Build RAG Systems: Generative AI & LangChain Mastery

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 :

هل أنت مستعد لبناء أنظمة ذكاء اصطناعي تعمل فعليًا في العالم الحقيقي؟ سواء كنت مهندس بيانات يتطلع إلى التوسع في GenAI، أو مهندس تعلم الآلة الذي يرغب في التخصص في أنظمة الإنتاج، أو مهندس برمجيات يصمم الجيل التالي من تطبيقات وكيل الذكاء الاصطناعي الذكي، فإن دورة وكيل الذكاء الاصطناعي الشاملة والأكثر مبيعًا على Udemy، ستزودك بالمعرفة الأساسية والمهارات العملية اللازمة لبناء أنظمة RAG AI على مستوى المؤسسات من الألف إلى الياء باستخدام LangChain وPython ونماذج اللغات الكبيرة الرائدة مثل OpenAI GPT-4. كلود ولاما. يشهد سوق الذكاء الاصطناعي المولد للمؤسسات نموًا هائلاً، حيث تستثمر المؤسسات المليارات في أنظمة استرجاع المعرفة التي تجعل بياناتها مفيدة بالفعل. ولكن هذه هي الحقيقة التي يكتشفها معظم الأشخاص بالطريقة الصعبة: 80% من بيانات المؤسسة غير منظمة وغير مستغلة، ويعود الفرق بين العرض التوضيحي للجيل المعزز للاسترجاع ونظام الإنتاج إلى الأساسيات الهندسية التي لا تعلمها معظم الدورات التدريبية ببساطة. تأخذك هذه الدورة عبر العملية الهندسية الكاملة لـ RAG AI - بدءًا من تصميم خط أنابيب البيانات وتحسين قاعدة بيانات المتجهات إلى أنماط الاسترجاع المتقدمة والتكامل المؤسسي باستخدام إطار عمل LangChain ونظام Python البيئي. ستتعلم كيفية معالجة ملايين المستندات باستخدام نفس تقنيات الحوسبة الموزعة (Apache Spark وKafka وAirflow) التي تدعم Bloomberg وNetflix وقادة الذكاء الاصطناعي للمؤسسات. على عكس الدورات التدريبية التي تتوقف عند البرامج التعليمية الأساسية، يركز هذا البرنامج على عمليات التنفيذ الجاهزة للإنتاج مع القرارات المعمارية الواقعية التي تحدد النجاح أو الفشل على نطاق واسع. تغطية LLM للتكامل والأطر: توفر هذه الدورة التدريبية خبرة عملية مع تكامل OpenAI API وGPT-4 وClaude وLlama. ستتقن إطار عمل LangChain ضمن نظام Python البيئي لبناء مسارات عمل متطورة لوكلاء الذكاء الاصطناعي وتطبيقات الذكاء الاصطناعي الوكيل التي تستفيد من الجيل المعزز للاسترجاع من أجل استجابات ذكية واعية بالسياق. سواء كنت تهدف إلى بناء أنظمة معرفة داخلية أو وكلاء الذكاء الاصطناعي لدعم العملاء أو تطبيقات البحث الذكية، فإن هذه الدورة توفر الخبرة الأساسية لتصميم أنظمة ذكاء اصطناعي مولدة دقيقة وقابلة للتطوير وجديرة بالثقة. ما ستتعلمه إتقان هذه الكفاءات الهندسية الأساسية لـ RAG AI مع LangChain وكبيرة نماذج اللغة:

• إتقان خطوط البيانات: تصميم وتنفيذ خطوط معالجة البيانات على مستوى المؤسسة باستخدام Apache Spark وKafka وAirflow للتعامل مع مليارات الرموز المميزة عبر أنواع المحتوى المتنوعة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدية.

• خبرة قواعد بيانات المتجهات: إنشاء أنظمة تخزين المتجهات وتحسينها باستخدام Pinecone وWeaviate وChroma وFAISS وMilvus للبحث الدلالي عالي الأداء على نطاق واسع - وهو أمر ضروري لـ إنتاج أنظمة RAG AI.

• استراتيجية التضمين: تنفيذ مسارات التضمين باستخدام OpenAI API، وSentence Transformers، وCohere لزيادة دقة الاسترجاع وملاءمتها لتطبيقات نماذج اللغة الكبيرة لديك.

• أنماط RAG المتقدمة: تطبيق ستة أنماط توليد معززة للاسترجاع متطورة - متعددة الخطوات، وتسلسل هرمي، وتكيفي، وتصحيحي، الانعكاس الذاتي وFusion RAG - لحل تحديات استرجاع المعلومات المعقدة التي تدعم عملاء الذكاء الاصطناعي الأذكياء.

• تنفيذ LangChain وPython: إنشاء أنظمة RAG AI جاهزة للإنتاج باستخدام إطار عمل LangChain ونظام Python البيئي، والتكامل مع GPT-4 وClaude وLlama للحصول على أداء الذكاء الاصطناعي التوليدي الأمثل.

• هندسة المؤسسة: تصميم أنظمة الإنتاج مع التكامل المناسب لبوابة واجهة برمجة التطبيقات (API)، وشبكة الخدمة. الاتصال وضوابط الأمان وأطر الامتثال لعمليات نشر الذكاء الاصطناعي الوكيل.

• التحقق من جودة البيانات: قم ببناء أطر التحقق من الصحة التي تضمن الدقة والاكتمال والاتساق والامتثال عبر قاعدة المعرفة الخاصة بك التي تعمل على تشغيل تطبيقات GenAI.

• التقطيع الدلالي: تنفيذ إستراتيجيات معالجة المستندات الذكية التي تحافظ على المعنى وتحسن فعالية الاسترجاع لنماذج اللغات الكبيرة.

• تحسين الأداء: تطبيق استراتيجيات التخزين المؤقت وتوجيه الاستعلامات وتقنيات إدارة الموارد لتحقيق زمن استجابة وإنتاجية على مستوى المؤسسة لأنظمة RAG AI الخاصة بك.

• أطر عمل اختبار RAG: تطوير منهجيات اختبار شاملة لجودة الاسترجاع ودقة الإنشاء وموثوقية النظام عبر خط أنابيب الذكاء الاصطناعي التوليدي.

• تطبيق المجال: قم ببناء نظام دعم كامل للعملاء RAG AI يوضح التنفيذ الواقعي بدءًا من تصميم قاعدة المعرفة وحتى تعزيز استجابة وكيل الذكاء الاصطناعي باستخدام LangChain و OpenAI.

كيف ستساعدك هذه الدورة التدريبية على بناء حياتك المهنية في RAG AI وهندسة الذكاء الاصطناعي التوليدي باستخدام هذه النتائج العملية:

• اكتسب فهمًا شاملاً لبنية الجيل المعزز للاسترجاع وكيفية تطبيقها بشكل منهجي على أي تحدي لاسترجاع المعرفة تواجهه مؤسستك باستخدام LangChain وPython.

• تعرف على كيفية تصميم خطوط أنابيب بيانات المؤسسة التي تتعامل مع مليارات الرموز المميزة من خلال التحقق المناسب وضوابط الجودة ومراقبة تطبيقات نماذج اللغة الكبيرة.

• إتقان اختيار قاعدة بيانات المتجهات وتكوينها وتحسينها - معرفة قاعدة البيانات التي يجب اختيارها وكيفية ضبطها لتناسب عبء عمل GenAI المحدد لديك.

• تطوير الخبرة في أنماط RAG AI المتقدمة التي لا يتعلمها معظم المهندسين أبدًا، مما يمنحك الأدوات اللازمة لحل مشكلات الاسترجاع التي لا يستطيع الآخرون حلها باستخدام وكلاء الذكاء الاصطناعي وأساليب الذكاء الاصطناعي الوكيل.

• إنشاء أنظمة ذكاء اصطناعي توليدية جاهزة للإنتاج باستخدام قدرات الأمان والامتثال والتكامل المؤسسي التي تلبي متطلبات العالم الحقيقي باستخدام OpenAI GPT-4 وClaude وLlama.

• فهم منهجيات الاختبار وعمليات ضمان الجودة المصممة خصيصًا لأنظمة الاسترجاع المدعومة بالذكاء الاصطناعي وتطبيقات LangChain.

• إنشاء تطبيق RAG AI كامل لدعم العملاء يوضح الرحلة الكاملة من معالجة البيانات إلى وكيل الذكاء الاصطناعي الذي يواجه المستخدم النشر.

• تهيئ نفسك لأدوار هندسية في مجال الذكاء الاصطناعي حيث تحتاج الشركات إلى أشخاص يمكنهم بالفعل إنشاء أنظمة ذكاء اصطناعي توليدية وتوسيع نطاقها، وليس فقط تشغيل العروض التوضيحية.

تسد هذه الدورة التدريبية الفجوة بين برامج RAG التعليمية ونشر المؤسسات، وإعدادك لأدوار هندسية عليا في الذكاء الاصطناعي، أو مناصب قيادية فنية، أو عمل استشاري حيث تحظى مهارات LangChain الجاهزة للإنتاج ومهارات الجيل المعزز بالاسترجاع بقيمة متميزة. لماذا تسجل الآن؟ الطلب على المهندسين الذين يمكنهم بناء درجة الإنتاج لم تكن أنظمة الجيل المعزز للاسترجاع أعلى من أي وقت مضى. تتسابق الشركات في كل صناعة لتنفيذ حلول الذكاء الاصطناعي التوليدية، ومع ذلك فإن معظمها يكافح من أجل تجاوز النماذج الأولية الأساسية لأنها تفتقر إلى المهندسين ذوي الخبرة الحقيقية في RAG AI. تمنحك هذه الدورة التدريبية ما يبحث عنه مديرو التوظيف بالضبط: خبرة عملية مع LangChain، وOpenAI GPT-4، وClaude، وLlama، ونظام Python البيئي الكامل لبناء وكلاء الذكاء الاصطناعي الذين يقدمون قيمة أعمال قابلة للقياس. لا تتعرف فقط على نماذج اللغات الكبيرة، بل تعلم كيفية تصميم ونشر وتوسيع نطاق الأنظمة الذكية التي ستحدد العقد القادم من تكنولوجيا المؤسسات. انضم إلى آلاف المهندسين الذين يتقدمون بالفعل في حياتهم المهنية من خلال منهج Starweaver المتوافق مع الصناعة وابدأ في بناء مستقبل GenAI اليوم.

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)