أساسيات مسارات RAG و LLMOps

مع تطور تطبيقات AI، لم يعد مجرد توجيه الأوامر لنماذج اللغة كافياً. لبناء أدوات AI موثوقة وواعية بالسياق، تحتاج إلى Retrieval-Augmented Generation (RAG) وممارسات تشغيلية قوية (LLMOps). يفكك هذا الكورس العالم المعقد لهندسة AI الحديثة إلى دروس نصية سهلة الاستيعاب. ستبدأ بالمصطلحات الأساسية وتتقدم لفهم كيفية تصميم ونشر ومراقبة نظام RAG متكامل باستخدام معايير الصناعة الحالية. ما ستتعلمه: • فهم البنية الأساسية لـ Retrieval-Augmented Generation (RAG). • استكشاف قواعد البيانات المتجهة الحديثة وكيفية تخزينها واسترجاعها للبيانات الدلالية. • تطبيق تقنيات prompt engineering الأساسية لتحسين دقة النموذج وتقليل الهلوسة. • تصميم مسار نصي أساسي لاستيعاب وتقسيم ومعالجة المستندات. • تعلم مفاهيم LLMOps الأساسية، بما في ذلك استراتيجيات النشر ومراقبة الأداء. يبدأ الكورس بالتعريفات الجوهرية ومفاهيم AI الأساسية قبل الانتقال إلى تصميم البنية العملية واستراتيجيات النشر. ستقرأ شروحات واضحة وتحلل مقتطفات برمجية مكتوبة توضح كيفية بناء هذه الأنظمة في العالم الحقيقي. تم تصميم هذا الكورس التأسيسي بالكامل للمبتدئين—لا يشترط وجود خبرة سابقة في machine learning، فقط فهم أساسي لمفاهيم البرمجيات. ابدأ القراءة اليوم واتخذ خطوتك الأولى في عالم هندسة AI الإنتاجية.