أنظمة RAG: تصميم لوكلاء الذكاء الاصطناعي

تعد نماذج اللغة الكبيرة (Large Language Models) قوية، ولكن معرفتها غالبًا ما تكون محدودة ببيانات تدريبها. اكتشف كيف تمكّن أنظمة التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) نماذج LLMs من الوصول إلى المعلومات الخارجية والمحدثة واستخدامها، مما يجعلها أكثر مرونة ودقة بكثير. يرشدك هذا المساق عبر المبادئ الأساسية والتطبيق العملي لأنظمة RAG، مما يمكّنك من بناء تطبيقات ذكية تجمع بين قوة الاستدلال لـ LLMs ومصادر المعرفة الخارجية الديناميكية، بما في ذلك التكامل مع وكلاء الذكاء الاصطناعي (AI agents). ما ستتعلمه: * فهم البنية الأساسية والمكونات لأنظمة التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG). * تعلم كيفية تطبيق استراتيجيات تقسيم النص الفعالة وإنشاء تضمينات المتجهات (vector embeddings) لقواعد المعرفة. * تطبيق طرق استرجاع مختلفة وتقنيات إعادة الترتيب لتحسين دقة المعلومات. * تصميم ودمج أنماط RAG مع وكلاء الذكاء الاصطناعي (AI agents) لتعزيز اتخاذ القرار واستخدام الأدوات. * التدرب على تقييم أداء أنظمة RAG وتحديد مجالات التحسين. * تكوين وإدارة مصادر المعرفة لتطبيقات RAG الديناميكية والقابلة للتطوير. * إتقان تقنيات هندسة الأوامر (prompt engineering) المصممة خصيصًا لفعالية أنظمة RAG. يبدأ المساق بمفاهيم RAG الأساسية، ويتقدم عبر خطوات التنفيذ العملي، وتقنيات التحسين، وأنماط التكامل المتقدمة مع وكلاء الذكاء الاصطناعي (AI agents)، ويتوج باستراتيجيات للتقييم والتحسين المستمر. تم تصميم هذا المساق للمبتدئين المهتمين بالذكاء الاصطناعي (AI) ونماذج اللغة الكبيرة (Large Language Models). لا تتطلب أي خبرة سابقة في أنظمة RAG أو وكلاء الذكاء الاصطناعي (AI agents). ابدأ في بناء تطبيقات ذكاء اصطناعي أكثر ذكاءً ووعيًا بالمعرفة اليوم.