بناء ونشر تطبيقات LLM التي تعمل على نطاق واسع
نماذج اللغة الكبيرة مفيدة فقط عندما تعمل بموثوقية في الإنتاج. يغطي هذا المسار المجموعة الكاملة من التقنيات التي تجعل تطبيقات تعمل بـ LLM سريعة ودقيقة وفعالة من حيث التكلفة: Retrieval-Augmented Generation وقواعس بيانات المتجهات وتخزين الاستجابات مؤقتًا وأنماط نشر الإنتاج. التركيز عملي بالكامل — كل مفهوم يُترجم مباشرة إلى كود ستكتبه في نظام حقيقي.
ما ستتعلمه
ستبدأ بأساسيات RAG وتتعلم ربط LLM بخط أنابيب استرجاع يجلب السياق ذا الصلة وقت الاستعلام. من هناك ستعد وتستعلم قواعس بيانات المتجهات، وتطبق طبقات تخزين مؤقت تقلل زمن الكمون وتكاليف API، وتبني خطوط معالجة وتحضير البيانات القوية. تغطي المسارات اللاحقة منهجيات التقييم والاختبار لأنظمة RAG وAdvanced RAG Techniques لتحسين الدقة والاستدعاء، وSecurity and Reliability in LLM Production — بما في ذلك تحديد المعدل والفشل الآمن ودفاعات حقن الأوامر.
مسار التعلم
اثنا عشر مسارًا يمتد من B1 إلى C2. المسار الأول، Introduction to LLM Production & RAG Fundamentals، مجاني ويؤسس نموذج التفكير. تبني مسارات B1–B2 خط الأنابيب العامل: تطبيق RAG الأول لديك وتكامل قاعدة بيانات المتجهات والتخزين المؤقت ومعالجة البيانات والتقييم. ترفع مسارات C1 المستوى مع Advanced RAG Techniques for Enhanced Performance وOptimizing RAG Performance and Cost Efficiency وProduction Deployment Strategies for LLM Apps. ينتهي المسار عند C2 مع Scaling and Monitoring LLM Applications حيث يغطي الحمل الموزع والرصد والتنبيهات للأنظمة المباشرة.
كيفية العمل
كل مسار مقسوم إلى دروس قصيرة عملية تكملها في محرر مدمج مع ملاحظات فورية ومعلم ذكاء اصطناعي متاح عند احتياجك. تستخدم التمارين بيانات واقعية وتكوينات خدمة بحيث يعكس ما تمارسه متطلبات الأنظمة الإنتاجية الفعلية.