Advanced RAG with Spring AI: Enterprise AI Masterclass

أهلا بك عزيزي المتابع لموقع (journey for learn) نقدم دورات بكوبونات متاحة لاول 1000 تسجيل مجاني فقط وكوبونات اخري لفترة محدودة فاذا كنت تريد ان تحصل علي كل الكورسات علي موقعنا وان تكون اول المسجلين في الكورسات المجانية قم بتسجيل الدخول أوقم بالدخول علي وسائل التواصل الاجتماعي وخصوصا التليجرام نوضح الوصف المختصر والطويل للدورات لكي تعرف الدروس التي سوف تتعلمها بسهولة ويسر :

لقد أصبح الجيل المعزز للاسترجاع (RAG) أساسًا لتطبيقات الذكاء الاصطناعي للمؤسسات الحديثة. في حين أن أنظمة RAG الأساسية يمكنها الإجابة على الأسئلة باستخدام بياناتك الخاصة، فإن أنظمة المؤسسات على مستوى الإنتاج تتطلب أكثر بكثير من مجرد البحث الدلالي والهندسة السريعة. في هذه الدورة، ستتجاوز تطبيقات RAG التقليدية وتتعلم كيفية إنشاء أنظمة استرجاع ذكية وجاهزة للإنتاج باستخدام Spring AI وJava وSpring Boot. وبدلاً من التركيز على المفاهيم المعزولة، ستبني منصة كاملة للذكاء الاصطناعي للمؤسسة خطوة بخطوة باستخدام تطبيق مساعد دعم واقعي. طوال الدورة التدريبية، ستنفذ تقنيات استرجاع متقدمة، وتحسين جودة البحث، وتقييم أداء RAG، واستكشاف بنيات الاسترجاع الحديثة المستخدمة في أنظمة الذكاء الاصطناعي للمؤسسات. ما ستنشئه بحلول نهاية هذه الدورة التدريبية، ستكون قد قمت بإنشاء تطبيق RAG مؤسسي متقدم يضم:

• خطوط أنابيب استيعاب المعرفة المؤسسية
• استراتيجيات تقسيم المستندات المتعددة
• تضمينات المتجهات وPostgreSQL مع pgvector
• البحث الدلالي والاسترجاع المختلط
• ترتيب الاسترجاع وإعادة الترتيب
• إعادة كتابة الاستعلام واسترجاع الاستعلامات المتعددة
• التنسيق السريع وإنشاء الاستجابة المرتكزة
• تقييم الاسترجاع وأطر قياس الأداء
• محرك Spring Boot ومراقبة Prometheus
• تصفية البيانات الوصفية والمستأجرين المتعددين الاسترجاع
• تسجيل التدقيق واسترجاع معلومات تحديد الهوية الشخصية (PII)
• التصنيف المدرك للحداثة والتخزين المؤقت للاستجابة
• RAG الذاتي
• RAG التصحيحي
• RAG التكيفي
• مقدمة عملية لـ GraphRAG باستخدام Neo4j
• بنية RAG الجاهزة للمؤسسات وأفضل الممارسات

ما ستتعلم طوال الدورة التدريبية كيفية:

• إنشاء أنظمة RAG على مستوى المؤسسات باستخدام Spring AI
• تصميم خطوط استيعاب وفهرسة قابلة للتطوير
• تحسين جودة الاسترجاع باستخدام البحث المختلط وتقنيات التصنيف المتقدمة
• تحسين المطالبات لاستجابات LLM المرتكزة
• تقييم دقة الاسترجاع وجودة الإجابات
• القياس زمن الاستجابة وأداء الاسترجاع المعياري ومراقبة أنظمة الإنتاج
• تأمين تطبيقات الذكاء الاصطناعي للمؤسسة من خلال تصفية البيانات الوصفية وعزل المستأجر وتسجيل التدقيق وحماية معلومات تحديد الهوية الشخصية (PII)
• تنفيذ بنيات RAG الحديثة بما في ذلك Self-RAG وCorrective RAG وAdaptive RAG وGraphRAG
• فهم متى يجب استخدام كل استراتيجية استرداد في تطبيقات المؤسسات في العالم الحقيقي

لماذا تأخذ هذه الدورة؟ تتوقف دروس RAG التعليمية بعد عرض بحث المتجهات وبرنامج الدردشة الآلي البسيط. تعتبر أنظمة الذكاء الاصطناعي للمؤسسات الحقيقية أكثر تطوراً بشكل ملحوظ. وتركز هذه الدورة على التقنيات المستخدمة لتحسين جودة الاسترجاع، وزيادة موثوقية الإجابات، ومراقبة أنظمة الإنتاج، وبناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي للمؤسسات قابلة للتطوير. يتم عرض كل مفهوم من خلال البرمجة العملية باستخدام Spring AI وJava وSpring Boot، مع التركيز القوي على الهندسة المعمارية والتصميم النظيف والتنفيذ الموجه نحو الإنتاج. إذا كنت قد قمت بالفعل بإنشاء تطبيق RAG أساسي وترغب في معرفة ما سيأتي بعد ذلك، فقد تم تصميم هذه الدورة التدريبية خصيصًا لك.

ما هي المتطلبات الأساسية لدخول الدورة والتسجيل فيها على موقعنا؟ رحلة التعلم:

(احصل على الدورة للدخول إلى الموقع والتسجيل)

يجب أن يكون لديك بريد إلكتروني (حساب بريد) تتذكره لنفسك وأيضًا يجب أن تتذكر كلمة مرور البريد الإلكتروني الذي ستسجل به ، وإذا لم يكن لديك حساب بريد إلكتروني ، فمن الأفضل إنشاء حساب (Gmail)