجب حماية مفاتيح API وعدم كشفها في الواجهات الأمامية. كذلك، حماية التطبيق من الهجمات الشائعة مثل حقن النصوص أو هجمات حجب الخدمة (DoS) من خلال التحقق من صحة البيانات المدخلة وتحديد معدلات الطلب.

استراتيجيات إدارة تكاليف API

نظرًا لأن استدعاءات OpenAI API قد تكون مكلفة عند الاستخدام الكبير، من الضروري إدارة التكاليف عبر:

• تحديد الحد الأقصى لحجم النص المسموح بتلخيصه.

• استخدام التخزين المؤقت للنتائج لتجنب الاستدعاء المتكرر على نفس المحتوى.

• وضع نظام اشتراك أو حد مجاني مع اشتراكات مدفوعة.

مثال على جدول مقارنة بين ميزات التطبيق

نتائج استخدام التطبيق وتأثيره

توفر تطبيقات التلخيص المبنية على تقنيات الذكاء الاصطناعي مثل “لخصلي” حلولًا فعالة لمستخدمي الإنترنت، خاصة الطلاب والباحثين والمهنيين الذين يحتاجون إلى استيعاب كم هائل من المعلومات بسرعة. يساهم هذا التطبيق في رفع كفاءة القراءة، وتحسين القدرة على اتخاذ القرارات المبنية على معلومات مركزة وموثوقة. كما أنه يعزز من إمكانية الوصول إلى المعرفة عبر تبسيط المحتوى المعقد.

خلاصة

برمجة تطبيق “لخصلي” لتلخيص المقالات باستخدام ChatGPT مع إطار لارافل هو مشروع متكامل يستفيد من تقنيات الذكاء الاصطناعي الحديثة وقدرات تطوير الويب المتقدمة. يجمع التطبيق بين سهولة الاستخدام، دقة التلخيص، والكفاءة في الأداء، مما يجعله أداة لا غنى عنها في زمن تكثر فيه المعلومات وتتسارع وتيرة الحياة الرقمية. إن بناء مثل هذا التطبيق يتطلب تخطيطاً دقيقاً، معرفة تقنية متقدمة، والتزامًا بتقديم تجربة مستخدم فريدة وآمنة، مما يجعل “لخصلي” نموذجًا متقدماً في مجال تطبيقات الذكاء الاصطناعي وتلخيص المحتوى.

المصادر والمراجع

• وثائق OpenAI API: https://platform.openai.com/docs

• توثيق Laravel الرسمي: https://laravel.com/docs

• بحث حول تقنيات تلخيص النصوص باستخدام الذكاء الاصطناعي، مجلة الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق، 2023