ربط الذكاء الاصطناعي بالبيانات المخصصة باستخدام RAG

هل تتطلع إلى بناء تطبيقات ذكاء اصطناعي يمكنها الاستدلال على مستنداتك الخاصة أو معرفتك الداخلية؟ نماذج اللغة الكبيرة قوية، لكنها تفتقر إلى الوصول إلى بياناتك الخاصة. تقدم هذه الدورة أساسًا عمليًا في التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG)، وهي التقنية الرئيسية لربط نماذج اللغة الكبيرة بمصادر البيانات المخصصة. ستتعلم كيفية بناء خط أنابيب RAG كامل، مما يتيح لك إنشاء روبوتات محادثة وأنظمة للإجابة على الأسئلة تقدم استجابات دقيقة وواعية بالسياق بناءً على معلوماتك الخاصة، مما يقلل بشكل فعال من عدم الدقة وفجوات المعرفة. ما ستتعلمه: - فهم المفاهيم الأساسية لـ RAG، بما في ذلك التضمينات، ومخازن المتجهات، وسير عمل الاسترجاع والتوليد. - تعلم كيفية معالجة وإعداد مستنداتك الخاصة للاستيعاب في نظام RAG. - بناء خط أنابيب كامل للإجابة على الأسئلة باستخدام أطر عمل وأدوات Python شائعة. - التدرب على إنشاء فهارس متجهات من بياناتك النصية للبحث الدلالي الفعال. - تطبيق تقنيات هندسة المطالبات الأساسية لتوجيه نموذج اللغة الكبير في توليد إجابات دقيقة ومستندة إلى السياق. - استكشاف طرق بسيطة لتقييم أداء ودقة نظام RAG الخاص بك. تبدأ الدورة بالنظرية الأساسية وراء RAG قبل إرشادك خلال الخطوات العملية لبناء نظام والاستعلام عنه وتقييمه من خلال تمارين عملية. تم تصميم هذه الدورة للمطورين وعشاق التكنولوجيا الجدد في البناء باستخدام نماذج اللغة الكبيرة. لا يلزم وجود خبرة سابقة في الذكاء الاصطناعي أو التعلم الآلي، على الرغم من أن معرفة برمجة Python الأساسية موصى بها. ابدأ التعلم اليوم واطلق العنان لقوة بياناتك الخاصة مع الذكاء الاصطناعي.