نظرة عامة على الدورة

في هذه الدورة الشاملة، سنخوض رحلة شيقة لإنشاء روبوت دردشة متطور لدعم العملاء، مصمم خصيصًا لأصحاب السيارات. سنستفيد من أحدث التطورات في نماذج اللغات الكبيرة، ونستغل كفاءة LangChain لمعالجة البيانات بشكل مبسط، وننشئ واجهة سهلة الاستخدام باستخدام Streamlit.

هدفنا هو تزويدك بالمهارات والمعرفة اللازمة بناء روبوت محادثة يُمكّن مالكي السيارات من الوصول إلى معلومات سياراتهم بسرعة وسهولة. ستغوص في عالم نماذج اللغة الكبيرة، وتكتشف قوة الضبط الدقيق باستخدام البيانات المعززة.

• مطلوب فهم جيد لبرمجة Python ، بما في ذلك الخبرة في بناء الجملة الأساسية وهياكل البيانات.

• - المعرفة بمفاهيم وتقنيات معالجة اللغة الطبيعية التي تتعامل مع معالجة النصوص.

• إن المعرفة بكيفية استخدام أدوات وبيئات التطوير الحديثة، مثل Visual Studio Code، وPyCharm، وJupyter Notebook، وStreamlit، وLangChain، أمر ضروري.

سنستخدم طوال الدورة المكتبات والأدوات والمنصات التالية:

• Python لغة برمجة عالية المستوى، كائنية التوجه، ومفسرة، ذات دلالات ديناميكية. هياكل بياناتها البديهية تجعلها جذابة للغاية لتطوير التطبيقات السريعة، وكذلك للاستخدام كلغة برمجة نصية أو لغة لصق لربط المكونات الحالية معًا.

• باندا هي مكتبة Python قوية ومتعددة الاستخدامات لمعالجة البيانات وتحليلها. توفر مجموعة واسعة من الوظائف والميزات التي تُسهّل العمل مع مجموعات البيانات، وتنقية البيانات غير المترابطة، واستخلاص رؤى منها.

• LangChain هو إطار عمل مفتوح المصدر لتطوير تطبيقات تعتمد على نماذج اللغات الكبيرة (LLMs). يوفر أدوات وتجريدات لتحسين تخصيص المعلومات المُولّدة بواسطة نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) ودقتها وملاءمتها.

• Streamlit هي مكتبة Python مفتوحة المصدر تُمكّن المطورين من بناء تطبيقات البيانات ومشاركتها بسرعة وسهولة. تُبسّط هذه المكتبة عملية تحويل نصوص البيانات إلى تطبيقات ويب تفاعلية، مما يُمكّن المطورين من إنشاء التطبيقات نشر في دقائق بدلاً من أسابيع. كما تُمكّن Streamlit المطورين من تطوير تطبيقات نموذجية عالمية المستوى أو منتجات ذات حد أدنى من قابلية التطبيق (MVP) بمنحنى تعلم بسيط.

• Hugging Face هو مجتمع وشركة ذكاء اصطناعي تُركز على مجال الذكاء الاصطناعي، وتحديدًا في معالجة اللغة الطبيعية (NLP) والرؤية الحاسوبية. تُوفر منصةً للتعاون والتعلم ومشاركة الأعمال المتعلقة بمعالجة اللغة الطبيعية (NLP) ونماذج الرؤية الحاسوبية. تُتيح لنا Hugging Face استخدام أو تنزيل نماذج مفتوحة المصدر محفوظة كنماذج مُدرّبة مسبقًا من مكتبتها.

ستساعدنا المكتبات والأدوات والأطر المذكورة أعلاه في تطوير روبوت محادثة عالي الجودة بالطريقة التالية:

• Python: تعتبر هذه اللغة بمثابة لغة البرمجة الأساسية لتطوير الوظائف الأساسية لبرنامج المحادثة الآلي.

• باندا: يتم استخدامه لمعالجة البيانات ومعالجة بيانات تدريب روبوت المحادثة ومدخلات المستخدم.

• LangChain: يتيح ذلك التكامل الفعال لنماذج اللغة الكبيرة في برنامج المحادثة الآلي، مما يعزز قدرته على فهم وتوليد استجابات تشبه الإنسان.

• Streamlit: يسهل هذا التطوير السريع لواجهات الويب التفاعلية كنموذج أولي، مما يسمح بنشر برنامج المحادثة الآلي بسهولة كتطبيق ويب.

• Hugging Face: يوفر هذا الوصول إلى مستودع من النماذج ومجموعات البيانات المدربة مسبقًا، والتي تعد ضرورية في بناء روبوت محادثة يعمل بالذكاء الاصطناعي.

• تم إنشاء هذه الدورة لعلماء البيانات ومهندسي البيانات ومحللي البيانات ومهندسي التعلم الآلي ومطوري Python الذين يرغبون في تعلم أو تطوير خبرة جديدة في مجال الذكاء الاصطناعي.

• سيكتسب مطورو Python خبرة هائلة في التعامل مع البيانات بتنسيقات مختلفة واستخراج النص وتحويله أثناء الترميز باستخدام مكتبات Python وPandas.

• سيجد ممارسو البيانات أن هذه الدورة أداة أساسية لتطوير نماذج لغوية كبيرة، وخاصة برامج المحادثة الروبوتية المدعومة بـ LLM.

• سيكتسب مديرو الذكاء الاصطناعي ومديرو البيانات رؤى قيمة في عالم نماذج اللغة الكبيرة.

خلال الدورة، سنكتسب خبرة عملية في بناء روبوت المحادثة وتطويره ونشره، مع ضمان استيفائه لأعلى معايير الأداء ورضا المستخدمين. بنهاية هذه الرحلة، سنمتلك أداة دعم عملاء فعّالة، جاهزة لمساعدة مالكي السيارات في رحلتهم نحو تجربة ملكية سلسة ومدروسة.

بحلول نهاية هذه الدورة، سيكون المتعلمون قادرين على:

• استخدام ودمج نموذج اللغة الكبير مفتوح المصدر باستخدام منصة Hugging Face .

• تحميل وقراءة تنسيقات مختلفة من المستندات، وتحويل هذه المستندات وإعدادها لقراءتها بواسطة نماذج لغوية كبيرة، وتحميلها وسحبها مرة أخرى من مخازن البيانات المتجهة.

• تطوير سلسلة من الإجراءات التي سيستخدمها نموذج اللغة الكبير استجابة على أسئلة المستخدم.

• إنشاء نموذج أولي سريع لواجهة المستخدم التي ستستضيف برنامج المحادثة الآلي، مما يسمح للمستخدم بالتفاعل معه بسلاسة.

• نشر برنامج المحادثة الآلية على سحابة مجتمع Streamlit حتى يتمكن المستخدمون من البدء في استخدام برنامج المحادثة الآلية.