RAG وAgentic AI مع LangChain وLangGraph وLangSmith

مع انتقال تطبيقات الذكاء الاصطناعي من واجهات المحادثة البسيطة إلى أدوات الشركات المتطورة، تصبح القدرة على ربط نماذج لغوية كبيرة بالبيانات الخارجية أمرا بالغ الأهمية. وهذه الدورة التدريبية النصية ترشدك خلال عملية تصميم وبناء أنظمة قوية لتوليد الاسترجاع المحسن (RAG) التي تقدم إجابات دقيقة ومدركة للسياق. سوف تبدأ مع المفاهيم الأساسية لاستيعاب البيانات، والتضمين، وقواعد البيانات الموجّهة قبل الانتقال إلى استراتيجيات الاسترجاع المتقدمة. ومن خلال استكشاف أدوات التنسيق الحديثة، سوف تنتقل من أنابيب الاستعلام-الاستجابة البسيطة إلى أنظمة معقدة ومستقلة متعددة الوكلاء يمكنها التخطيط، وتعكس، وتصحح أخطائها الخاصة. ماذا ستتعلم: - فهم البنية الأساسية لنظام RAG، بما في ذلك تجزئة الوثائق، وتوليد الضم، وتخزين قواعد بيانات المتجهات. - تنفيذ تقنيات استرجاع متقدمة مثل البحث الهجين، وإعادة الترتيب، وتحليل الطلبات المتعدد الوسائط لتحسين دقة الاستجابة. - بناء تدفقات عمل متعددة الوكلاء للذكاء الاصطناعي باستخدام LangGraph للتمكين من اتخاذ القرارات والتخطيط بشكل مستقل. - تشكيل أنابيب التقييم، والتصحيح، وتتبع الأداء مع LangSmith لرصد نظامك في الإنتاج. - تطبيق أنماط التصحيح الذاتي والتوجيه التكيفي حتى يتمكن عملاؤك من الذكاء الاصطناعي من التحقق من مصادرهم وتفكيرهم. تبدأ الدورة بالمصطلحات الأساسية وأساسيات البحث الدلالي، وتتقدم بشكل منهجي من خلال أمثلة شفرة عملية إلى تدفقات العمل المتقدمة. وسوف تقرأ شروحات واضحة، وتحلل مقتطفات شفرة جاهزة للإنتاج، وتستكمل تمارين مكتوبة لترسيخ فهمك. هذه الدورة مصممة لمطوري البرامج، وممارسي البيانات، ومتحمسي الذكاء الاصطناعي الذين يريدون بناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي من مستوى الإنتاج. الدراية الأساسية بلغة بايثون مفيدة، ولكن لا تلزم خبرة سابقة مع LangChain، أو LangGraph، أو RAG. خذ وقتك في القراءة لتتمكن من الجيل القادم من أنظمة الذكاء الاصطناعي