mirror of
https://github.com/crewAIInc/crewAI.git
synced 2026-04-09 04:28:16 +00:00
131 lines
6.1 KiB
Plaintext
131 lines
6.1 KiB
Plaintext
---
|
|
title: تكامل Opik
|
|
description: تعرّف على كيفية استخدام Comet Opik لتصحيح الأخطاء وتقييم ومراقبة تطبيقات CrewAI الخاصة بك مع تتبع شامل وتقييمات آلية ولوحات معلومات جاهزة للإنتاج.
|
|
icon: meteor
|
|
mode: "wide"
|
|
---
|
|
|
|
# نظرة عامة على Opik
|
|
|
|
مع [Comet Opik](https://www.comet.com/docs/opik/)، يمكنك تصحيح الأخطاء وتقييم ومراقبة تطبيقات LLM وأنظمة RAG وسير العمل الوكيلي مع تتبع شامل وتقييمات آلية ولوحات معلومات جاهزة للإنتاج.
|
|
|
|
<Frame caption="لوحة معلومات Opik للوكلاء">
|
|
<img src="/images/opik-crewai-dashboard.png" alt="Opik agent monitoring example with CrewAI" />
|
|
</Frame>
|
|
|
|
يوفر Opik دعماً شاملاً لكل مرحلة من مراحل تطوير تطبيق CrewAI الخاص بك:
|
|
|
|
- **تسجيل التتبعات والنطاقات**: تتبع تلقائي لاستدعاءات LLM ومنطق التطبيق لتصحيح الأخطاء وتحليل أنظمة التطوير والإنتاج. أضف التعليقات التوضيحية يدوياً أو برمجياً، واعرض وقارن الاستجابات عبر المشاريع.
|
|
- **تقييم أداء تطبيق LLM**: قيّم وفقاً لمجموعة اختبار مخصصة وشغّل مقاييس تقييم مدمجة أو حدد مقاييسك الخاصة في SDK أو واجهة المستخدم.
|
|
- **الاختبار ضمن خط أنابيب CI/CD**: أنشئ خطوط أساس أداء موثوقة مع اختبارات وحدة LLM من Opik، المبنية على PyTest. شغّل تقييمات عبر الإنترنت للمراقبة المستمرة في الإنتاج.
|
|
- **مراقبة وتحليل بيانات الإنتاج**: افهم أداء نماذجك على بيانات غير مرئية في الإنتاج وأنشئ مجموعات بيانات لتكرارات التطوير الجديدة.
|
|
|
|
## الإعداد
|
|
يوفر Comet نسخة مستضافة من منصة Opik، أو يمكنك تشغيل المنصة محلياً.
|
|
|
|
لاستخدام النسخة المستضافة، ما عليك سوى [إنشاء حساب Comet مجاني](https://www.comet.com/signup?utm_medium=github&utm_source=crewai_docs) والحصول على مفتاح API الخاص بك.
|
|
|
|
لتشغيل منصة Opik محلياً، راجع [دليل التثبيت](https://www.comet.com/docs/opik/self-host/overview/) لمزيد من المعلومات.
|
|
|
|
في هذا الدليل سنستخدم مثال البدء السريع الخاص بـ CrewAI.
|
|
|
|
<Steps>
|
|
<Step title="تثبيت الحزم المطلوبة">
|
|
```shell
|
|
pip install crewai crewai-tools opik --upgrade
|
|
```
|
|
</Step>
|
|
<Step title="إعداد Opik">
|
|
```python
|
|
import opik
|
|
opik.configure(use_local=False)
|
|
```
|
|
</Step>
|
|
<Step title="إعداد البيئة">
|
|
أولاً، نقوم بإعداد مفاتيح API لمزود LLM كمتغيرات بيئة:
|
|
|
|
```python
|
|
import os
|
|
import getpass
|
|
|
|
if "OPENAI_API_KEY" not in os.environ:
|
|
os.environ["OPENAI_API_KEY"] = getpass.getpass("Enter your OpenAI API key: ")
|
|
```
|
|
</Step>
|
|
<Step title="استخدام CrewAI">
|
|
الخطوة الأولى هي إنشاء مشروعنا. سنستخدم مثالاً من وثائق CrewAI:
|
|
|
|
```python
|
|
from crewai import Agent, Crew, Task, Process
|
|
|
|
|
|
class YourCrewName:
|
|
def agent_one(self) -> Agent:
|
|
return Agent(
|
|
role="Data Analyst",
|
|
goal="Analyze data trends in the market",
|
|
backstory="An experienced data analyst with a background in economics",
|
|
verbose=True,
|
|
)
|
|
|
|
def agent_two(self) -> Agent:
|
|
return Agent(
|
|
role="Market Researcher",
|
|
goal="Gather information on market dynamics",
|
|
backstory="A diligent researcher with a keen eye for detail",
|
|
verbose=True,
|
|
)
|
|
|
|
def task_one(self) -> Task:
|
|
return Task(
|
|
name="Collect Data Task",
|
|
description="Collect recent market data and identify trends.",
|
|
expected_output="A report summarizing key trends in the market.",
|
|
agent=self.agent_one(),
|
|
)
|
|
|
|
def task_two(self) -> Task:
|
|
return Task(
|
|
name="Market Research Task",
|
|
description="Research factors affecting market dynamics.",
|
|
expected_output="An analysis of factors influencing the market.",
|
|
agent=self.agent_two(),
|
|
)
|
|
|
|
def crew(self) -> Crew:
|
|
return Crew(
|
|
agents=[self.agent_one(), self.agent_two()],
|
|
tasks=[self.task_one(), self.task_two()],
|
|
process=Process.sequential,
|
|
verbose=True,
|
|
)
|
|
|
|
```
|
|
|
|
الآن يمكننا استيراد متتبع Opik وتشغيل الطاقم:
|
|
|
|
```python
|
|
from opik.integrations.crewai import track_crewai
|
|
|
|
track_crewai(project_name="crewai-integration-demo")
|
|
|
|
my_crew = YourCrewName().crew()
|
|
result = my_crew.kickoff()
|
|
|
|
print(result)
|
|
```
|
|
بعد تشغيل تطبيق CrewAI، قم بزيارة تطبيق Opik لعرض:
|
|
- تتبعات LLM والنطاقات وبياناتها الوصفية
|
|
- تفاعلات الوكلاء وتدفق تنفيذ المهام
|
|
- مقاييس الأداء مثل زمن الاستجابة واستخدام الرموز المميزة
|
|
- مقاييس التقييم (مدمجة أو مخصصة)
|
|
</Step>
|
|
</Steps>
|
|
|
|
## الموارد
|
|
|
|
- [وثائق Opik](https://www.comet.com/docs/opik/)
|
|
- [Opik + CrewAI Colab](https://colab.research.google.com/github/comet-ml/opik/blob/main/apps/opik-documentation/documentation/docs/cookbook/crewai.ipynb)
|
|
- [X](https://x.com/cometml)
|
|
- [Slack](https://slack.comet.com/)
|