أساسيات RAG في الذكاء الاصطناعي

يستهدف هذا المساق المطورين وعلماء البيانات الراغبين في بناء تطبيقات ذكاء اصطناعي أكثر قوة وموثوقية باستخدام تقنية توليد المعلومات المعززة بالاسترجاع (RAG). بالرغم من أن نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) أحدثت ثورة في المجال، إلا أنها تعاني أحياناً من نقص المعرفة الدقيقة وحديثة العهد وقد تنتج معلومات غير دقيقة. يشرح المساق مكونات بنية RAG الأساسية مثل وحدة الاسترجاع، المولّد، وقاعدة البيانات المتجهة، ويقدّمها بطريقة عملية من التمثيل النظري إلى التنفيذ العملي. يجب أن يكون المتدربون على دراية بأساسيات بايثون، API، ونماذج اللغة الكبيرة، وأن يمتلكوا بيئة تطوير محلية مثل VS Code.

• وصف بنية RAG الأساسية
• بناء خط معالجة RAG لدمج المعرفة المستخرجة داخل نموذج اللغة الكبير
• فهم تدفق البيانات بين مكونات RAG
• تطوير تطبيق وظيفي بناءً على هذا المنهج

• معرفة أساسية بلغة بايثون ومفاهيم API ونماذج اللغة الكبيرة
• استعداد لممارسة التطبيق العملي من خلال التمارين