أطلق Hugging Face أداة جديدة تُدعى AI Sheets: أداة مفتوحة المصدر لبناء وتحسين وتحويل مجموعات البيانات باستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي دون الحاجة إلى كتابة كود. تُتيح الأداة استخدام آلاف النماذج المفتوحة من Hugging Face Hub عبر مزودي الاستدلال أو النماذج المحلية، بما في ذلك نموذج gpt-oss من OpenAI. يمكن استخدام الأداة محليًا أو على منصة Hub، وتعمل بواجهة مشابهة لجدول البيانات، مما يسهل تجريب البيانات بسرعة وبدون تعقيدات. يمكنك استخدام AI Sheets لاختبار نماذج الذكاء الاصطناعي على بياناتك، وتحسين النماذج النصية عبر التغذية الراجعة المباشرة من خلال تعديل الخلايا، وتنظيف البيانات، وتصنيفها، وتحليلها، أو حتى إنشاء بيانات اصطناعية واقعية مثل البريد الإلكتروني أو وصف الأشخاص. أبرز الميزات: - إنشاء مجموعات بيانات من الصفر عبر وصف ما تريده بلغة طبيعية. - استيراد بيانات من ملفات CSV، XLS، TSV، أو Parquet. - إضافة أعمدة باستخدام نصوص توجيهية (Prompts) وتعديل النتائج مباشرة. - استخدام الذكاء الاصطناعي كمُقيّم (LLM-as-Judge) لمقارنة جودة النتائج. - تصدير النتائج إلى Hub مع ملف تكوين قابل لإعادة الاستخدام في مهام توليد البيانات الكبيرة. التطبيق مثالي للمطورين، الباحثين، وفرق البيانات الذين يرغبون في تسريع عملية تجهيز البيانات وتحسين النماذج دون الحاجة إلى برمجة معقدة. جربها مجانًا دون تثبيت: https://huggingface.co/spaces/aisheets/sheets أو قم بتثبيتها محليًا من: https://github.com/huggingface/sheets

أطلق فريق Hugging Face أداة جديدة تُسمى AI Sheets، وهي أداة مفتوحة المصدر تُمكّن المستخدمين من بناء وتحويل وتحسين مجموعات البيانات باستخدام نماذج الذكاء الاصطناعي دون الحاجة إلى كتابة أكواد. تُعد هذه الأداة مثالية للمهندسين، الباحثين، وفرق البيانات الذين يرغبون في تجريب نماذج الذكاء الاصطناعي بسرعة وسهولة، مع دعم متكامل لبيئة Hugging Face. تُشبه واجهة AI Sheets واجهة جداول البيانات التقليدية، مما يسهل استخدامها حتى للمبتدئين. يمكن للمستخدمين تحميل بيانات من ملفات CSV، XLS، TSV، أو Parquet، أو إنشاء مجموعة بيانات من الصفر عبر وصف مطلوب بلغة طبيعية. على سبيل المثال، عند كتابة "مدن العالم مع دولها ونقطة جذب بأسلوب جيبلي"، تُولّد الأداة تلقائيًا جدولًا مكوّنًا من ثلاث أعمدة وخمسة صفوف، ويمكن توسيعه بسهولة. تتيح الأداة إضافة أعمدة جديدة عبر كتابة نصوص (Prompts) بسيطة، مثل: "أعد صياغة النص التالي: {{النص}}" أو "حدد فئة النص التالي: {{النص}}"، مما يُمكّن من تصنيف البيانات، تنظيفها، تحليلها، أو حتى إنشاء بيانات وهمية (مثل عناوين بريد إلكتروني واقعية) بسهولة. يمكن أيضًا استخدام ميزة "البحث في الويب" لاستخراج معلومات دقيقة، مثل رمز البريد من عنوان. أحد الميزات القوية هو التفاعل التفاعلي: يمكن للمستخدم تعديل خلايا الناتج أو تقييمها يدويًا، حيث تُستخدم هذه التغذية الراجعة كأمثلة قليلة (Few-shot Examples) لتحسين النتائج عند إعادة التوليد. كما يُمكن تبديل النموذج المستخدم أو مزود الخدمة (مثل Groq أو Cerebras) بسهولة، مع دعم آلاف النماذج المفتوحة من Hugging Face Hub، بما في ذلك نموذج gpt-oss من OpenAI. تُستخدم AI Sheets في مهام متعددة، منها: مقارنة أداء نماذج الذكاء الاصطناعي، تحسين نصوص الأوامر (Prompt Engineering)، تقييم جودة النماذج باستخدام نموذج آخر كمُقيّم (LLM-as-Judge)، وتوسيع مجموعات البيانات الحالية. كما تُمكن من تصدير النتائج إلى Hugging Face Hub، مع حفظ ملف تكوين (Config) يمكن إعادة استخدامه لتشغيل عمليات توليد بيانات ضخمة عبر أدوات مثل HF Jobs. يمكن تجربة الأداة مجانًا عبر الرابط: https://huggingface.co/spaces/aisheets/sheets دون تثبيت، أو تنزيلها وتشغيلها محليًا من خلال مستودع GitHub. للمستخدمين الذين يحتاجون إلى استخدامات متعددة، يُوصى بالاشتراك في النسخة PRO للحصول على موارد استعلامية أكبر. تُعد AI Sheets خطوة متقدمة نحو تمكين الجميع من استخدام الذكاء الاصطناعي في تحليل البيانات، مع تقليل الحواجز التقنية وتسريع دورة التجريب والتطوير.