بناء تطبيقات ذكية تدرك السياق باستخدام LangChain وRAG وقواعد البيانات المتجهة
يحل Retrieval Augmented Generation (RAG) قيداً أساسياً في نماذج اللغة الكبيرة: عدم قدرتها على الوصول إلى بياناتك أو مستنداتك الخاصة. يعلمك هذا المسار كيفية دمج طبقة التنسيق في LangChain ونماذج التضمين وقواعد البيانات المتجهة، بحيث تستطيع تطبيقاتك استرجاع السياق الصحيح وقت الاستعلام وتمريره إلى LLM — مما ينتج إجابات دقيقة وموثوقة بدلاً من الهلوسات. هذه المهارات قابلة للتطبيق مباشرة على chatbots فوق التوثيق الداخلي ومحركات البحث الدلالي وأنابيب AI الإنتاجية.
ما ستتعلمه
ستبدأ بفهم كيفية عمل LLMs وRAG من الناحية النظرية، ثم تنتقل إلى التجريدات الأساسية في LangChain: chains وprompts والذاكرة. من هناك ستغطي تحميل المستندات وتقسيم النصوص والمسار الكامل للتضمين الذي يحول النص الخام إلى متجهات مخزنة في قاعدة بيانات متجهة. ستبني وتقيّم تطبيق RAG كاملاً وتخصص مكونات LangChain وتتعامل مع مخاطر الأمان والأخلاقيات الخاصة بأنظمة الاسترجاع. تغطي الوحدات المتقدمة استراتيجيات الاسترجاع الهجينة والكثيفة والعمائر الداخلية لقواعد البيانات المتجهة مثل Pinecone وWeaviate وChroma والمخاوف التشغيلية — زمن التأخير والتكلفة والمراقبة — المتعلقة بنشر RAG للإنتاج. ينتهي المسار بأنماط agentic RAG حيث يصبح المسترجع نفسه أداة يمكن لـ LLM استدعاؤها بشكل ديناميكي.
مسار التعلم
اثنا عشر مساراً تقدمياً من A1 إلى C2. تؤسس الدورتان الأوليتان (A1–A2) الأساسيات: مفاهيم LLM وRAG، ثم كتل بناء LangChain. تغطي دورات المستوى B (B1–B2) معالجة المستندات والتضمينات وأساسيات قاعدة البيانات المتجهة ودورة بناء وتقييم RAG كاملة وتخصيص المكونات والاعتبارات الأمنية. تنتقل دورات C1 إلى تقنيات الاسترجاع المتقدمة ونظرة عميقة على عمائر قواعد البيانات المتجهة، منتهية بـ Productionizing RAG Systems. تغطي الحجرتان الختاميتان C2 — Agentic RAG and Tool Integration وAdvanced RAG Use Cases and Future Trends — سير عمل agents متعدد الخطوات والأنماط الناشئة في حدود هندسة LLM التطبيقية.
كيفية عمله
تنقسم كل دورة إلى دروس قصيرة ومركزة تكملها في محرر الأكواد المدمج مع تعليقات فورية. يتوفر معلم ذكي عندما تواجه صعوبة، والتمارين مرتكزة على سيناريوهات واقعية — تحميل مستندات حقيقية والاستعلام عن متاجر متجهة مباشرة وتصحيح أنابيب الاسترجاع — بحيث تنتقل المهارات مباشرة إلى العمل الإنتاجي.