مقدمة إلى RAG: AI Answers from Your Documents (الذكاء الاصطناعي يجيب من مستنداتك)

هل تساءلت يوما كيف تجعل نموذجا لغويا كبيرا يجيب على أسئلة حول وثائقك المحددة أو معلوماتك الأخيرة؟ إن نماذج الذكاء الاصطناعي القياسية لديها حدود معرفية ولا يمكنها الوصول إلى بياناتك الخاصة، مما يؤدي غالبا إلى إجابات عامة أو مختلقة. تقدم هذه الدورة مقدمة واضحة خطوة بخطوة إلى جيل الاسترجاع المعزز (RAG)، وهي التقنية الرئيسية لبناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي الأكثر ذكاء. وستتعلم كيف تربط برامج الماجستير في القانون بقواعد معارفك الخاصة، وتمكينها من تقديم إجابات دقيقة ومدركة للسياق تستند إلى بياناتك. ماذا ستتعلم: - فهم المبادئ الأساسية لـ RAG وكيف تكمل نماذج اللغات الكبيرة. - تعلم تحويل الوثائق إلى أشكال متجهية من أجل البحث الدلالي الفعال. - ممارسة تخزين واسترجاع المعلومات من قاعدة بيانات ناقلة. - بناء خط أنابيب RAG كامل في بايثون من الأساس. - تطبيق التقنيات الهندسية الأساسية السريعة لإدماج السياق المسترجع بفعالية. - استكشاف استراتيجيات مختلفة لتقسيم الوثائق (تقسيمها إلى أجزاء) لتحقيق الأداء الأمثل. سنبدأ بالمفاهيم الأساسية للتضمين والبحث المتجه قبل إرشادك خلال الخطوات العملية لبناء نظام RAG كامل. سوف تعمل مع شروحات مكتوبة وأمثلة شفرة لترسيخ فهمك. هذه الدورة مصممة للمطورين ومحبي التكنولوجيا الجدد في الذكاء الاصطناعي. من المفيد التعرف على بايثون، ولكن لا تلزم خبرة سابقة في التعلم الآلي أو الماجستير في القانون. ابدأ رحلتك في بناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي العملية من الجيل القادم اليوم.