بناء تطبيقات GraphRAG باستخدام LlamaIndex

غالباً ما يواجه Standard Retrieval-Augmented Generation (RAG) صعوبة في ربط النقاط عبر مستندات متعددة. من خلال إدخال knowledge graphs في مسارات AI الخاصة بك، يمكنك التقاط علاقات معقدة وتحسين دقة نماذج اللغة الخاصة بك بشكل كبير. هذه الدورة تعلمك كيفية الاستفادة من GraphRAG لتعزيز قدرات استرجاع البيانات لديك. باستخدام LlamaIndex، ستتعلم كيفية استخراج الكيانات المنظمة من النصوص غير المنظمة، وبناء رسوم بيانية مترابطة، وإجراء استعلامات عالية الدقة وغنية بالسياق تتفوق على vector search الأساسي. ما ستتعلمه: * فهم المفاهيم الأساسية لـ RAG، و vector databases، و knowledge graphs. * بناء وهيكلة knowledge graphs من النصوص الخام باستخدام LlamaIndex. * تنفيذ استراتيجيات استرجاع هجينة تجمع بين semantic search و graph traversal. * تصميم prompts فعالة لاستخراج الكيانات والعلاقات بشكل موثوق. * تطبيق مفاهيم agentic AI الأساسية للاستنتاج عبر البيانات المترابطة. ستبدأ بالمصطلحات الأساسية ومفاهيم AI الجوهرية قبل الغوص في الدروس العملية القائمة على النصوص. من خلال شروحات مكتوبة مفصلة ومقتطفات برمجية واضحة، ستقوم ببناء مسار GraphRAG كامل بشكل تدريجي. تم تصميم هذه الدورة للمطورين، ومهندسي البيانات، ومبتدئي AI، ولا تتطلب خبرة سابقة في graph databases أو التعلم الآلي المتقدم. ابدأ القراءة اليوم لتغيير كيفية معالجة تطبيقات AI الخاصة بك للمعلومات المعقدة واسترجاعها.