ClickHouse للذكاء الاصطناعي: بناء تطبيقات RAG باستخدام LLMs و Streamlit

تتطلب تطبيقات الذكاء الاصطناعي الحديثة قواعد بيانات يمكنها التعامل مع كميات هائلة من البيانات التحليلية جنبًا إلى جنب مع تضمينات المتجهات. يرشدك هذا المساق النصي خلال استخدام ClickHouse كعمود فقري لـ Retrieval-Augmented Generation (RAG) والحلول المدعومة بـ LLM. من خلال القراءة والعمل من خلال الأمثلة العملية، ستبني تطبيق ذكاء اصطناعي يعمل بكامل طاقته. ستتعلم كيفية استيعاب البيانات، وإنشاء وتخزين التضمينات، والاستعلام عنها بكفاءة داخل ClickHouse، وربط كل شيء بواجهة ويب سهلة الاستخدام من Streamlit. ما ستتعلمه: - فهم بنية ClickHouse والمصطلحات الأساسية ومحركات الجداول الأساسية. - تكوين ClickHouse للبحث المتجهي لتخزين واسترداد التضمينات عالية الأبعاد. - دمج نماذج اللغة الكبيرة لأداء Retrieval-Augmented Generation. - بناء واجهات ويب تفاعلية تعتمد على البيانات باستخدام Streamlit. - تصميم خطوط أنابيب بيانات فعالة تربط الاستعلامات التحليلية بقدرات الذكاء الاصطناعي. - ممارسة تحسين استعلامات البحث للسرعة والكفاءة من حيث التكلفة. يبدأ المساق بمفاهيم قواعد البيانات الأساسية قبل الغوص في آليات البحث المتجهي، وأنماط دمج LLM، وتطوير الواجهة. تم تصميمه للمبتدئين ومحللي البيانات والمهندسين البرمجيين الذين يتطلعون إلى توسيع مهاراتهم في هندسة الذكاء الاصطناعي، دون الحاجة إلى خبرة سابقة في ClickHouse. ابدأ القراءة اليوم وابنِ أول تطبيق ذكاء اصطناعي مدعوم بقاعدة بيانات.