الأكاديمية ← استخدام Hermesتوثيق رسمي · شرح عربي واضح

Guidance — Constrain LLM output with grammars; guarantee valid JSON

Guidance — Constrain LLM output with grammars; guarantee valid JSON

مبتدئ16 دقيقة3 أسئلة2026-08-09
الفكرة في دقيقة

ابدأ بالمعنى، ثم انتقل إلى التفاصيل.

هذا الدرس يشرح Guidance — Constrain LLM output with grammars; guarantee valid JSON ضمن موضوع بدء استخدام Hermes بصورة صحيحة. ستعرف ما الذي يفعله هذا الجزء، متى تحتاجه، وما أصغر خطوة آمنة للتأكد أنه يعمل.

إن كنت مبتدئًا

إن كنت جديدًا: لا تحفظ الأسماء. ركّز على ثلاثة أسئلة: ما المشكلة التي يحلها هذا الجزء؟ ما البيانات أو الصلاحيات التي يحتاجها؟ وكيف أعرف أن النتيجة صحيحة؟

للتطبيق العملي

للتطبيق: اقرأ المثال الأول، حدّد ما سيغيّره، نفّذه على بيانات تجريبية، ثم قارن الناتج بما وعد به المصدر.

للمتخصص

للمتخصص: راجع Skill metadata، Reference: full SKILL.md، When to Use This Skill، ثم افحص حالات الفشل والتوافق مع إصدارك.

ما الذي تحتاجه قبل البدء؟

لا تحتاج خبرة سابقة؛ اتبع الخطوات على جهاز تجريبي أولًا.

ماذا ستعرف؟

نتيجة واضحة قبل أن تقرأ.

  • تفهم Guidance — Constrain LLM output with grammars; guarantee valid JSON من دون افتراض معرفة سابقة.
  • تفرّق بين الوصف والمعلومة التي تحتاج إلى اختبار في بيئتك.
  • اقرأ الأمر الأول وحدد المدخلات والمخرجات قبل نسخه.
مصطلحات هذا الدرس

تعريفات قصيرة قبل التفاصيل.

Provider
الخدمة التي تشغّل النموذج أو توفّر الوصول إليه والمصادقة الخاصة به.
Skill
حزمة تعليمات تعلّم Hermes طريقة عمل متكررة من دون إضافة خدمة خارجية بالضرورة.
وصف الصفحة الرسمي

Constrain LLM output with grammars; guarantee valid JSON

خريطة الموضوع

ما الذي يقوله المصدر، وبأي ترتيب؟

  1. 01
    Skill metadata

    ابدأ بهذا القسم لتفهم الفكرة أو البنية الأساسية.

  2. 02
    Reference: full SKILL.md

    اقرأه بعد الأساسيات، ثم اربطه بالخطوة السابقة قبل المتابعة.

  3. 03
    When to Use This Skill

    اقرأه بعد الأساسيات، ثم اربطه بالخطوة السابقة قبل المتابعة.

  4. 04
    Installation

    اقرأه بعد الأساسيات، ثم اربطه بالخطوة السابقة قبل المتابعة.

  5. 05
    Quick Start

    اقرأه بعد الأساسيات، ثم اربطه بالخطوة السابقة قبل المتابعة.

  6. 06
    Basic Example: Structured Generation

    اقرأه بعد الأساسيات، ثم اربطه بالخطوة السابقة قبل المتابعة.

  7. 07
    Chat format with a local model

    اقرأه بعد الأساسيات، ثم اربطه بالخطوة السابقة قبل المتابعة.

  8. 08
    Core Concepts

    اقرأه بعد الأساسيات، ثم اربطه بالخطوة السابقة قبل المتابعة.

  9. 09
    1. Context Managers

    اقرأه بعد الأساسيات، ثم اربطه بالخطوة السابقة قبل المتابعة.

  10. 10
    2. Constrained Generation

    اختم بهذا القسم لتفحص النتيجة والحالات الخاصة.

أمثلة من الصفحة الرسمية

انسخ بعد أن تفهم الأثر.

# Base installation pip install guidance # With specific backends pip install guidance[transformers] # Hugging Face models pip install guidance[llama_cpp] # llama.cpp models
### Chat format with a local model > **Constraint support requires local logit access.** Regex, `select()`, and > grammar-based constrained generation only work with local backends > (`Transformers`, `LlamaCpp`). Remote API backends (`OpenAI`, and Azure > variants) support unconstrained `gen()` / chat only — they cannot enforce > token-level constraints. guidance 0.3.x has no `models.Anthropic` class.
## Core Concepts ### 1. Context Managers Guidance uses Pythonic context managers for chat-style interactions.
تطبيق الآن

اقرأ الأمر الأول وحدد المدخلات والمخرجات قبل نسخه.

طابق أي أمر مع إصدار Hermes المثبّت، وراجع الملفات والحسابات التي قد يصل إليها، واستخدم بيانات غير حساسة في أول اختبار. إذا اختلف الشرح عن المصدر، فالمصدر الرسمي هو المرجع النهائي.

اختبار الفهم

ثلاثة قرارات قبل علامة الاكتمال.

1. ما المرجع النهائي عند تغيّر معلومات «شرح Guidance — Constrain LLM output with grammars; guarantee valid JSON»؟
2. ما أفضل طريقة لتطبيق هذا الدرس؟
3. ماذا تفعل قبل خطوة قد تعدّل ملفات أو حسابًا خارجيًا؟