أساسيات Agentic RAG: بناء وكلاء AI باستخدام LangGraph

مع تطور الذكاء الاصطناعي، لم تعد نماذج الاسترداد القياسية كافية. تتطلب التطبيقات الحديثة سير عمل وكيل (agentic workflows) - وهي أنظمة يمكنها تقييم وتوجيه وتصحيح إجاباتها ذاتيًا لتحقيق أقصى قدر من الدقة. توفر هذه الدورة مقدمة نصية واضحة لبناء أنظمة Agentic RAG (Retrieval-Augmented Generation). ستبدأ بالمفاهيم الأساسية لنماذج اللغة وقواعد بيانات المتجهات قبل الانتقال إلى بنية الوكلاء ذاتيي التصحيح. من خلال قراءة التفسيرات العملية ومقتطفات الكود، ستفهم كيفية تنسيق سير عمل AI المعقد باستخدام LangGraph. ما ستتعلمه: - فهم المفاهيم الأساسية لـ RAG، وقواعد بيانات المتجهات، و prompt engineering. - تعلم كيف تختلف سير العمل الوكيل (agentic workflows) عن توليد AI الخطي القياسي. - بناء حلقات استرداد ذاتية التصحيح تقوم بتقييم وتحسين مخرجاتها الخاصة. - تطبيق LangGraph لتنسيق عمليات AI متعددة الخطوات وذات حالة (stateful). - التدرب على تصميم تدفقات المنطق لاسترداد المستندات، والتقييم، والتوليد. تم هيكلة المادة لبناء معرفتك خطوة بخطوة. نبدأ بمصطلحات AI الأساسية وأنماط الاسترداد البسيطة، مع إدخال إدارة الحالة وحلقات التفكير الذاتي (self-reflection loops) تدريجيًا. تم تصميم هذه الدورة للمبتدئين والمطورين الجدد في مجال وكلاء AI - لا يلزم وجود خبرة سابقة مع LangGraph أو التعلم الآلي المتقدم. ابدأ القراءة اليوم لفتح المستوى التالي من تطوير التطبيقات الذكية.