هندسة المحتوى الرقمي المتقدمة بالذكاء الاصطناعي

التحكم في المحتوى القائم على वाجهة برمجة التطبيقات

كتابة الأوامر يدوياً في واجهة ChatGPT هو مجرد مرحلة أولى. في مستويات متقدمة، نبني مصانع محتوى آلية باستخدام بايثون API. في هذا الدرس، سوف نستكشف بنية نظام الروبوت المغلق الذي يعمل بنقرة واحدة.

نظام التنسيق المكون من 3 خطوات

1. طبقة الباحث: نقدم الموضوع للذكاء الاصطناعي لاستخراج 5 عناوين فرعية واستخراج الكلمات المفتاحية المتعلقة بشكل منهجي كبيانات JSON.
2. طبقة المسودة: بحلقة برمجية في بايثون، نستعلم من النموذج 5 مرات متتالية لكتابة فقرات أكاديمية تحت كل عنوان مسبقاً.
3. طبقة المحرر: ندمج الأجزاء الخمسة كقطعة واحدة، ونرسلها أخيراً لمراجعتها من حيث السلاسة وسهولة القراءة ونغمة العلامة التجارية.

شفرة برمجية عملية (تكامل بايثون API)

import openai
import json

def generate_section(subheading):
    response = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-4",
        messages=[
            {"role": "system", "content": "You are a highly skilled technical writer."},
            {"role": "user", "content": f"Write a section about: {subheading}"}
        ]
    )
    return response.choices[0].message.content

topics = ["AI in Medicine", "Robotics", "Data Security"]
full_article = "\n\n".join([generate_section(t) for t in topics])
print("تم بناء المقالة!")

هذه البنية الدقيقة تشكل أساس نظام قابل لإنتاج وتحديث آلاف المقالات يومياً بأعلى درجات الموثوقية والدقة.