بناء أنظمة RAG من الصفر

تعد نماذج اللغات الكبيرة (Large Language Models) قوية بشكل لا يصدق، لكنها غالباً ما تفتقر إلى الوصول إلى بياناتك الخاصة والخريطة. يحل التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) هذه المشكلة عن طريق ربط LLMs بمصادر المعرفة الخارجية لتقديم إجابات دقيقة واعية بالسياق. يرشدك هذا الدورة القائمة على النصوص خلال عملية بناء تطبيقات RAG الخاصة بك والمصممة للعمل من الألف إلى الياء. ستحصل على أساس مفاهيمي وعملي واضح حول كيفية تجهيز البيانات، وإدارة التضمينات (embeddings)، والاستعلام عن قواعد بيانات المتجهات. ما ستتعلمه: - فهم البنية الأساسية لأنظمة RAG وكيف يعزز الاسترجاع عملية توليد LLM. - إعداد وتقسيم بيانات النصوص الخام بشكل فعال للحفاظ على المعنى الدلالي. - توليد تضمينات النصوص وتخزينها في قواعد بيانات المتجهات الحديثة. - تنفيذ استعلامات البحث الدلالي لاسترجاع سياق ذي صلة عالية. - تطبيق أنماط هندسة المحفزات (prompt engineering) لدمج البيانات المسترجعة مع استعلامات LLM. - تقييم مخرجات نظام RAG من حيث الدقة والصلة ومنع الهلوسة. تبدأ الدورة بمصطلحات الذكاء الاصطناعي الأساسية والمفاهيم المعمارية قبل توجيهك عبر إعداد البيانات، وتوليد التضمينات، والتخزين المتجهي، والتكامل النهائي لـ LLM. ستتعلم من خلال شروحات مكتوبة واضحة، وجولات تعليمية منظمة للرموز البرمجية، وتمارين مفاهيمية. تم تصميم هذه الدورة للمطورين المبتدئين وهواة الذكاء الاصطناعي الذين يرغبون في فهم RAG من الأساس. لا توجد خبرة سابقة مطلوبة مع قواعد بيانات المتجهات أو واجهات برمجة تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي، على الرغم من أن الإلمام الأساسي بـ Python مفيد. ابدأ القراءة اليوم لبناء تطبيق الذكاء الاصطناعي الأول المتصل بالبيانات.