LlamaIndex و RAG: بناء تطبيقات بحث ذكية مخصصة

نماذج اللغات الكبيرة قوية، لكنها تفتقر إلى الوصول إلى بياناتك الخاصة والمحددة. سد توليد المعزز بالاسترجاع (RAG) هذه الفجوة، ويعتبر LlamaIndex الإطار الأساسي لربط مصادر بياناتك بنماذج اللغات الكبيرة (LLMs). يرشدك هذا الدورة النصية من المفاهيم التأسيسية للذكاء الاصطناعي إلى نشر خطوط أنابيب RAG وظيفية. ستفهم كيفية استيعاب، وفهرسة، والاستعلام عن بياناتك لبناء تطبيقات بحث ومحادثة ذكية. ما ستتعلمه: 1. فهم المبادئ الأساسية للتوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) وتضمينات المتجهات. 2. استيعاب وتحليل مصادر بيانات متنوعة باستخدام موصلات LlamaIndex. 3. فهرسة وتخزين تضمينات المستندات في قواعد بيانات متجهة حديثة. 4. الاستعلام عن البيانات بكفاءة باستخدام استراتيجيات استرجاع متقدمة والمعالجة اللاحقة. 5. تقييم وتحسين أداء خط أنابيب RAG الخاص بك من أجل الدقة. 6. دمج نماذج اللغات الكبيرة بأمان لتوليد استجابات دقيقة واعية بالسياق. ستبدأ بالمصطلحات الأساسية ومفاهيم البيانات قبل الانتقال إلى تكوين خطوط الأنابيب العملية. يتدرج المنهج بشكل منطقي من استيعاب البيانات وفهرستها إلى تقنيات الاستعلام المتقدمة والتقييم. تم تصميم هذه الدورة لمطوري البرمجيات، وهواة البيانات، ومبتدئي الذكاء الاصطناعي الذين يرغبون في بناء تطبيقات مخصصة متصلة بالبيانات. يوصى بمعرفة أساسية بلغة Python، ولكن لا توجد حاجة لتجربة سابقة في الذكاء الاصطناعي. ابدأ القراءة اليوم لإطلاق العنان لإمكانات بياناتك الخاصة باستخدام LlamaIndex.