بناء أنظمة RAG الوكيلة والنمطية باستخدام LangGraph

غالبًا ما تفشل أنظمة الاسترجاع القياسية عندما تكون الاستعلامات معقدة أو تكون المستندات فوضوية. من خلال الانتقال إلى RAG الوكيل والنمطي، يمكنك بناء تطبيقات ذكاء اصطناعي تقيم نتائج البحث الخاصة بها، وتصحح الأخطاء، وتوجه الاستعلامات ديناميكيًا. يرشدك هذا المساق النصي فقط خلال عملية تصميم وتنفيذ معماريات استرجاع متقدمة. ستنتقل من البحث البسيط في المستندات إلى بناء وكلاء ذكاء اصطناعي مستقلين مدفوعين بالحالة باستخدام LangGraph. ما ستتعلمه: - فهم المفاهيم الأساسية لـ RAG الوكيل وكيف يحسن الاسترجاع التقليدي. - تكوين رسوم بيانية للحالة، وعقد، وتوجيه شرطي باستخدام LangGraph. - تنفيذ أنماط RAG التصحيحية لتقييم وتصفية المستندات المسترجعة. - تطبيق آليات إعادة كتابة الاستعلام والرجوع للحصول على استجابات LLM أكثر دقة. - تصميم سير عمل نمطي يتعامل مع استعلامات المستخدم المعقدة ومتعددة الخطوات. - التدرب على بناء حلقات استدعاء أدوات منظمة ضمن نظام يعتمد على الحالة. يبدأ المساق بالمصطلحات الأساسية ومفاهيم RAG التأسيسية قبل الانتقال خطوة بخطوة عبر حالات الرسم البياني، ومنطق التوجيه، وحلقات تصحيح الأخطاء. ستقرأ شروحات واضحة وتحلل مقتطفات تعليمات برمجية منظمة مصممة لمساعدتك في بناء سير عمل ذكاء اصطناعي قوي. تم تصميم هذا البرنامج للمطورين وعشاق الذكاء الاصطناعي المتلهفين لبناء تطبيقات بحث من الجيل التالي، ولا يتطلب أي خبرة سابقة في LangGraph. ابدأ القراءة اليوم لبناء أنظمة ذكاء اصطناعي أذكى وتصحح ذاتيًا.