في هذه الدورة، سنتعلم كيفية تحسين الملفات والبيانات من أجل التوليد المعزز بالاسترجاع، أو ما يُعرف بـ RAG.
بنهاية هذه الدورة، ستكون لديك خطوات عملية يمكنك اتباعها لتحسين جودة الردود التي ينتجها نموذج اللغة الكبير عند استخدام مصدر معرفة مخصص.
يجمع RAG بين مفهومين قويين: الاسترجاع والتوليد. فهو يمكّن وكيل الذكاء الاصطناعي لديك من استخراج معلومات دقيقة من مصادر بيانات ضخمة، مثل كتالوج المنتجات أو قائمة السياسات، ثم استخدام نماذج اللغة لإنتاج ردود طبيعية وغنية بالمعلومات. هذا يعني أن الوكيل لا يقدّم إجابة فقط، بل يقدّم الإجابة الصحيحة من مصدر موثوق—بسرعة ودقة.
لكن النقطة المهمة هنا: جودة ردود وكيلك تعتمد بشكل كبير على جودة وهيكلية البيانات التي تزوده بها. إذا كانت البيانات المدخلة فوضوية أو متكررة أو غير منظمة، ستنعكس هذه المشاكل على إجابات وكيلك. وهنا تصبح معالجة البيانات المسبقة أمرًا بالغ الأهمية. من خلال تجهيز بياناتك بعناية، تضع الأساس لإجابات عالية الجودة وذات معنى ودقة.
في هذه السلسلة، سنرشدك إلى كل ما تحتاج معرفته لتجهيز ملفاتك وبياناتك لـ RAG. سنغطي:
- كيفية تنظيم مستنداتك بشكل واضح،
- أفضل الممارسات لتنظيف النصوص وتبسيطها،
- إضافة بيانات وصفية وملخصات لتعزيز السياق،
- تحسين البيانات غير النصية مثل الصور والجداول،
- التحقق من صحة البيانات وصيانتها.
سيقوم كل فيديو بتفصيل هذه الخطوات مع أمثلة عملية، ليمنحك رؤى قابلة للتطبيق مباشرة في مشاريع الذكاء الاصطناعي الخاصة بك. بنهاية هذه السلسلة، ستكون لديك الأدوات اللازمة لتحويل أي مجموعة بيانات، وتجهيزها لـ RAG، وتحسين أداء وكلاء الذكاء الاصطناعي لديك.
