بناء تطبيقات RAG باستخدام Semantic Kernel و MongoDB

تتطلب تطبيقات الذكاء الاصطناعي الحديثة ربط نماذج اللغات الكبيرة ببياناتك الخاصة لمنع الهلوسة وتقديم إجابات ذات صلة عالية. إن تسخير قوة التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) هو المفتاح لتحقيق ذلك. في هذه الدورة النصية، ستتعلم كيفية تصميم وبناء خطوط أنابيب RAG قوية باستخدام Semantic Kernel و MongoDB. ستبدأ بالمفاهيم الأساسية لتضمينات المتجهات والبحث الدلالي، وتنتقل إلى دمج هذه المكونات في بنية تطبيق متماسكة. ما ستتعلمه: فهم البنية التأسيسية لأنظمة التوليد المعزز بالاسترجاع؛ تهيئة MongoDB كقاعدة بيانات متجهات عالية الأداء لتخزين واستعلام التضمينات؛ تنفيذ استعلامات البحث الدلالي لاسترجاع البيانات السياقية ذات الصلة؛ ربط نماذج اللغة ومخازن البيانات باستخدام إطار عمل التنسيق Semantic Kernel؛ تطبيق تقنيات هندسة الأوامر الحديثة ضمن سير عمل التنسيق الخاص بك؛ ممارسة بناء خط أنابيب RAG نصي كامل من الصفر. تبدأ الدورة بالمصطلحات التأسيسية المتعلقة بتضمينات المتجهات وفهرسة قواعد البيانات قبل توجيهك خلال تنفيذ التعليمات البرمجية وأنماط التكامل خطوة بخطوة. تم تصميم هذه الدورة لمطوري الواجهة الخلفية، ومهندسي البرمجيات، وعشاق الذكاء الاصطناعي الذين يرغبون في تعلم بنية RAG من الألف إلى الياء، دون الحاجة إلى خبرة سابقة في قواعد بيانات المتجهات. ابدأ القراءة اليوم لفتح إمكانات التطبيقات الذكية القائمة على البيانات.