تطوير وكلاء الذكاء الاصطناعي باستخدام LangGraph و RAG و FastAPI

إن تجاوز مطالبات LLM البسيطة أمر ضروري لبناء برامج يمكنها حل المهام المعقدة بشكل مستقل. يرشدك هذا المساق النصي خلال تصميم واختبار ونشر وكلاء الذكاء الاصطناعي الجاهزين للإنتاج وسير عمل الوكلاء المتعددين. ستنتقل من كتابة البرامج النصية الأساسية إلى هندسة أنظمة ذكاء اصطناعي متطورة تدير الحالة، وتنسق العديد من الوكلاء المتخصصين، وتسترجع المعرفة السياقية بكفاءة. من خلال الشروحات المكتوبة ومقتطفات التعليمات البرمجية العملية، ستكتسب المهارات اللازمة لبناء خدمات ذكاء اصطناعي مرنة يمكنها التعامل مع أعباء العمل في العالم الحقيقي. ما ستتعلمه: - فهم المفاهيم الأساسية لسير عمل الوكلاء، وآلات الحالة، وتوليد الاسترجاع المعزز (RAG). - بناء أنظمة وكلاء متعددين ذات حالة مع توجيه شرطي وأنماط تدخل بشري باستخدام LangGraph. - تنفيذ خطوط أنابيب RAG متقدمة باستخدام قواعد بيانات المتجهات مثل Chroma، والبحث الهجين، والضغط السياقي. - تطوير واجهات برمجة تطبيقات (APIs) آمنة وغير متزامنة باستخدام FastAPI لخدمة وكلاء الذكاء الاصطناعي الخاصين بك للتطبيقات الخارجية. - تطبيق ممارسات Python الحديثة بما في ذلك تلميحات النوع (type hints)، والتحقق من صحة البيانات باستخدام Pydantic، والاختبار الآلي باستخدام pytest. - تكوين مراقبة التطبيق باستخدام تتبع LangSmith وتعبئة إعداداتك باستخدام Docker. يبدأ المساق بمفاهيم وكلاء الذكاء الاصطناعي الأساسية، وتلميحات النوع في Python، وبناء السلاسل الأساسية. ستنتقل بعد ذلك إلى تنسيق الوكلاء المتعددين المعقد، وأنماط الاسترجاع المتقدمة، وسير عمل النشر القوي. تم تصميم هذا المساق لمطوري Python ومهندسي الذكاء الاصطناعي الطموحين الذين يرغبون في بناء أنظمة ذكاء اصطناعي واقعية. لا يلزم وجود خبرة سابقة مع LangChain أو LangGraph، على الرغم من أنه يوصى بفهم أساسي لـ Python. ابدأ القراءة اليوم لبناء ونشر وكلاء الذكاء الاصطناعي الخاصين بك الجاهزين للإنتاج.