الذكاء الاصطناعي: قدرة الآلات على محاكاة الذكاء البشري وأداء مهام مثل التعرف على الصور والنصوص وحل المشكلات.

تعلم الآلة: فرع من AI يمكّن الأنظمة من التعلم من البيانات وتحسين الأداء دون برمجة صريحة.

التعلم العميق: نوع من ML يستخدم شبكات عصبية متعددة الطبقات لتعلم أنماط معقدة.

نموذج اللغة الكبير: نموذج AI مدرب على كميات ضخمة من النصوص ويمكنه فهم وتوليد اللغة البشرية.

المطالبة: النص المُدخل إلى نموذج AI لتوجيهه نحو مهمة أو استجابة محددة.

الرمز: وحدة النص التي تعالجها نماذج AI، عادةً ما يعادل الرمز الواحد حوالي 4 أحرف أو ثلاثة أرباع كلمة.

التضمين: تمثيل رياضي للنص أو الصور أو البيانات في فضاء متجهي، يمكّن نماذج AI من فهم التشابه الدلالي.

قاعدة بيانات متجهية: قاعدة بيانات متخصصة في تخزين والبحث في التضمينات والمتجهات بكفاءة عالية.

التوليد المعزز بالاسترداد: تقنية تربط نموذج AI بقاعدة معرفة خارجية لتحسين دقة الإجابات وتقليل الهلوسة.

وكيل AI: نظام AI قادر على أداء مهام متعددة بشكل مستقل، يستخدم الأدوات ويتخذ القرارات لتحقيق هدف.

واجهة برمجة التطبيقات: مجموعة من البروتوكولات تسمح للبرامج المختلفة بالتواصل وتبادل البيانات.

مجموعة البيانات: مجموعة منظمة من البيانات تُستخدم لتدريب أو اختبار أو تقييم نماذج الذكاء الاصطناعي.

النموذج: برنامج رياضي مدرب على البيانات لأداء مهمة معينة كالتصنيف أو التوليد أو التنبؤ.

التدريب: عملية تعليم نموذج AI من خلال إدخال كميات ضخمة من البيانات وضبط المعاملات لتحسين الأداء.

الاستدلال: استخدام نموذج AI مدرب للحصول على تنبؤات أو استجابات من مدخلات جديدة.

الضبط الدقيق: تدريب نموذج مسبق التدريب على بيانات متخصصة لجعله أكثر كفاءة في مجال معين.

السحاب: بنية تحتية حوسبة عبر الإنترنت توفر قدرات معالجة وتخزين وشبكات حسب الطلب.

Docker: منصة تحتوي التطبيقات في حاويات مما يضمن تشغيلها بنفس الطريقة في أي بيئة.

Kubernetes: نظام لأتمتة نشر وإدارة وتوسيع تطبيقات الحاويات.

MLOps: مجموعة ممارسات تجمع تطوير تعلم الآلة مع العمليات لنشر وصيانة النماذج في الإنتاج.

التكامل والتسليم المستمر: ممارسات تطوير تؤتمت اختبار ونشر الكود في كل تغيير.

وحدة معالجة الرسوميات: معالج متخصص في العمليات الحسابية الموازية، ضروري لتدريب نماذج AI.

استدعاء الوظائف: قدرة نموذج AI على استدعاء وظائف خارجية أو APIs للحصول على معلومات أو تنفيذ مهام.

بروتوكول سياق النموذج: معيار مفتوح من Anthropic يسمح لـ Claude بالتفاعل مع أنظمة وأدوات خارجية.

Claude Code: أداة CLI من Anthropic تمكّن Claude من العمل كوكيل برمجة كامل في الطرفية.

Supabase: بديل مفتوح المصدر لـ Firebase يوفر Postgres وAuth وStorage وEdge Functions.

Vercel: منصة نشر سحابية متخصصة في تطبيقات Next.js والتطبيقات الأمامية.

GitHub: منصة استضافة الكود مبنية على Git، تستخدم للتعاون وإدارة المشاريع البرمجية.

Webhook: آلية تسمح لتطبيق بإخطار تطبيق آخر بحدث عن طريق إرسال طلب HTTP تلقائي.

الأتمتة: استخدام التقنية لأداء المهام تلقائيًا دون تدخل بشري.

حقن المطالبات: هجوم أمني يحاول فيه المهاجم تجاوز تعليمات النظام لنموذج AI لجعله يتصرف بشكل غير مقصود.

الهلوسة: عندما يولّد نموذج AI معلومات تبدو صحيحة ولكنها في الواقع خاطئة أو ملفقة.

نافذة السياق: الحد الأقصى من النصوص التي يمكن لنموذج AI معالجتها في وقت واحد.

درجة الحرارة: معامل يتحكم في مدى عشوائية وإبداعية استجابات نموذج AI.

مطالبة النظام: تعليمات سرية تُعطى لنموذج AI قبل المحادثة لتحديد شخصيته وسلوكه وقيوده.

مفتاح API: رمز مصادقة سري يُستخدم للوصول إلى خدمة API.

متغير البيئة: قيمة مخزنة خارج الكود تُستخدم لتخزين الإعدادات والأسرار بأمان.

بدون خادم: نموذج تنفيذ يسمح بتشغيل الكود دون إدارة الخوادم، تدفع فقط مقابل ما تستخدمه.

وظيفة الحافة: كود يعمل على خوادم قريبة جغرافيًا من المستخدم لتقليل زمن الاستجابة.

البحث المتجهي: تقنية بحث تجد النتائج بناءً على التشابه الدلالي بدلاً من التطابق الحرفي.

المحوّل: بنية شبكة عصبية ثورية تعتمد على آلية الانتباه الذاتي، وهي الأساس المعماري لجميع نماذج LLM الحديثة.

متعدد الوسائط: قدرة النموذج على فهم ومعالجة أنواع مختلفة من البيانات في آنٍ واحد كالنص والصور والصوت.

التعلم التعزيزي من الملاحظات البشرية: أسلوب تدريب يُحسّن النموذج استناداً إلى تقييمات بشرية لجودة الإجابات.

المطالبة بلا أمثلة: طلب مهمة من نموذج AI مباشرة دون تقديم أي مثال مسبق على المطلوب.

المطالبة بأمثلة قليلة: تقديم عدة أمثلة على المطلوب ضمن البرومبت لتوجيه النموذج نحو الإخراج المرغوب.

JavaScript Object Notation: تنسيق تبادل بيانات خفيف وقابل للقراءة البشرية، يستخدم على نطاق واسع في APIs والويب.

API التمثيلي: نمط معماري للتواصل بين الأنظمة عبر HTTP بأفعال GET/POST/PUT/DELETE لإدارة الموارد.

المصدر المفتوح: برمجيات يُتاح كودها المصدري للجمهور للقراءة والتعديل والتوزيع المجاني.