تطوير تطبيقات RAG للمبتدئين

تتطلب تطبيقات الذكاء الاصطناعي الحديثة أكثر من مجرد نموذج مُدرب مسبقًا؛ فهي تحتاج إلى القدرة على الوصول إلى بيانات محددة وواقعية واستخدامها. تقدم لك هذه الدورة تقنية التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG)، وهي تقنية قوية تسد الفجوة بين النماذج الثابتة والمعلومات الديناميكية. ستنتقل من فهم المصطلحات الأساسية إلى بناء مسار عمل وظيفي يربط نموذجًا لغويًا بقاعدة معرفية قابلة للبحث. من خلال قراءة الشروحات التفصيلية ومراجعة تطبيقات الأكواد، ستتعلم كيفية تصميم أنظمة تقدم إجابات دقيقة بناءً على مجموعات البيانات الخاصة بك. ما ستتعلمه: - فهم المفاهيم الأساسية لـ RAG ودورها في الذكاء الاصطناعي الحديث. - تهيئة قواعد بيانات المتجهات (vector databases) لعمليات البحث الفعالة عن التشابه وتخزين البيانات. - تطبيق استراتيجيات هندسة المطالبات (prompt engineering) لتحسين نتائج الاسترجاع ومخرجات النموذج. - بناء مسار عمل RAG أساسي لمعالجة واستعلام المستندات المخصصة من خلال التمارين المكتوبة. - التدرب على تقييم دقة وملاءمة الاستجابات المولدة باستخدام المقاييس الحديثة. - استكشاف أنماط التوليد المعزز بالاسترجاع (retrieval-augmented generation) لحالات الاستخدام الصناعية المختلفة. تبدأ الدورة بالتعريفات الأساسية وأساسيات البنية قبل إرشادك عبر منطق استيعاب البيانات (data ingestion)، والتضمين (embedding)، والاسترجاع (retrieval). وهي مصممة خصيصًا للمبتدئين الذين ليس لديهم خبرة سابقة في هندسة الذكاء الاصطناعي أو البحث المتجه (vector search). ابدأ رحلتك في بناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي المدركة للبيانات اليوم.