كيفية بناء مساعد بحث متقدم باستخدام API الخاص بـ OpenAI دون الارتباط بخطط الاشتراك الثابتة

ملخص بحث عميق باستخدام مفتاح API الخاص بـ OpenAI المقدمة: يعد البحث العميق (Deep Research) أحد أبرز التطبيقات في مجال استخراج البيانات والتحليل. يمكن لموديلات البحث العميق من OpenAI تخطيط خطوات البحث، استخراج بيانات من المواقع الإلكترونية، واتخاذ إجراءات تصحيحية تحسّن أدائها بشكل كبير مقارنة بموديلات الذكاء اللغوي العادية التي لديها إمكانية الوصول إلى الإنترنت. ومع ذلك، هذه القدرات ليست مجانية. بحلول يوليو 2025، فرضت OpenAI حدودًا على عدد استفسارات البحث العميق لكل نوع من المستخدمين، مما يجعل الخطة المدفوعة (Pro Plan) باهظة الثمن بـ 199 دولارًا شهريًا. الحل البديل: إذا كنت تحتاج إلى قدرات البحث العميق ولكن لا تريد دفع مبلغ شهري ثابت، يمكنك بناء مساعد بحث باستخدام مفتاح API الخاص بـ OpenAI. هذا الحل يعتمد على نموذج البحث العميق المتاح عبر API، والذي يمكن استخدامه بنظام الدفع حسب الاستخدام (pay-as-you-go). الأساسيات: الموديلات المتاحة: بحلول يوليو 2025، هناك موديلان للبحث العميق متاحان عبر API: o3-deep-research و o4-mini-deep-research. يمكن توقع توفر المزيد من الموديلات في المستقبل. استخدام API: يمكنك بدء البحث العميق بإجراء مكالمة واحدة إلى خدمة Responses API، حيث يتلقى النموذج تعليمات محددة ويقوم بالبحث والتحليل. أدوات البحوث: يجب تكوين النموذج للبحث عبر الإنترنت، ويمكن إضافة مترجم رموز مغلق (sandboxed code interpreter) للعمليات الحسابية، لكنه نادرًا ما يستخدم في البحوث العميقة. المعماريات والتنفيذ: الأجنت المُستخدمة: يتم استخدام ثلاثة أنواع من الأجنت (agents): ResearchAgent: يقوم بالبحث العميق وتقديم تقرير أولي. CritiqueAgent: يراجع التقرير الأولي ويشير إلى أي نقاط ضعف أو نقص. FinalReportAgent: يجمع النتائج والمراجعات ويركب التقرير النهائي. التحكم في التدفق: يتم التحكم في الانتقال بين الأجنت بشكل هجين، حيث يتم الانتقال من ResearchAgent إلى CritiqueAgent برمجيًا، بينما يمكن للأجنت الأخير اتخاذ قرار بإعادة الطلب من ResearchAgent أو الانتقال إلى FinalReportAgent. معالجة الأحداث: يجب تنفيذ محمل (parser) للتعامل مع الأحداث الخام، مثل عمليات البحث على الويب، ملخصات التفكير، واستدعاءات الأدوات. كما يجب جمع استخدام الرموز (tokens) لتقدير التكلفة النهائية. التدفقات المتتالية: يمكن التقاط النتائج بين الانتقالات وبدء المرحلة التالية بشكل مستقل، مما يساعد في إدارة الفشل وتحسين الدقة. أمثلة على الاستخدام: البحث الأولي: عند بدء البحث، يقوم ResearchAgent بالبحث عبر الإنترنت وتوليد ملخصات تفكير. قد تستغرق هذه العملية من دقيقتين إلى عشر دقائق اعتمادًا على تعقيد الاستفسار. المراجعة: يقوم CritiqueAgent بمراجعة التقرير الأولي ويستخدم أدوات مثل verify_url للتحقق من صحة الروابط، ومخدمات MCP مثل DeepWiki للحصول على معلومات إضافية من مستودعات GitHub. التقرير النهائي: يقوم FinalReportAgent بتجهيز التقرير النهائي وحساب التكلفة باستخدام متوسط أسعار الرموز من موقع OpenAI. التكوين وأوضاع الفشل: التكوين: يتكون التكوين الأساسي من إضافة أدوات مخصصة أو مخدمات MCP للتحقق من صحة نتائج البحث التي تهمك. أوضاع الفشل: يمكن أن تواجه مشاكل في إكمال الطلبات بسبب الزحام في نقطة النهاية (endpoint) الخاصة بـ OpenAI. في هذه الحالات، يمكنك إعادة تشغيل الاستفسار بعد بضع دقائق أو مراجعة الرمز العائد (return code) لتحديد الجزء الذي فشل. تقييم الحدث من قبل المختصين: يعد هذا الحل بديلًا فعالًا واقتصاديًا للمشتركين الذين يحتاجون إلى قدرات بحث عميقة ولكن يرغبون في تجنب نماذج الاشتراك الجامدة. يمكن للمطورين استخدام هذا الإطار لبناء تطبيقات بحث مخصصة تتناسب مع احتياجاتهم، مما يعزز الدقة والكفاءة في عملية البحث. نبذة تعريفية عن OpenAI: OpenAI هي شركة رائدة في مجال الذكاء الاصطناعي، تأسست عام 2015 بهدف تطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي بشكل آمن وأخلاقي. تقدم الشركة مجموعة من النماذج والخدمات المبتكرة، مثل ChatGPT وAPI الخاصة بها، والتي تساعد في تحسين العديد من التطبيقات والأنظمة الذكية.