تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي باستخدام LangChain و LangGraph

يتجاوز تطوير الذكاء الاصطناعي الحديث واجهات الدردشة البسيطة ويتجه نحو مسارات عمل معقدة ومتعددة الخطوات ووكلاء مستقلين. توفر هذه الدورة مسارًا منظمًا لإتقان الأدوات التي تجعل هذه التطبيقات المتقدمة ممكنة. ستنتقل من فهم تفاعلات نماذج اللغة الكبيرة (Large Language Model) الأساسية إلى تصميم أنظمة معقدة يمكنها التفكير واستخدام الأدوات والحفاظ على الحالة عبر التفاعلات. ما ستتعلمه: - فهم البنية الأساسية لـ LangChain لربط النماذج بالبيانات والأدوات الخارجية - إتقان تقنيات هندسة الأوامر (prompt engineering) لتحسين موثوقية ودقة استجابات الذكاء الاصطناعي - تطبيق أنماط التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) لبناء تطبيقات تستخدم بيانات خاصة ومحددة - تصميم مسارات عمل متعددة الوكلاء ومحفوظة الحالة (stateful) باستخدام LangGraph للتعامل مع المنطق المعقد واتخاذ القرارات - التدرب على تطبيق الذاكرة والمثابرة (persistence) حتى تتمكن تطبيقاتك من الحفاظ على السياق بمرور الوقت - تهيئة إمكانيات استدعاء الأدوات (tool-calling) للسماح لوكلاء الذكاء الاصطناعي بالتفاعل مع واجهات برمجة التطبيقات (APIs) والخدمات الخارجية تبدأ الدورة بالمصطلحات الأساسية والمفاهيم الجوهرية قبل إرشادك عبر منطق عمليات التسلسل (chaining operations) وإدارة حالة الوكيل (agentic state). ستقرأ شروحات مفصلة وتدرس مقتطفات برمجية توضح كيفية بناء أنظمة ذكاء اصطناعي قوية وجاهزة للإنتاج. تم تصميم هذه الدورة للمبتدئين والمطورين الجدد في أطر عمل تنسيق الذكاء الاصطناعي (AI orchestration frameworks)؛ لا تتطلب خبرة سابقة في LangChain أو LangGraph. ابدأ ببناء الجيل القادم من التطبيقات الذكية اليوم.