بناء AI Agents باستخدام LLMs و RAG و Knowledge Graphs

مع تطور الذكاء الاصطناعي، لم تعد النماذج اللغوية الثابتة كافية لحل المشكلات المعقدة في العالم الحقيقي. لبناء أنظمة ذكية بحق، تحتاج إلى الجمع بين قدرة التفكير لدى Large Language Models (LLMs) ومصادر البيانات الخارجية الديناميكية. يوجهك هذا التدريب من مفاهيم الذكاء الاصطناعي الأساسية إلى تصميم أنظمة agentic يمكنها استرجاع المعلومات، والتفكير عبر المعرفة المهيكلة، واتخاذ إجراءات مستقلة. ستتعلم كيفية دمج Retrieval-Augmented Generation (RAG) و Knowledge Graphs للقضاء على هلوسة النماذج وتوفير إجابات دقيقة وغنية بالسياق. ما ستتعلمه: - فهم المصطلحات الأساسية لـ LLMs والبحث الاتجاهي (vector search) وسير العمل الخوارزمي (agentic workflows) - تطبيق Retrieval-Augmented Generation (RAG) لربط النماذج بقواعد البيانات النصية الخارجية - تصميم Knowledge Graphs لتمثيل العلاقات المعقدة والمهيكلة لتفكير أكثر عمقًا للذكاء الاصطناعي - تهيئة AI agents التي تستخدم استدعاء الأدوات (tool calling) وتنفيذ الدوال لحل المهام متعددة الخطوات - تطبيق أنماط الهندسة الفورية (prompt engineering) لتوجيه سلوك الـ agent واتخاذ القرارات - ممارسة بناء بنيات هجينة تجمع بين نقاط القوة لكل من قواعد البيانات الاتجاهية (vector databases) وقواعد بيانات الرسم البياني (graph databases) ستبدأ من الأساسيات المطلقة، مع تعلم التعاريف الأساسية للذكاء الاصطناعي التوليدي وبنيات الرسم البياني، قبل التقدم إلى أمثلة قائمة على الكود المكتوب لتنسيق الـ agent وأنابيب الاسترجاع. تم تصميم هذا التدريب لمطوري البرامج، ومحبي البيانات، والمهنيين التقنيين الجدد في مجال AI agents والذين يريدون مقدمة واضحة وخطوة بخطوة دون الحاجة إلى متطلبات سابقة متقدمة في تعلم الآلة. ابدأ القراءة اليوم لتبدأ في بناء AI agents الذكية والمدفوعة بالبيانات الخاصة بك.