Spring AI + RAG: Build Production-Grade AI with Your Data

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 :

تتوقف معظم دورات RAG عند تحميل بعض المستندات وطرح الأسئلة. وتذهب هذه الدورة إلى أبعد من ذلك. يعلمك Spring AI + RAG: بناء الذكاء الاصطناعي على مستوى الإنتاج باستخدام بياناتك كيفية تصميم وإنشاء وتشغيل نظام حقيقي لجيل الاسترجاع المعزز (RAG) بنفس الطريقة التي يبني بها مهندسو الواجهة الخلفية أنظمة جادة - بحدود واضحة وخطوط أنابيب واضحة وقرارات تركز على الإنتاج. هذا ليس برنامجًا تعليميًا سريعًا للهندسة أو برنامج chatbot.
إنها دورة تدريبية لتصميم نظام الواجهة الخلفية أولاً وتركز على الصحة والموثوقية وقابلية الصيانة على المدى الطويل. ستقوم ببناء مساعد معرفة داخلي كامل لشركة خيالية، باستخدام:

• Spring Boot
• Spring AI
• PostgreSQL
• Redis / مخازن المتجهات

تتطور نفس قاعدة التعليمات البرمجية طوال الدورة، تمامًا مثل نظام الواجهة الخلفية الحقيقي. ما الذي يجعل هذه الدورة مختلفة

• يتم التعامل مع RAG على أنها نظام، وليس خدعة سريعة
• إن الاستيعاب والتقطيع والاسترجاع والمطالبة عبارة عن خطوط أنابيب منفصلة وقابلة للاختبار.
• تمثل البيانات الوصفية اهتمامًا من الدرجة الأولى، وليست فكرة لاحقة.
• يمكن إضافة المعرفة وتحديثها وحذفها بأمان.
• يتم تنفيذ كل شيء باستخدام تجريدات Spring AI، وليس الاختراقات المخصصة.
• لا يوجد Python، ولا LangChain، ولا تجريبي فقط الاختصارات

في النهاية، لن تقوم فقط "باستخدام Spring AI" - بل ستفهم كيفية امتلاك نظام الذكاء الاصطناعي وتطويره في الإنتاج. ما ستتعلمه

• كيفية تصميم مسارات الاستيعاب لملفات PDF وMarkdown وقواعد البيانات
• لماذا تؤثر استراتيجيات التجزئة بشكل مباشر على جودة الاسترجاع
• كيفية تناسب التضمينات ومخازن المتجهات مع بنية الواجهة الخلفية
• كيفية إنشاء استرجاع مدرك للبيانات الوصفية خطوط الأنابيب
• كيفية التحكم في سلوك LLM من خلال تنسيق فوري واضح
• كيفية إدارة دورة حياة المعرفة: إضافة وتحديث وحذف
• كيفية إنشاء أنظمة RAG التي تظل صحيحة مع تغير البيانات

نظرة عامة على وحدات الدورة التدريبية يتم تنظيم هذه الدورة كبناء نظام خلفي تقدمي، حيث تقدم كل وحدة اهتمامًا واحدًا جديدًا للنظام بالضبط.

• الوحدة 1 - الإعداد وخط الأساس لـ Spring AI
  إعداد Spring Boot + Spring AI و الحد الأدنى من نقطة نهاية الدردشة لإنشاء الأساس.
• الوحدة 2 - جاهزية RAG
  تأطير حالة الاستخدام ومصادر البيانات وإعداد البنية التحتية (PostgreSQL وRedis).
• الوحدة 3 - خطوط أنابيب الاستيعاب
  تصميم الاستيعاب القابل للتكرار لملفات PDF ومحتوى wiki وسجلات قاعدة البيانات.
• الوحدة 4 - استراتيجيات التقطيع
  أساليب التقطيع الخاصة بالمصدر وخط أنابيب التقطيع الموحد.
• الوحدة 5 - التضمين وتخزين المتجهات
  إنشاء التضمينات واستمرارها باستخدام البيانات الوصفية في متجر متجه.
• الوحدة 6 - خطوط الاسترجاع
  البحث عن التشابه المدرك للبيانات الوصفية وتكامل الاسترجاع النظيف في الدردشة.
• الوحدة 7 - التنسيق الفوري والموثوقية
  المطالبات المؤرضة والصريحة التحكم في السلوك، والإجابات المستندة إلى الاقتباس والمصدر.
• الوحدة 8 - دورة حياة المعرفة
  الإضافة والتحديث والحذف الآمن لسير العمل للحفاظ على صحة النظام مع مرور الوقت.

لمن تستهدفه هذه الدورة

• مطورو Java وSpring Boot
• مهندسو الخلفية الذين يدمجون الذكاء الاصطناعي في أنظمة حقيقية
• المطورين الذين يفهمون بالفعل واجهات برمجة تطبيقات REST وقواعد البيانات وSpring الأساسيات
• المهندسون الذين يرغبون في تجاوز تطبيقات RAG على المستوى التجريبي

من ليست هذه الدورة التدريبية

• المبتدئين تمامًا في Java أو Spring
• متعلمي الذكاء الاصطناعي بدون تعليمات برمجية أو المتعلمين الفوريين فقط
• المطورين الذين يركزون على الواجهة الأمامية يبحثون عن أمثلة لبرامج الدردشة الآلية فقط
• يتوقع المتعلمون أسلوب "تحميل ملف PDF والدردشة" السريع أمثلة

النتيجة بعد إكمال هذه الدورة التدريبية، ستكون قادرًا على:

• تصميم أنظمة RAG بثقة
• إنشاء خطوط أنابيب للذكاء الاصطناعي على مستوى الإنتاج باستخدام Spring AI
• السبب المتعلق بالصحة والموثوقية وحدود النظام
• تطبيق نفس البنية على حالات الاستخدام الواقعية الأخرى

تمنحك هذه الدورة النموذج العقلي والانضباط الهندسي اللازم لبناء أنظمة ذكاء اصطناعي تدوم.

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)