هندسة بيانات الذكاء الاصطناعي التوليدي وأنظمة الاسترجاع المعزز

هل ترغب في جعل أنظمة الذكاء الاصطناعي تُستخدم معلومات ومعرفة مؤسستك بشكل فعّال؟ كثير من تطبيقات الذكاء الاصطناعي تواجه تحديات في الوصول إلى بيانات المؤسسات ومعالجتها، مما يعوق استغلال الإمكانات الكاملة ويؤدي إلى إجابات عامة غير دقيقة. هذا المساق يحولك إلى مهندس بيانات محترف تستطيع من خلاله بناء أنظمة استرجاع معززة (RAG) متطورة توفِق بين نماذج الذكاء الاصطناعي والتحديات المعرفية للمؤسسة. ستتعلم كيف تبني خطوط معالجة بيانات عالية الجودة، وتحويل الوثائق إلى تنسيقات صالحة للاستخدام مع الذكاء الاصطناعي، وكيف تصمم قواعد بيانات متجهات للأبحاث الدلالية، وتنفذ استراتيجيات استرجاع ذكية تضمن ردود سياقية دقيقة. كما يغطي المساق تحسينات متقدمة على أنظمة RAG مثل إعادة الترتيب، تصفية البيانات الوصفية، وتكييف الآليات لتحقيق أداء مثالي في تطبيقات دعم العملاء الشخصية ومراقبة الأداء المستمرة.

• بناء خطوط معالجة بيانات مؤسسية بجودة عالية وصيغ جاهزة للذكاء الاصطناعي
• تنفيذ معماريات RAG مع البحث المتجه والنماذج المتضمنة وإدارة السياق
• تطبيق تحسينات متقدمة في RAG مثل إعادة الترتيب والتصفية والتكييف
• تصميم أنظمة دعم عملاء متخصصة مع تخصيص سياقي وتتبع الأداء

• إلمام أساسي بالمفاهيم والمصطلحات
• الاستعداد للتطبيق من خلال تمارين أو دراسات حالة