نمط التوازي Parallelization

⚡ نوعان من التوازي

**1. Sectioning (التقسيم):** تقسيم مهمة كبيرة لأجزاء مستقلة ``` [مهمة] ↓ ┌──────┼──────┐ ↓ ↓ ↓ [جزء1] [جزء2] [جزء3] ↓ ↓ ↓ └──────┼──────┘ ↓ [دمج] ``` **2. Voting (التصويت):** نفس المهمة بعدة طرق، ثم اختيار الأفضل ``` [مهمة] ↓ ┌──────┼──────┐ ↓ ↓ ↓ [نسخة1][نسخة2][نسخة3] ↓ ↓ ↓ └──────┼──────┘ ↓ [تصويت] ```

💡 أمثلة عملية

**Sectioning - تحليل تقرير طويل:** • الجزء 1: تحليل القسم المالي • الجزء 2: تحليل القسم التسويقي • الجزء 3: تحليل القسم التشغيلي → ثم دمج التحليلات في ملخص واحد **Voting - مراجعة كود:** • المحاولة 1: مراجعة أمنية • المحاولة 2: مراجعة أداء • المحاولة 3: مراجعة أسلوب → إذا 2 من 3 وجدوا مشكلة = يوجد مشكلة **Voting - ترجمة مهمة:** • 3 ترجمات مختلفة → مراجع يختار الأفضل أو يدمج الأفضل من كل واحدة

📊 متى تستخدم كل نوع?

**Sectioning مناسب عندما:** ✅ المهمة كبيرة وقابلة للتقسيم ✅ الأجزاء مستقلة (لا تحتاج بعضها) ✅ السرعة مهمة **Voting مناسب عندما:** ✅ تحتاج دقة عالية ✅ تريد تقليل الأخطاء العشوائية ✅ المهمة تحتمل وجهات نظر متعددة **⚠️ تحذير:** • التوازي يزيد التكلفة (عدة مكالمات API) • ليس كل مهمة قابلة للتقسيم • تأكد أن الأجزاء فعلاً مستقلة

🎮 تمرين 4: صمم نظام متوازي

**السيناريو:** تحليل سيرة ذاتية CV لمرشح وظيفة **صمم نظاماً متوازياً يفحص:** 1. الخبرة التقنية 2. المهارات الناعمة 3. التوافق مع ثقافة الشركة **المطلوب:** • اكتب البرومبت لكل تحليل • كيف ستدمج النتائج الثلاث؟ • هل هذا Sectioning أم Voting؟ لماذا? ⏱️ الوقت: 10 دقائق

🏢 وكلاء AI لعالم الأعمال

🏆 مكافأة