البحث والاسترجاع الحديث للذكاء الاصطناعي التوليدي على AWS

مع توسع تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي، تعتمد جودة مخرجاتها بشكل كبير على دقة البيانات المسترجعة لها. لبناء أنظمة ذكاء اصطناعي موثوقة، يجب أن تفهم كيفية جلب المعلومات الأكثر صلة بكفاءة باستخدام أدوات السحابة. هذه الدورة تعلمك كيفية تصميم وتنفيذ بنيات Retrieval-Augmented Generation (RAG) قوية على AWS. ستنتقل من عمليات البحث الأساسية بالكلمات المفتاحية إلى أنظمة استرجاع متطورة ومتعددة المراحل تدعم مساعدي الذكاء الاصطناعي الحديثين. ما ستتعلمه: - فهم المفاهيم الأساسية لقواعد بيانات المتجهات (vector databases) والبحث الدلالي على AWS - تكوين البحث الهجين الذي يجمع بين مطابقة الكلمات المفتاحية وتضمينات المتجهات الكثيفة (dense vector embeddings) - تنفيذ تقنيات توسيع الاستعلام لالتقاط نية المستخدم بشكل أفضل - تطبيق نماذج إعادة التصنيف (reranking models) لتحديد أولويات نتائج البحث الأكثر صلة - توسيع نطاق بنية البحث الخاصة بك باستخدام OpenSearch وOpenSearch Serverless - تقييم وتحسين دقة الاسترجاع لأعباء عمل الذكاء الاصطناعي التوليدي ستبدأ بتعلم المصطلحات الأساسية للبحث، وتضمينات المتجهات، وبنيات RAG. ومن هناك، ستطلع على أدلة مفاهيمية خطوة بخطوة وأمثلة برمجية توضح كيفية تنسيق هذه المكونات على AWS. تم تصميم هذه الدورة لمطوري البرمجيات، وممارسي البيانات، وعشاق السحابة الجدد في أنظمة استرجاع الذكاء الاصطناعي التوليدي. لا يشترط وجود خبرة سابقة في قواعد بيانات المتجهات أو خوارزميات البحث المتقدمة. ابدأ القراءة اليوم للارتقاء بتطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي الخاصة بك باستخدام استرجاع عالي الدقة على AWS.