بناء روبوت دردشة RAG باستخدام Python و LangChain و pgvector

هل ترغب في بناء تطبيقات ذكاء اصطناعي تفهم بياناتك المحددة بالفعل؟ يعد Retrieval-Augmented Generation (RAG) المعيار الحديث لإنشاء روبوتات دردشة تتجاوز بيانات التدريب العامة لتقديم استجابات دقيقة ومدركة للسياق. تعلمك هذه الدورة كيفية تصميم وتنفيذ مسار RAG عملي باستخدام Python و LangChain و pgvector. ستتعلم كيفية إعداد المستندات النصية، وتوليد تضمينات دلالية (semantic embeddings)، وتخزينها في قاعدة بيانات متجهة (vector database)، وربط نموذج لغة كبير (LLM) لاسترداد إجابات ذات صلة عالية ومحددة بالمجال. ما ستتعلمه: • فهم الهندسة الأساسية والمصطلحات الخاصة بـ Retrieval-Augmented Generation. • معالجة وتقسيم بيانات النص المخصصة لتوليد التضمينات والاسترجاع بشكل مثالي. • تكوين pgvector لتخزين والبحث في التمثيلات المتجهة بكفاءة. • بناء سير عمل ذكاء اصطناعي معياري وقابل للتوسع باستخدام إطار عمل LangChain. • تطبيق أساسيات هندسة الأوامر (prompt engineering) الحديثة لتقليل الهلوسة وتحسين الدقة. • تنفيذ أنماط الاسترجاع التي تربط قاعدة معرفتك مباشرة بـ LLM. تبدأ الدورة بالمفاهيم الأساسية للبحث المتجه والتضمينات قبل إرشادك عبر تمارين برمجية عملية قائمة على النصوص. خطوة بخطوة، ستقرأ الشروحات وتكتب الكود لبناء نظام RAG كامل بدءاً من استيعاب البيانات الأولي وحتى مسار المحادثة النهائي. مصممة لمطوري الواجهة الخلفية (backend developers)، وعشاق البيانات، ومبرمجي Python المبتدئين في هندسة الذكاء الاصطناعي والذين يرغبون في إتقان روبوتات الدردشة المخصصة دون خبرة سابقة في تعلم الآلة. ابدأ في بناء مساعدين ذكاء اصطناعي أذكياء ومدفوعين بالبيانات اليوم.