بناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي باستخدام Python و LangChain

يُحدث الذكاء الاصطناعي التوليدي تحولاً في كيفية بناء البرمجيات والتفاعل مع البيانات. يرشدك هذا المساق عبر المفاهيم الأساسية لنماذج اللغة الكبيرة (LLMs) ويعلمك كيفية بناء حلولك الخاصة المدعومة بالذكاء الاصطناعي من الصفر. ستنتقل من فهم مصطلحات الذكاء الاصطناعي الأساسية إلى كتابة كود Python نظيف يدمج LLMs وقواعد بيانات المتجهات ومصادر البيانات الخارجية. من خلال دراسة الشروحات المكتوبة الواضحة وأمثلة الكود العملي، ستكتسب الثقة لتصميم واختبار وتحسين مساعدي الذكاء الاصطناعي المخصصين وأدوات الأتمتة. ما ستتعلمه: - فهم البنية الأساسية للمحولات (transformers)، ونماذج اللغة الكبيرة، وأنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدي الحديثة. - تطبيق تقنيات هندسة الأوامر (prompt engineering) المتقدمة لتوجيه سلوك النموذج وتحسين مخرجات النصوص. - بناء مسارات التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) لربط LLMs بمصادر بيانات خارجية مخصصة. - تهيئة قواعد بيانات المتجهات لتخزين واسترجاع التضمينات عالية الأبعاد بكفاءة. - تطبيق أطر عمل التنسيق مثل LangChain لإدارة سير عمل الذكاء الاصطناعي المعقدة ومتعددة الخطوات. - تقييم أداء النموذج واستكشاف المفاهيم الأساسية للضبط الدقيق (fine-tuning) وتخصيص النموذج. يبدأ المساق بالمصطلحات الأساسية وآليات عمل نماذج اللغة قبل الانتقال إلى تطبيقات Python العملية وتخزين المتجهات وهياكل RAG. ستتعلم من خلال شروحات نصية منظمة وشروحات كود خطوة بخطوة مصممة للقراءة الذاتية. صُمم هذا المساق للمبتدئين ومطوري الذكاء الاصطناعي الطموحين وعشاق البرمجيات الذين يتطلعون لدخول عالم الذكاء الاصطناعي التوليدي. لا تتطلب خبرة سابقة في الذكاء الاصطناعي، على الرغم من أن الإلمام الأساسي ببرمجة Python مفيد. ابدأ القراءة اليوم لبناء أول تطبيق لغوي ذكي لك.