عيسى الاحمد نشر 31 مارس أرسل تقرير نشر 31 مارس السلام عليكم لاحظت عند زيارة موقع مستقل انه يوجد الكثير من المشاريع التي خطوات انشاءها وتنفيذها تتطلب بعض الامور غير موجودة في الدورة او ربما انا غفلت عنها وهي تتعلق ب langchain , rag ما هذين المفهومين وماهي فائدهم ولماذا لم يضافو الى دورة الذكاء الاصطناعي حسب المعلومات التي حصلت عليها عند بحثي ظهر لي انها تساعد في انشاء تطبيق الذكاء الاصطناعي بشكل كبير واعتقد ان اكثر التطبيقات التي يتم طلبها في مستقل تتطلب هذه المهارة فلماذا لم يتم اضافتها وايضا موضوع automation رايت الكثير من المشاريع تتطلب هذه المهارة لماذا هي غير موجودة؟ ربما اسئلتي مشتتة قليلا لكن اريد اجابات تريحني من التفكير الزائد حول ما اذا كانت هذه الدورة كافية للعمل. 1 اقتباس
0 Mustafa Suleiman نشر 31 مارس أرسل تقرير نشر 31 مارس تم شرح تقنية RAG ومكتبة langchain في القسم "تطبيقات عملية على النماذج النصية الكبيرة LLMs > تخصيص وصقل نماذج اللغة الكبيرة". وللتوضيح التوليد المعزز بالاسترجاع (Retrieval augmented generation (RAG هو طريقة تعزز من قدرة نماذج الأساس بِتعزيزها باسترجاع الحقائق من مصادر خارجية لمساعدتها على توليد ردود حديثة ومدعومة بمصادر. فالنموذج الأساسي يمتلك معرفة محدودة فقط بالبيانات التي تدرب عليها، لذا إذا كان هناك نقص أو تأخر في تاريخ تلك البيانات لن تصبح ذات فائدة، لذلك تعزيز النموذج بالحقائق والمعلومات من مصادر خارجية حديثة سوف يحسن من مصداقية ودقة المعلومات المولدة. مثلاً لا يمكنك توقع إجابة دقيقة عن سعر سهمٍ في شركة من نموذج معرفته محدودة زمنياً وغير قادر على الوصول إلى البيانات الحديثة لهذا السهم، أما باستخدام التوليد المعزز باستراجاع الحقائق RAG فسوف يمكن بكل سهولة تعزيز معرفة النموذج من مصادر موثوقة ليصبح قادرًا على توفير إجابة محدثة عن السهم، ولن تُخزّن هذه المعلومات لدى نموذج بل فقط تستخدم لتعزيز الإجابات بالحقائق. نفس الأمر بالنسبة لسياسات شركة شحن مثلاً أو متجر وخلافه. يوجد هناك شرح آخر أيضًا بجانب الدورة: بتاريخ 19 دقائق مضت قال عيسى الاحمد: وايضا موضوع automation رايت الكثير من المشاريع تتطلب هذه المهارة لماذا هي غير موجودة؟ تم شرح ذلك في مسار إنشاء وكلاء ذكاء اصطناعي باستخدام MCP والذي سيمكن من: بناء روبوتات محادثة Chatbots لخدمة العملاء للمتاجر الإلكترونية. أتمتة حجوزات المواعيد للعيادات، الصالونات، أو مكاتب الاستشارات. بناء مساعدين أذكياء على تيليجرام Telegram Bots للرد على الاستفسارات أو إتمام الطلبات. ربط أنظمة الشركات مثل نظام التذاكر في زيتون أو Zendesk بالذكاء الاصطناعي لتلخيص التذاكر أو الرد الآلي. بالإضافة للمسار ستحتاج إلى تعلم التطوير من خلال منصة n8n 1 اقتباس
0 عيسى الاحمد نشر 1 أبريل الكاتب أرسل تقرير نشر 1 أبريل بتاريخ 6 ساعة قال Mustafa Suleiman: تم شرح تقنية RAG ومكتبة langchain في القسم "تطبيقات عملية على النماذج النصية الكبيرة LLMs > تخصيص وصقل نماذج اللغة الكبيرة". وللتوضيح التوليد المعزز بالاسترجاع (Retrieval augmented generation (RAG هو طريقة تعزز من قدرة نماذج الأساس بِتعزيزها باسترجاع الحقائق من مصادر خارجية لمساعدتها على توليد ردود حديثة ومدعومة بمصادر. فالنموذج الأساسي يمتلك معرفة محدودة فقط بالبيانات التي تدرب عليها، لذا إذا كان هناك نقص أو تأخر في تاريخ تلك البيانات لن تصبح ذات فائدة، لذلك تعزيز النموذج بالحقائق والمعلومات من مصادر خارجية حديثة سوف يحسن من مصداقية ودقة المعلومات المولدة. مثلاً لا يمكنك توقع إجابة دقيقة عن سعر سهمٍ في شركة من نموذج معرفته محدودة زمنياً وغير قادر على الوصول إلى البيانات الحديثة لهذا السهم، أما باستخدام التوليد المعزز باستراجاع الحقائق RAG فسوف يمكن بكل سهولة تعزيز معرفة النموذج من مصادر موثوقة ليصبح قادرًا على توفير إجابة محدثة عن السهم، ولن تُخزّن هذه المعلومات لدى نموذج بل فقط تستخدم لتعزيز الإجابات بالحقائق. نفس الأمر بالنسبة لسياسات شركة شحن مثلاً أو متجر وخلافه. يوجد هناك شرح آخر أيضًا بجانب الدورة: تم شرح ذلك في مسار إنشاء وكلاء ذكاء اصطناعي باستخدام MCP والذي سيمكن من: بناء روبوتات محادثة Chatbots لخدمة العملاء للمتاجر الإلكترونية. أتمتة حجوزات المواعيد للعيادات، الصالونات، أو مكاتب الاستشارات. بناء مساعدين أذكياء على تيليجرام Telegram Bots للرد على الاستفسارات أو إتمام الطلبات. ربط أنظمة الشركات مثل نظام التذاكر في زيتون أو Zendesk بالذكاء الاصطناعي لتلخيص التذاكر أو الرد الآلي. بالإضافة للمسار ستحتاج إلى تعلم التطوير من خلال منصة n8n كل الشكر الك استاذ مصطفى صحيح في الواقع انا درست هذا المسار منذ وقت والان وصلت الى مسار التعلم العميق وبالاضافة الى انني كنت اتعلم من التوثيق الرسمية اتذكر انني اخذت langchain لكن لا اتذكر اين 😁 العفو اقتباس
0 عبدالباسط ابراهيم نشر 8 أبريل أرسل تقرير نشر 8 أبريل بتاريخ On 1/4/2026 at 07:13 قال عيسى الاحمد: كل الشكر الك استاذ مصطفى صحيح في الواقع انا درست هذا المسار منذ وقت والان وصلت الى مسار التعلم العميق وبالاضافة الى انني كنت اتعلم من التوثيق الرسمية اتذكر انني اخذت langchain لكن لا اتذكر اين 😁 العفو بالفعل كما ذكر مصطفى في التعبليق السابق فإن هذه المفاهيم تم شرحها بشكل مفصل بالفعل في الدورة ويمكنك الوصول لها من خلال المسار تطبيقات عملية على النماذج النصية الكبيرة LLMs ثم القسم تخصيص وصقل نماذج اللغة الكبيرة والقسم الذي يليه أيضاً . وبالإضافة إلى ما يتم شرحه بالدورة تحتاج للإطلاع على التحديثات في المجال مثلاً يمكنك تعلم مساراً قصيراً وعملياً لتطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي. عن طريق البحث في يوتيوب أو المنصات التعليمية عن دورات قصيرة ومباشرة في: LangChain & RAG Crash Course AI Automation with Make / n8n اقتباس
السؤال
عيسى الاحمد
السلام عليكم
لاحظت عند زيارة موقع مستقل انه يوجد الكثير من المشاريع التي خطوات انشاءها وتنفيذها تتطلب بعض الامور غير موجودة في الدورة او ربما انا غفلت عنها
وهي تتعلق ب langchain , rag ما هذين المفهومين وماهي فائدهم ولماذا لم يضافو الى دورة الذكاء الاصطناعي
حسب المعلومات التي حصلت عليها عند بحثي ظهر لي انها تساعد في انشاء تطبيق الذكاء الاصطناعي بشكل كبير
واعتقد ان اكثر التطبيقات التي يتم طلبها في مستقل تتطلب هذه المهارة فلماذا لم يتم اضافتها
وايضا موضوع automation
رايت الكثير من المشاريع تتطلب هذه المهارة لماذا هي غير موجودة؟
ربما اسئلتي مشتتة قليلا لكن اريد اجابات تريحني من التفكير الزائد حول ما اذا كانت هذه الدورة كافية للعمل.
3 أجوبة على هذا السؤال
Recommended Posts
انضم إلى النقاش
يمكنك أن تنشر الآن وتسجل لاحقًا. إذا كان لديك حساب، فسجل الدخول الآن لتنشر باسم حسابك.