بناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي باستخدام Haystack

نماذج اللغات الكبيرة قوية بشكل لا يصدق، ولكن ربطها بمصادر البيانات الخاصة بك هو ما يجعلها مفيدة حقاً. إن العثور على إطار عمل منظم وقوي لتنسيق هذه الاتصالات هو المفتاح لبناء أنظمة ذكاء اصطناعي جاهزة للإنتاج. ترشدك هذه الدورة النصية من المفاهيم الأساسية لتنسيق نماذج LLM إلى بناء تطبيقات البحث والإجابة عن الأسئلة المخصصة الخاصة بك. ستتعلم كيفية ربط مستودعات المستندات، وتصميم خطوط أنابيب وحدوية، وتخصيص المكونات لبناء سير عمل موثوق مدعوم بالذكاء الاصطناعي. ما ستتعلمه: • فهم البنية الأساسية لـ Haystack، بما في ذلك المكونات والمنشئات وخطوط الأنابيب. • تكوين مستودعات المستندات ودمج قواعد بيانات المتجهات لفهرسة بيانات النص المخصصة الخاصة بك. • بناء خطوط أنابيب استرجاع وتوليد معززة (RAG) قوية تربط استجابات LLM بالحقائق الحقيقية. • تطبيق أنماط هندسة الموجهات مباشرة داخل سير عمل تطبيقك. • تصميم مكونات مخصصة لتوسيع إمكانيات إطار العمل لحالات الاستخدام الفريدة. • ممارسة تصحيح الأخطاء وتقييم أداء خطوط الأنابيب لضمان مخرجات دقيقة وآمنة. ستبدأ بالمصطلحات الأساسية والأسس المعمارية قبل الانتقال إلى بناء خطوط الأنابيب العملية وأنماط التكامل المتقدمة. ستساعدك الشرحات المكتوبة وأمثلة الكود الواضحة على الانتقال بسلاسة من النظري إلى التنفيذ العملي. تم تصميم هذه الدورة لمطوري البرمجيات، وممارسي البيانات، وعشاق التكنولوجيا الذين يرغبون في بناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي، دون الحاجة إلى خبرة سابقة مع Haystack. ابدأ القراءة اليوم لبناء تطبيقات ذكاء اصطناعي أكثر ذكاءً ومرتبطة بالبيانات.