Java Spring AI: Knowledge Graph RAG with Neo4J

تتطلب تطبيقات الذكاء الاصطناعي الحديثة أكثر من مجرد نموذج لغوي كبير؛ فهي تحتاج إلى الوصول إلى بيانات منظمة ومتخصصة لتقديم إجابات دقيقة وذات صلة. تعلمك هذه الدورة كيفية سد الفجوة بين بياناتك والذكاء الاصطناعي باستخدام نظام Java البيئي. ستتعلم كيفية بناء أنظمة Retrieval-Augmented Generation (RAG) متطورة تستفيد من قوة قواعد بيانات الرسم البياني لتوفير سياق أعمق من عمليات البحث المتجهية القياسية وحدها. بنهاية هذه الدورة، ستكون قادرًا على تصميم حلول الذكاء الاصطناعي المستندة إلى Java التي تفهم علاقات البيانات المعقدة. ما ستتعلمه: - فهم المبادئ الأساسية لـ Retrieval-Augmented Generation (RAG) ودوره في الذكاء الاصطناعي الحديث. - تكوين Spring AI للتواصل مع OpenAI وإدارة تفاعلات النموذج اللغوي الكبير. - تطبيق Neo4J لتخزين البيانات والاستعلام عنها باستخدام هياكل Knowledge Graph. - الجمع بين البحث عن التشابه المتجهي واسترجاع البيانات المستند إلى الرسم البياني لجلب البيانات بدقة عالية. - تطبيق أساسيات هندسة الأوامر (prompt engineering) لتحسين وتحسين استجابات الذكاء الاصطناعي داخل كود Java الخاص بك. - التدرب على بناء تدفقات عمل موثوقة لاستيعاب البيانات ومعالجتها. تبدأ الدورة بتعريفات أساسية لدمج الذكاء الاصطناعي ونظرية الرسم البياني قبل الانتقال إلى أنماط التنفيذ العملية ضمن إطار عمل Spring. ستقرأ شروحات مفصلة وتدرس أمثلة برمجية مصممة لتوضيح بنية الذكاء الاصطناعي الحديثة. تم تصميم هذه الدورة لمطوري Java الجدد في دمج الذكاء الاصطناعي والذين يرغبون في تعلم كيفية استخدام تقنيات الرسم البياني لتعزيز تطبيقاتهم. لا يلزم وجود خبرة سابقة في الذكاء الاصطناعي أو Neo4J. ابدأ في بناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي الواعية بالسياق باستخدام Java اليوم.