أساسيات LangChain: بناء تطبيقات ووكلاء الذكاء الاصطناعي التوليدي

يُحدث الذكاء الاصطناعي التوليدي تحولًا في كيفية بناء البرمجيات، ولكن ربط نماذج اللغة الكبيرة ببيانات العالم الحقيقي والأدوات الخارجية يتطلب نهجًا منظمًا. يرشدك هذا المساق النصي لإتقان LangChain، الإطار الرائد لبناء تطبيقات ذكاء اصطناعي قوية وواعية بالسياق. ستنتقل من فهم مطالبات الذكاء الاصطناعي الأساسية إلى بناء أنظمة متطورة يمكنها تذكر التفاعلات السابقة، والاستعلام عن قواعد البيانات الخارجية، وتنفيذ مهام سير عمل معقدة. من خلال الشروحات المكتوبة الواضحة والتطبيقات العملية للتعليمات البرمجية، ستكتسب المهارات اللازمة لتصميم ونشر ومراقبة وكلاء الذكاء الاصطناعي الجاهزين للإنتاج. ما ستتعلمه: - فهم البنية الأساسية لـ LangChain، بما في ذلك المطالبات والنماذج والمحللات. - بناء خطوط أنابيب توليد معزز بالاسترجاع (RAG) مخصصة لربط نماذج الذكاء الاصطناعي بقواعد بيانات المتجهات الخاصة. - تنفيذ الذاكرة الحوارية للحفاظ على السياق في تطبيقات الدردشة. - تصميم وكلاء مستقلين يستخدمون أدوات مخصصة لحل المشكلات متعددة الخطوات. - إتقان LangChain Expression Language (LCEL) والتنفيذ غير المتزامن لتدفقات التطبيقات عالية الأداء. - تهيئة مراقبة التطبيقات وتصحيح الأخطاء باستخدام Langsmith لتحسين الأداء. تبدأ الرحلة بمفاهيم الذكاء الاصطناعي الأساسية وإعداد البيئة، مما يضمن فهمك لكيفية تواصل نماذج اللغة. ومن هناك، ستتقدم عبر وحدات منظمة تغطي السلاسل وأنظمة الذاكرة وتضمينات المتجهات وتصميم الوكلاء المستقلين. تم تصميم هذه الدورة للمطورين البرمجيين، وعشاق البيانات، والمهنيين التقنيين الذين يرغبون في بناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي. لا تتطلب خبرة سابقة في LangChain أو الذكاء الاصطناعي التوليدي، على الرغم من أن الفهم الأساسي لـ Python مفيد. ابدأ القراءة اليوم لفتح إمكانات تنسيق الذكاء الاصطناعي الذكي.