بناء خوادم RAG وMCP باستخدام كلود

تركز هذه الدورة على تطوير أنظمة ذكاء اصطناعي موثوقة وجاهزة للاستخدام العملي باستخدام كلود وبروتوكول نموذج السياق (MCP) وتقنية التوليد المدعومة باسترجاع المعلومات (RAG). تبدأ الدورة بشرح أساسيات MCP، بما في ذلك أهميته وكيفية عمل الخوادم الخاصة به، بالإضافة إلى كيفية تفاعل كلود مع الأدوات والموارد والتكاملات الخارجية عبر هيكلية تحكم قائمة على الخوادم. ستقوم ببناء خوادم MCP، تعرض الأدوات والموارد بشكل آمن، وتنفذ مخططات صارمة للمدخلات والمخرجات لضمان سلوك نظام متوقع وآمن. ثم تنتقل الدورة إلى تصميم خطوط أنابيب RAG الكاملة، متضمنة تقسيم الوثائق بفعالية، إنشاء مدركات تمثيل البيانات (embeddings)، استخدام تقنيات الاسترجاع القائمة على الكلمات المفتاحية والمتجهات، وتحسين النتائج باستخدام استراتيجيات الترتيب وإعادة الترتيب.

• بناء أنظمة ذكاء اصطناعي مؤتمتة تسترجع المعلومات وتعالجها وتتخذ قرارات موثوقة
• شرح هندسة MCP بما فيها العملاء والخوادم والأدوات والموارد
• بناء خوادم MCP تعرض أدوات وملفات وقواعد بيانات وواجهات برمجة التطبيقات بشكل آمن
• تصميم وتنفيذ مخططات مُهيكلة للمدخلات والمخرجات لضمان سلوك موثوق
• تنفيذ خطوط أنابيب RAG كاملة باستخدام التقسيم، المدركات، الترتيب وإعادة الترتيب
• دمج خوادم MCP كنُظم استرجاع بيانات في أنظمة RAG مُدرجة

• معرفة أساسية بالمصطلحات والمفاهيم المرتبطة
• الاستعداد للتدريب من خلال تمارين تطبيقية أو دراسات حالة