هندسة تطبيقات LLM باستخدام Python و LangChain

يعمل الذكاء الاصطناعي التوليدي على تغيير طريقة بناء البرمجيات، لكن الانتقال من الأوامر البسيطة إلى تطبيقات الذكاء الاصطناعي الجاهزة للإنتاج يتطلب نهجاً هندسياً منظماً. يرشدك هذا الدورة النصية عبر المفاهيم الأساسية والأنماط العملية اللازمة لبناء أنظمة ذكية واعية بالسياق. ستنتقل من كتابة النصوص الأساسية إلى تصميم سير عمل قوي وعميل. من خلال قراءة الشروحات خطوة بخطوة وتحليل أمثلة الكود المنظمة، ستفهم كيفية ربط نماذج اللغة الكبيرة بمصادر البيانات الخارجية، وإدارة الذاكرة الحوارية، ونشر حلولك كواجهات برمجة تطبيقات جاهزة للإنتاج. ما ستتعلمه: فهم البنية الأساسية لنماذج اللغة الكبيرة وأساسيات هندسة الأوامر؛ بناء خطوط أنابيب توليد معززة بالاسترجاع (RAG) لربط LLM بقواعد بيانات المتجهات؛ تنفيذ الذاكرة الحوارية وإدارة الحالة باستخدام LangChain و LangGraph؛ تصميم وكلاء ذكاء اصطناعي مستقلين قادرين على استخدام الأدوات واتخاذ قرارات متعددة الخطوات؛ تطبيق ممارسات Python الحديثة بما في ذلك async/await وتلميحات الأنواع لتطوير API بكفاءة؛ تكوين مسارات عمل جاهزة للإنتاج مع التخزين المؤقت، والتسجيل، ومراقبة الأداء. تبدأ الدورة بمصطلحات الذكاء الاصطناعي الأساسية وتقنيات الأوامر الأساسية قبل الانتقال إلى بناء خط أنابيب عملي، وتصميم الوكيل، واستراتيجيات النشر النهائية. وهي مصممة لمطوري Python وعشاق التكنولوجيا الذين يتطلعون إلى دخول مجال هندسة الذكاء الاصطناعي، دون الحاجة إلى خبرة سابقة في التعلم الآلي. ابدأ القراءة اليوم لإتقان أساسيات تطوير تطبيقات LLM الحديثة.