القاموس
قاموس المصطلحات
المصطلحات التقنية بتفضل بالإنجليزي، مع شرح عربي معتمد لأول مرّة تقابلها.
ANNالجار الأقرب التقريبي (Approximate Nearest Neighbor أو ANN)أسلوب بحث بيضحّي بدقة بسيطة جدًا مقابل سرعة هائلة في إيجاد أقرب embeddings وسط الملايين.Agentالوكيل (Agent)نظام بيستخدم LLM عشان يخطّط وياخد خطوات ويستدعي أدوات لتحقيق هدف.Agentic RAGالـ RAG بوكيل (Agentic RAG)أسلوب RAG فيه agent بيقرّر بنفسه إزاي وامتى يدوّر — يعيد صياغة السؤال أو يسترجع أكتر من مرّة حسب الحاجة.Approval Gateبوابة الموافقة (Approval Gate)خطوة بتوقّف العمليات الحساسة لحد ما إنسان يوافق عليها قبل التنفيذ.Backoffالتراجع التدريجي (Backoff)إنك تزوّد وقت الانتظار بين كل محاولة إعادة والتانية (غالبًا أُسّيًا) بدل ما تضرب السيرفر بطلبات متتالية.Capability Negotiationالتفاوض على القدرات (Capability Negotiation)بداية الاتصال في MCP لما الـ client والـ server يتفقوا على الخصائص اللي كل طرف بيدعمها.Chunkingالتقطيع (Chunking)تقسيم المستندات لقطع أصغر قبل عمل embeddings ليها، وحجم القطعة وطريقة القص بيأثروا مباشرة على جودة الاسترجاع.Confused Deputyمشكلة النائب المرتبك (Confused Deputy)ثغرة بيستغل فيها طرف خبيث صلاحيات وسيط موثوق (زي agent) عشان ينفّذ بيها حاجة هو نفسه ما يقدرش عليها.Context Windowنافذة السياق (Context Window)أقصى عدد tokens يقدر الموديل يشوفها في المرّة الواحدة.Data Exfiltrationتسريب البيانات (Data Exfiltration)تهريب بيانات حساسة برّه النظام، وفي عالم الـ agents غالبًا عن طريق خداع الموديل إنه يبعتها بنفسه.Datasetمجموعة البيانات (Dataset)مجموعة الأمثلة اللي بيتعلّم منها الموديل أو اللي بنقيّم عليها.Embeddingالـ Embeddingتمثيل رقمي للنص بيخلّي المعاني المتقاربة قريبة من بعض، أساس البحث الدلالي.Evalالـ Eval (اختبار تقييم)اختبار بتشغّله على نظام الـ AI بمدخلات معروفة عشان تقيس جودة مخرجاته برقم بدل الإحساس.Evaluator-Optimizerنمط المقيّم والمحسّن (Evaluator-Optimizer)نمط فيه موديل بيولّد الشغل وموديل تاني بيقيّمه ويرجّعله ملاحظات في حلقة لحد ما الجودة تعدّي.Faithfulnessالأمانة للمصدر (Faithfulness)مقياس في RAG بيشوف الإجابة مدعومة فعلًا من المستندات المسترجعة ولا الموديل ألّف من عنده.Fine-tuningالضبط الدقيق (Fine-tuning)تخصيص نموذج جاهز على بياناتك، وهو موضوع متقدّم نادرًا ما تحتاجه في البداية.Frameworkإطار العمل (Framework)مكتبة جاهزة بتوفّرلك البنية الأساسية لبناء الـ agents بدل ما تكتب كل حاجة من الصفر.GPUالـ GPUمعالج رسوميات بيسرّع تدريب وتشغيل النماذج.Golden Setالمجموعة الذهبية (Golden Set)مجموعة أمثلة مراجعة يدويًا بإجاباتها الصح، بتستخدمها كمرجع ثابت تقيس عليه أي تعديل.Guardrailsحواجز الأمان (Guardrails)قيود وضوابط بتمنع الموديل من مخرجات ضارّة أو خارج النطاق.HNSWالـ HNSW (Hierarchical Navigable Small World)خوارزمية فهرسة بتخلّي البحث وسط ملايين الـ embeddings سريع جدًا بدقة تقريبية.Hallucinationالهلوسة (Hallucination)لما الموديل يقول كلام واثق بس غلط لأنه بيتوقّع لغة محتملة مش حقيقة.Hybrid Searchالبحث الهجين (Hybrid Search)دمج البحث الدلالي بالـ embeddings مع البحث بالكلمات المفتاحية عشان تاخد أحسن ما في الاتنين.Idempotencyخاصية عدم التكرار (Idempotency)تصميم العملية بحيث لو اتنفّذت مرتين بالغلط (بعد timeout مثلًا) النتيجة تفضل زي ما هي من غير ازدواج.Inferenceالاستدلال (Inference)استخدام نموذج متدرّب لإنتاج مخرج — كل API call بتعمله هو inference.JSON Schemaمخطط JSON (JSON Schema)وصف رسمي لشكل الـ JSON المطلوب — الحقول وأنواعها — بتديه للموديل عشان يلتزم بمخرج منظّم تقدر تعتمد عليه.Jitterالـ Jitter (عشوائية الانتظار)إضافة عشوائية صغيرة على وقت الانتظار قبل إعادة المحاولة عشان العملاء ما يعيدوش كلهم في نفس اللحظة.LLMالنموذج اللغوي الكبير (LLM)نموذج اتدرّب على نصوص ضخمة عشان يتوقّع الـ token اللي جاي، وهو قلب أغلب منتجات الـ AI.Least Privilegeمبدأ أقل صلاحية (Least Privilege)إدّي الـ agent أو الأداة أقل صلاحيات تكفي شغلها وبس، فلو اتخترقت يبقى الضرر محدود.MCPبروتوكول سياق النموذج (Model Context Protocol أو MCP)بروتوكول مفتوح بيوحّد طريقة توصيل الأدوات والبيانات بتطبيقات الـ AI بدل تكامل مخصوص لكل واحدة.MCP Clientعميل MCP (MCP Client)المكوّن جوه الـ host اللي بيمسك اتصال واحد-لواحد مع MCP server معيّن.MCP Hostمضيف MCP (MCP Host)تطبيق الـ AI نفسه (زي Claude Desktop) اللي بيدير الاتصالات بالـ servers وبيتحكم في الصلاحيات.MCP Serverخادم MCP (MCP Server)برنامج بيعرض أدوات وبيانات ومصادر لتطبيقات الـ AI عن طريق بروتوكول MCP.Modelالنموذج (Model)الدالة اللي اتعلّمت من بيانات وبتحوّل مدخل لمخرج.Multi-Query Retrievalالاسترجاع متعدد الاستعلامات (Multi-Query Retrieval)توليد كذا صياغة مختلفة لنفس السؤال والبحث بيهم كلهم عشان تغطّي زوايا أكتر.Multi-hopالاستدلال متعدد القفزات (Multi-hop)سؤال محتاج أكتر من خطوة بحث ورا بعض لأن إجابة كل خطوة بتحدّد الخطوة اللي بعدها.Orchestrationالتنسيق (Orchestration)إدارة تسلسل الخطوات والموديلات والأدوات في نظام AI بحيث كل جزء يشتغل في وقته.Parametersالمعاملات (Parameters)الأرقام الداخلية اللي بيتعلّمها النموذج في التدريب وبتتثبّت بعده.Parent Document Retrievalاسترجاع المستند الأب (Parent Document Retrieval)بتدوّر بقطع صغيرة دقيقة وبعدين ترجّع المستند الأكبر اللي هي جواه عشان الموديل ياخد سياق كامل.Precisionالدقة (Precision)نسبة النتايج اللي رجّعها النظام وطلعت فعلًا صح ومتعلّقة بالسؤال.Probabilisticاحتمالي (Probabilistic)المخرج بيتحدّد باحتمال مش بيقين، فبيختلف شوية كل مرّة.Promptالـ Promptالنص اللي بتديه للموديل عشان توجّه مخرجه.Prompt Cachingتخزين الـ Prompt المؤقت (Prompt Caching)خاصية بتخلّي مزوّد الـ API يعيد استخدام الجزء المتكرر من الـ prompt بدل معالجته كل مرّة، فبتوفّر تكلفة ووقت.Prompt Injectionحقن الأوامر (Prompt Injection)هجوم بيخبّي تعليمات خبيثة جوه محتوى بيقراه الموديل عشان يخلّيه يعمل حاجة صاحبه ما طلبهاش.Quality Gateبوابة الجودة (Quality Gate)شرط لازم المخرج يعدّيه قبل ما يكمل في الـ pipeline أو يوصل للمستخدم.Query Decompositionتفكيك الاستعلام (Query Decomposition)تقسيم السؤال المركّب لأسئلة أصغر بتتجاوب واحدة واحدة وبعدين النتايج تتجمع.Query Routingتوجيه الاستعلام (Query Routing)توجيه سؤال المستخدم للمصدر أو الأداة الأنسب بدل ما كل الأسئلة تروح لنفس المكان.RAGالتوليد المعزّز بالاسترجاع (Retrieval-Augmented Generation أو RAG)أسلوب بتديله المصادر للموديل وقت السؤال عشان يجاوب من مصدر موثوق ويقلّل الهلوسة.Rate Limitحد الطلبات (Rate Limit)سقف بيحدّده مزوّد الـ API لعدد الطلبات أو الـ tokens في الدقيقة، ولو عدّيته بيرجعلك خطأ 429.ReActنمط ReAct (Reasoning + Acting)نمط بيخلّي الـ agent يفكّر خطوة، ينفّذ أداة، يقرا النتيجة، ويكرّر لحد ما يوصل للهدف.Reasoning Modelنموذج الاستدلال (Reasoning Model)موديل بيصرف tokens في تفكير داخلي قبل الإجابة النهائية، فبيحلّ مسائل أصعب مقابل وقت وتكلفة أعلى.Recallالاستدعاء (Recall)نسبة الحاجات الصح اللي النظام لقاها فعلًا من كل اللي كان المفروض يلاقيه.Reflectionالمراجعة الذاتية (Reflection)إن الموديل يراجع مخرجه بنفسه وينقده عشان يطلّع نسخة أحسن.Reflexionأسلوب Reflexionأسلوب بيخزّن فيه الـ agent دروس من محاولاته الفاشلة كذاكرة نصية ويستخدمها في المحاولة اللي جاية.Regression Setمجموعة اختبار التراجع (Regression Set)حالات كانت بتفشل قبل كده واتصلّحت، بتعيد تشغيلها مع كل تغيير عشان تتأكد إن المشكلة ما رجعتش.Rerankingإعادة الترتيب (Reranking)تمرير نتايج البحث الأولية على موديل أدق يرتّبها تاني حسب صلتها الفعلية بالسؤال.Rootsالـ Roots في MCPحدود بيحدّدها الـ client للـ server عشان يعرّفه مسموحله يشتغل في أنهي ملفات أو أماكن.Rubricمعايير التقييم (Rubric)قايمة معايير واضحة بتحكم بيها على جودة المخرج بدل الأحكام المزاجية.SSEالـ SSE (Server-Sent Events)تقنية HTTP بيبعت بيها السيرفر أحداث متتالية على اتصال واحد مفتوح، وهي الطريقة الشائعة لبث ردود الـ LLM.Samplingالـ Sampling في MCPخاصية بتخلّي الـ MCP server يطلب من الـ host يعمل استدعاء LLM بالنيابة عنه بموافقة المستخدم.Self-Query Retrievalالاسترجاع ذاتي الاستعلام (Self-Query Retrieval)الموديل بيحوّل سؤال المستخدم لاستعلام منظّم بفلاتر metadata قبل ما يدوّر.Streamingالـ Streaming (البث التدريجي)استقبال رد الموديل token بـ token أول بأول بدل ما تستنى الرد كله يخلص.System Promptتوجيه النظام (System Prompt)تعليمات ثابتة بتحطها كمطوّر قبل كلام المستخدم عشان تحدّد دور الموديل وقواعده وأسلوبه.Temperatureالـ Temperatureإعداد بيتحكّم في عشوائية مخرج الموديل: أقل = أثبت، أعلى = أكثر تنوّعًا.Tokenالـ Tokenقطعة صغيرة من النص (كلمة أو جزء منها)، وهي وحدة قياس الطول والتكلفة.Tool Aggregationتجميع الأدوات (Tool Aggregation)إن الـ host يلمّ الأدوات من كذا MCP server ويقدّمها للموديل كقايمة واحدة.Tool Callingاستدعاء الأدوات (Tool Calling)قدرة الموديل إنه يطلب تشغيل دالة/أداة خارجية بصيغة منظّمة.Top-pالـ Top-p (nucleus sampling)إعداد بيخلّي الموديل يختار بس من أصغر مجموعة tokens مجموع احتمالها بيوصل p، فبيقصقص الاختيارات النادرة الغريبة.Traceالـ Traceسجل كامل لخطوات الـ agent — كل فكرة وأداة ونتيجة — عشان تقدر تراجع وتصلّح.Trainingالتدريب (Training)مرحلة تعليم النموذج من بيانات وتعديل الـ parameters، بتحصل مرّة وبتكون غالية.Transformerالـ Transformerالمعمارية اللي اتبنت عليها الـ LLMs الحديثة.