LangChain Fundamentals: بناء تطبيقات الاسترجاع - التوليد المعزز

هل تحتاج إلى بناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي التي تعتمد على بيانات شخصية أو حديثة أو مسجلة الملكية؟ إن RAG (الجيل المحسن للاسترجاع) هو النمط الأساسي لترسيخ برامج الماجستير في القانون وتقديم إجابات دقيقة ومحددة السياق. تقدم هذه الدورة فهما أساسيا قائما على النص لبنية RAG وكيفية تنفيذها باستخدام LangChain. وستتحرك من التفاعلات الأساسية لـ LLM إلى بناء سلاسل معقدة تسترجع الوثائق ذات الصلة، وتعالجها، وتولد استجابات عالية الجودة ويمكن التحقق منها، مما يمهد الطريق لتطوير وكلاء الذكاء الاصطناعي المتقدمين. ماذا ستتعلم: * فهم المفاهيم الأساسية لنظام RAG، بما في ذلك تحميل الوثائق، وتقسيمها إلى أجزاء، وإدراجها، ومستودعات الناقلات. * ممارسة استخدام مكونات LangChain (السلاسل، والإشعارات، والنماذج، وبرامج الاسترجاع) لتنظيم تدفقات العمل المعقدة. * تشكيل مصادر البيانات المختلفة )أجهزة التحميل( وتحقيق المعالجة اﻷولى المثلى للوثائق من أجل استرجاعها بفعالية. * تطبيق تقنيات هندسية فورية لتوجيه الماجستير في القانون باستخدام السياق المسترجع بفعالية. * بناء واختبار تطبيق كامل وشامل لنظام RAG قادر على الإجابة على الأسئلة استنادا إلى الوثائق الجمركية. تبدأ الدورة بتحديد حدود LLM وضرورة RAG، والتقدم بسرعة في التمارين العملية باستخدام بايثون وإطار LangChain. ونحن نغطي إنشاء قواعد بيانات المتجهات وتصميم سلاسل فعالة للتفاعل القوي للبيانات. هذه الدورة مصممة للمطورين المبتدئين وعلماء البيانات الذين يرغبون في دمج البيانات الشخصية في نماذج لغوية كبيرة. لا تحتاج إلى خبرة سابقة مع LangChain أو قواعد بيانات المتجهات، فقط الكفاءة الأساسية في برمجة Python. ابدأ اليوم في إتقان التقنيات اللازمة لبناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي الواعية بالسياق.