تطوير تطبيقات RAG مع LangChain وقواعد بيانات المتجهات

وغالبا ما تفتقر نماذج الذكاء الاصطناعي الثابتة إلى المعلومات المحددة والمحدثة اللازمة للمهام المتخصصة، مما يؤدي إلى استجابات غير دقيقة أو غير ذات صلة. ويحل RAG هذا عن طريق ترسيخ نماذج اللغة الكبيرة في بياناتك الخاصة، مما يضمن أن كل ناتج مدعوم بمصدر يمكن التحقق منه. هذه الدورة تحول فهمك للذكاء الاصطناعي الحديث من خلال تعليمك كيفية بناء أنظمة قادرة على قراءة ومعالجة واستعلام مجموعات البيانات الخاصة. وستتحرك من تعلم المصطلحات الأساسية إلى تنفيذ خطوط أنابيب الاسترجاع المتطورة التي تتعامل مع كل شيء من محتوى الويب إلى قواعد البيانات المنظمة. ماذا ستتعلم: - فهم المكونات الأساسية لهيكل RAG ودور العناصر المدمجة. - تشكيل قواعد بيانات الناقلات واستراتيجيات الفهرسة من أجل استرجاع المعلومات بسرعة عالية. - تطبيق إطار LangChain لتنسيق تدفقات وسلاسل البيانات المعقدة. - تنفيذ تقنيات استرجاع متقدمة مثل توسيع نطاق الاستفسارات وإعادة ترتيب النتائج. - ممارسة الهندسة السريعة والتخزين المؤقت الدلالي لتحقيق أداء النموذج وتكاليفه على النحو الأمثل. - بناء المنطق للاستفسار من مصادر البيانات المختلفة بما في ذلك قواعد بيانات SQL والنصوص غير المنظمة. - تعلم أنماط التقييم الحديثة لقياس وتحسين دقة نظام الذكاء الاصطناعي الخاص بك. تبدأ الدورة بغطس عميق في المفاهيم الأساسية مثل المتجهات والبحث الدلالي قبل إرشادك عبر المنطق العملي لبناء خطوط أنابيب جاهزة للإنتاج. وستركز على التفسيرات المكتوبة والمنطق القائم على الشفرة لتتمكن من السيطرة على ميكانيكا استرجاع الذكاء الاصطناعي. هذه الدورة مصممة للمبتدئين والمطورين الذين يريدون مساراً واضحاً وقائماً على النص في هندسة الذكاء الاصطناعي. ولا تحتاج إلى خبرة سابقة مع مخازن المتجهات أو تنسيق LLM. ابدأ ببناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي الخاصة بك اليوم.