بناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي (Generative AI) باستخدام RAG وقواعد بيانات المتجهات (Vector Databases)

غالبًا ما تفتقر نماذج اللغة الكبيرة القياسية إلى الوصول إلى البيانات الخاصة أو البيانات في الوقت الفعلي، مما يحد من فائدتها لتلبية احتياجات عمل محددة. من خلال الجمع بين الذكاء الاصطناعي التوليدي (Generative AI) والتوليد المعزز بالاسترجاع (Retrieval-Augmented Generation - RAG)، يمكنك ترسيخ نماذج LLM في بياناتك المخصصة لتقديم إجابات دقيقة وواعية بالسياق. يرشدك هذا المساق خلال عملية تصميم وتنفيذ معماريات RAG من الألف إلى الياء. ستتعلم كيفية إعداد بياناتك، وتخزينها في قواعد بيانات المتجهات، واسترداد المعلومات ذات الصلة، وتغذيتها في النماذج التوليدية لبناء تطبيقات أكثر ذكاءً. ما ستتعلمه: - فهم المفاهيم الأساسية للذكاء الاصطناعي التوليدي (Generative AI)، والتضمينات (embeddings)، والتوليد المعزز بالاسترجاع. - تهيئة قواعد بيانات المتجهات والاستعلام عنها لتخزين واسترداد البيانات عالية الأبعاد بكفاءة. - تطبيق تقنيات هندسة المطالبات (prompt engineering) لتحسين كيفية استخدام نماذج اللغة للسياق المسترجع. - بناء مسارات RAG نظيفة ونمطية باستخدام اصطلاحات Python الحديثة وأنماط الأطر البرمجية. - تطبيق تقنيات التقييم لقياس دقة وأهمية استجابات نظامك. بدءًا من المصطلحات الأساسية ومفاهيم الذكاء الاصطناعي (AI) الأساسية، ينتقل المساق إلى أدلة مكتوبة خطوة بخطوة ومقاطع برمجية عملية. سوف تستكشف استيعاب البيانات، وفهرسة المتجهات، وتنسيق المسارات لتجميع نظام RAG يعمل بكامل طاقته. تم تصميم هذا المساق للمطورين الطموحين في مجال الذكاء الاصطناعي، ومهندسي البرمجيات، وعشاق التكنولوجيا الذين يرغبون في بناء تطبيقات ذكاء اصطناعي مخصصة؛ لا تتطلب خبرة سابقة في الذكاء الاصطناعي التوليدي أو قواعد بيانات المتجهات. ابدأ القراءة اليوم لتبدأ في بناء أنظمة الذكاء الاصطناعي الذكية والمدفوعة بالبيانات الخاصة بك.