هيكل الدورة

تهدف هذه الدورة إلى تزويدك بفهم متعمق لـ RAG وتطبيقاته في معالجة اللغة الطبيعية (NLP). سنبدأ بالأساسيات ثم ننتقل تدريجيًا إلى تقنيات أكثر تقدمًا، مما يضمن لك تجربة تعليمية شاملة ومتكاملة.

هيكل محتوى الدورة

تنقسم الدورة إلى خمسة فصول، يركز كل منها على جانب محدد من جوانب RAG:

• مقدمة إلى التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG): يتعمق هذا الفصل في المفاهيم الأساسية للتوليد المعزز بالاسترجاع. ستستكشف تعريفه، وأساليبه المختلفة (البسيطة، والمتقدمة، والمعيارية)، وكيفية اختيار الطريقة المناسبة لاحتياجاتك. سيعزز اختبار الفصل فهمك لهذه المفاهيم الأساسية.

• فهرسة البيانات المتقدمة: مرحلة ما قبل الاسترجاع (تحسين الفهرسة) : يتعمق هذا الفصل في التقنيات المتقدمة لتحسين مرحلة ما قبل الاسترجاع في فهرسة البيانات المتقدمة. سنستكشف استراتيجيات التجزئة لمعالجة النصوص، وتحسين دقة البيانات، والفهرسة متعددة التمثيلات، والاسترجاع الذاتي الاستعلام (SQR)، واسترجاع المستندات الأصلية. ستُعزز فهمك لهذه التقنيات من خلال اختبار مُخصص لكل فصل.

• دورة متقدمة في RAG: ما قبل الاسترجاع (تحسين الاستعلام) : سنركز على الأساليب المتقدمة لتحسين مرحلة صياغة الاستعلام ما قبل الاسترجاع. يستكشف هذا الفصل استراتيجيات الاستعلامات المتعددة، وتقنيات تحليل الاستعلامات، والمطالبة بالرجوع للخلف، وتضمينات المستندات الافتراضية (HyDE)، والتوجيه الدلالي، والتوجيه باستخدام مصنفات قائمة على LLM. سيختبر اختبار الفصل معرفتك بهذه الأساليب المتقدمة لتحسين الاستعلامات.

• RAG المتقدم: عملية ما بعد الاسترجاع : نستكشف هنا التقنيات المستخدمة في مرحلة معالجة ما بعد الاسترجاع في RAG. ستتعلم عن أساليب إعادة الترتيب، مثل دمج RAG وإعادة ترتيب CrossEncoder، مما يُحسّن المعلومات المسترجعة بشكل أكبر للحصول على إخراج نهائي أكثر دقة. سيضمن لك اختبار الفصل إتقان تقنيات ما بعد الاسترجاع هذه.

• تواصل مع صفحتك الإلكترونية: واجهة دردشة مدعومة بتقنية RAG : لتعزيز تعلمك وتطبيق معارفك المكتسبة حديثًا، سيُعرض عليك مشروع عملي. يتضمن هذا المشروع بناء واجهة دردشة مدعومة بتقنية RAG، قادرة على التفاعل مع مواقع الويب، مع عرض التطبيقات العملية لتقنية RAG.

نقاط القوة في الدورة

فيما يلي، قمنا بتحديد نقاط القوة مفتاح لهذه الدورة:

لنبدأ رحلتنا لتعلم RAG!