انتقل إلى المحتوى الرئيسي

دورة ذكاء اصطناعي

بناء أنظمة RAG الوكيلة باستخدام LlamaIndex

دورة مركزة من DeepLearning.AI لبناء سير عمل توليد معزز بالاسترجاع وذي قدرات وكيلية باستخدام LlamaIndex.

المزوّد
DeepLearning.AI
المستوى
مبتدئ

حول الدورة

Building Agentic RAG with LlamaIndex دورة قصيرة للمطورين تجمع التوليد المعزز بالاسترجاع وتصميم السير الوكيلي داخل إطار LlamaIndex. وهي أكثر تحديداً من شرح عام لـ RAG، إذ تتناول الاسترجاع من خلال القرارات التي يستطيع الوكيل اتخاذها داخل سير التطبيق. يتوقع ملف التوصية راحة برمجية أساسية، فتكون خطوة عملية للمطور الذي يفهم غرض RAG. لا يقدم نطاق الإطار الضيق والشكل القصير مسحاً كاملاً لهندسات الاسترجاع أو ممارسات النشر في الإنتاج.

عرض الدورة التدريبية على موقع المزود

يفتح موقعاً خارجياً في علامة تبويب جديدة.

نتائج التعلم

  • ✓شرح كيفية توسيع القرارات الوكيلية لسير التوليد المعزز بالاسترجاع
  • ✓ربط مفاهيم LlamaIndex ببناء تطبيق RAG وكيلي
  • ✓تمييز تنفيذ مركز ضمن إطار عن هندسة RAG والعمل الإنتاجي الأوسع

المنهج

1. سياق RAG والوكلاء

يربط غرض التوليد المعزز بالاسترجاع بالقرارات الإضافية التي يدخلها سير وكيلي.

2. البناء باستخدام LlamaIndex

يضع التنفيذ داخل LlamaIndex ويركز على تنظيم المطور لسير استرجاع وكيلي.

3. حدود الهندسة

يحدد ما يغطيه المثال وما يبقى لمقارنة الهياكل والتقييم والنشر على نطاق أوسع.

المهارات المشمولة

🧠 Agentic RAG🧠 LlamaIndex🧠 التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG)