تطبيقات RAG للذكاء الاصطناعي التوليدي

تُقدّم هذه التخصصية خبرة عملية في استخدام تقنيات الاسترجاع المعزز (RAG) لبناء تطبيقات ذكاء اصطناعي توليدي متقدمة تعتمد على دمج البيانات الحقيقية مع النماذج اللغوية الكبيرة. ستتعلم أساسيات الذكاء الاصطناعي التوليدي، هندسة الأوامر، والنمذجة المدمجة، وتتعرف على أطر عمل مثل LangChain وLlamaIndex لتحسين جودة الردود. كما تتعرف على قواعد البيانات المتجهية مثل FAISS وChroma DB المستخدمة في البحث الدلالي الفعال وأنظمة التوصية. في النهاية، ستتمكن من تصميم وبناء وتقييم تطبيقات RAG المتكاملة باستخدام أدوات مثل Gradio ولغة Python، مع استخدام نماذج كبيرة مشهورة مثل IBM Granite وLlama وGPT.

• تطوير مهارات بناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي باستخدام RAG
• استخدام أطر RAG المتقدمة مثل LangChain وLlamaIndex لتحسين جودة الاستجابات
• الاستفادة من قواعد البيانات المتجهية في البحث الدلالي وأنظمة التوصية
• تصميم تطبيقات RAG المتكاملة باستخدام أدوات مثل Gradio وPython والنماذج اللغوية الكبيرة

• مألوفة أساسية بالمصطلحات والمفاهيم ذات الصلة
• الاستعداد للممارسة من خلال التمارين التطبيقية أو دراسات الحالة