دورة تطوير الذكاء الاصطناعي التوليدي باستخدام LangChain

الملخص

تم تصميم دورة تطوير الذكاء الاصطناعي التوليدي باستخدام LangChain المقدمة من معهد جنيف لإدارة الأعمال لتزويد المؤسسات بقدرات منظمة في بناء حلول الذكاء الاصطناعي التوليدي ودمجها ونشرها وإدارتها داخل بيئات الأعمال. تركز الدورة على تطوير الذكاء الاصطناعي التوليدي، مع اهتمام خاص بإطار LangChain، ودمج النماذج اللغوية الكبيرة، والتوليد المعزز بالاسترجاع، وقواعد البيانات المتجهية، وسير عمل المطالبات، وتنسيق تطبيقات الذكاء الاصطناعي، وهندسة التطبيقات الموجهة نحو بيئات الإنتاج.

أصبح الذكاء الاصطناعي التوليدي مكوناً مهماً في استراتيجيات التحول الرقمي الحديثة. وتعمل المؤسسات على دمج النماذج اللغوية الكبيرة في خدمة العملاء، وإدارة المعرفة، ومعالجة المستندات، وتطوير البرمجيات، والبحث، والأتمتة، والتحليلات، ودعم اتخاذ القرارات الداخلية. ويتطلب التنفيذ الفعال أكثر من مجرد الوصول إلى نموذج للذكاء الاصطناعي. تحتاج فرق المؤسسات إلى هياكل تربط النماذج اللغوية ببيانات المؤسسة، وأنظمة الأعمال، وواجهات برمجة التطبيقات، وآليات الاسترجاع، وقواعد البيانات، وضوابط الأمان، وسير العمل التشغيلي. ويوفر LangChain إطاراً منظماً لتطوير هذه التطبيقات المترابطة.

تؤسس هذه الدورة إطاراً مؤسسياً لفهم حلول الذكاء الاصطناعي التوليدي القائمة على LangChain وتنفيذها. وتتناول دورة حياة التطبيق بالكامل، بدءاً من تحديد حالات الاستخدام المناسبة داخل المؤسسة، ووصولاً إلى تصميم مكونات التطبيق، ودمج النماذج اللغوية، وربط مصادر البيانات الخارجية، وتنفيذ بنية التوليد المعزز بالاسترجاع، وإدارة السياق الحواري، والاستعداد لبيئات الإنتاج.

كما تتناول الدورة كيفية دعم قواعد البيانات المتجهية للبحث الدلالي واسترجاع المعرفة. ويمكن للمؤسسات استخدام التمثيلات المتجهية للوصول إلى المعلومات ذات الصلة ضمن مجموعات كبيرة من المستندات وتوفير السياق المناسب للنماذج اللغوية. ويدعم هذا النهج مساعدي المعرفة المؤسسية، ومنصات البحث الذكي، وحلول تحليل المستندات، وأنظمة دعم العملاء، وخدمات المعلومات الداخلية.

تندرج دورة تطوير الذكاء الاصطناعي التوليدي باستخدام LangChain ضمن فئة تكنولوجيا المعلومات والاتصالات في معهد جنيف لإدارة الأعمال. ويدعم توجهها المؤسسي المؤسسات التي تسعى إلى بناء قدرات موثوقة في الذكاء الاصطناعي التوليدي مع مواءمة التنفيذ التقني مع الأهداف التشغيلية، ومتطلبات الحوكمة، وقابلية التوسع، والقيمة التجارية.

التركيز المؤسسي للبرنامج

يربط البرنامج تطوير الذكاء الاصطناعي التوليدي بالمتطلبات التنظيمية الفعلية. ويدرس المشاركون كيفية بناء تطبيقات LangChain حول العمليات التجارية بدلاً من الاعتماد على العروض التجريبية المنفصلة. ويشمل التركيز هندسة التطبيقات، واختيار النماذج، واسترجاع المعلومات، وتكامل البيانات، وتنسيق سير العمل، وربط الأنظمة، والأمان، والمراقبة، ومتطلبات النشر.

يدعم البرنامج المؤسسات التي تعمل على تطوير قدرات الذكاء الاصطناعي الداخلية وفرق التقنية المسؤولة عن دمج الذكاء الاصطناعي التوليدي في البيئات الرقمية القائمة. كما يوفر أساساً منظماً للفرق التي تقيّم كيفية استخدام LangChain في مبادرات الذكاء الاصطناعي المؤسسية القابلة للتوسع.

LangChain وتطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي الحديثة

يتيح LangChain لفرق التطوير ربط النماذج اللغوية بالمطالبات، والأدوات، والمعلومات الخارجية، وواجهات برمجة التطبيقات، وقواعد البيانات، وآليات الذاكرة، وسير عمل التطبيقات. وينشئ ذلك بنية تعمل فيها النماذج اللغوية كمكونات ضمن تطبيقات أعمال أوسع.

تستكشف الدورة هذه القدرات من منظور التنفيذ المؤسسي. وتركز على كيفية دعم LangChain لسير العمل المنظم، وعمليات الاسترجاع، والتطبيقات متعددة الخطوات، والتفاعلات القائمة على الأدوات، وخدمات الذكاء الاصطناعي الواعية بالسياق.

الأهداف

تهدف دورة تطوير الذكاء الاصطناعي التوليدي باستخدام LangChain إلى تحقيق الأهداف التنظيمية والتقنية التالية:

تطوير قدرات الذكاء الاصطناعي التوليدي المؤسسية

تهدف الدورة إلى تعزيز فهم المؤسسات لتطوير الذكاء الاصطناعي التوليدي وتطبيقاته ضمن بيئات التقنية الحديثة. ويدرس المشاركون كيفية استخدام حلول الذكاء الاصطناعي التوليدي لمعالجة المتطلبات التشغيلية، وتحسين الوصول إلى المعلومات، وأتمتة بعض سير العمل، ودعم مبادرات التحول الرقمي.

بناء بنية تطبيقات LangChain

يطور المشاركون فهماً منظماً لإطار LangChain ودوره في تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي الحديثة. ويتمثل الهدف في بناء المعرفة المعمارية اللازمة لربط النماذج اللغوية بالمطالبات، ومصادر البيانات، والأدوات، وواجهات برمجة التطبيقات، وآليات الاسترجاع، وسير عمل التطبيقات.

تعزيز دمج النماذج اللغوية الكبيرة

يركز البرنامج على دمج النماذج اللغوية الكبيرة داخل تطبيقات المؤسسات. ويدرس المشاركون كيفية تفاعل النماذج اللغوية مع مكونات التطبيقات وكيف يمكن للمؤسسات بناء سير عمل موثوق حول قدرات النماذج، والمعلومات السياقية، والمطالبات، والمخرجات، والخدمات الخارجية.

تنفيذ بنية التوليد المعزز بالاسترجاع

يتمثل أحد الأهداف الرئيسية في بناء معرفة عملية ببنية التوليد المعزز بالاسترجاع. ويدرس المشاركون كيفية ربط آليات الاسترجاع بمصادر المعرفة المؤسسية، مما يتيح للتطبيقات إنشاء استجابات تستند إلى بيانات المؤسسة ذات الصلة بدلاً من الاعتماد حصراً على المعرفة الموجودة في النموذج.

العمل مع قواعد البيانات المتجهية

تطور الدورة فهماً لقواعد البيانات المتجهية ودورها في استرجاع المعلومات الدلالية. ويدرس المشاركون كيفية تحويل المستندات والأصول المعلوماتية الأخرى إلى تمثيلات متجهية، وتخزينها داخل أنظمة متجهية، والبحث فيها وفق الصلة الدلالية، وتمرير المعلومات المسترجعة إلى تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي.

تصميم حلول ذكاء اصطناعي واعية بالسياق

يستكشف المشاركون أساليب إدارة المعلومات السياقية داخل تطبيقات الذكاء الاصطناعي. ويشمل ذلك سير المحادثات، وسياق الاسترجاع، وهياكل المطالبات، وحالة التطبيق، وتبادل المعلومات بين المكونات المختلفة.

ربط تطبيقات الذكاء الاصطناعي بأنظمة المؤسسات

يتناول البرنامج التكامل بين تطبيقات LangChain والأنظمة الخارجية. ويدرس المشاركون واجهات برمجة التطبيقات، وقواعد البيانات، والأدوات، ومستودعات المعلومات، وخدمات التطبيقات التي يمكنها توسيع القدرات التشغيلية لحلول الذكاء الاصطناعي التوليدي.

دعم نشر تطبيقات الذكاء الاصطناعي في بيئات الإنتاج

تتناول الدورة متطلبات نقل تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي من بيئات التطوير إلى الاستخدام التشغيلي. ويدرس المشاركون قابلية التوسع، والموثوقية، والمراقبة، والأمان، ومعالجة البيانات، والأداء، والحوكمة المتعلقة بعمليات النشر المؤسسية.

مواءمة تطوير الذكاء الاصطناعي مع متطلبات الأعمال

يعتمد البرنامج نهجاً قائماً على النتائج في تطوير الذكاء الاصطناعي التوليدي. ويمكن للمؤسسات تقييم مبادرات الذكاء الاصطناعي وفقاً للأهداف التجارية، ومتطلبات العمليات، وتوافر البيانات، والقيود التشغيلية، واحتياجات المستخدمين، والقيمة التنظيمية القابلة للقياس.

الفئة المستهدفة

تستهدف دورة تطوير الذكاء الاصطناعي التوليدي باستخدام LangChain المتخصصين في المؤسسات المشاركين في الذكاء الاصطناعي، وهندسة البرمجيات، والتحول الرقمي، وتكنولوجيا المعلومات، وإدارة البيانات، والأتمتة، واستراتيجيات التقنية المؤسسية.

متخصصو الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي

يمكن لمتخصصي الذكاء الاصطناعي استخدام البرنامج لتعزيز فهمهم لهندسة التطبيقات القائمة على LangChain، ودمج النماذج اللغوية الكبيرة، وأنظمة الاسترجاع، وسير عمل الذكاء الاصطناعي التوليدي المؤسسي.

مطورو البرمجيات والمهندسون

يمكن لفرق تطوير البرمجيات الاستفادة من المعرفة المنظمة بدمج النماذج اللغوية مع مكونات التطبيقات، وواجهات برمجة التطبيقات، وقواعد البيانات، والأدوات، وأنظمة الاسترجاع، وسير عمل الأعمال.

فرق البيانات وتكنولوجيا المعلومات

يمكن لفرق تكنولوجيا المعلومات والبيانات دراسة كيفية دعم قواعد البيانات المتجهية، واسترجاع المعلومات، وخطوط معالجة البيانات، ومصادر المعرفة المؤسسية لتطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي.

متخصصو التحول الرقمي

يمكن لقادة التحول الرقمي تقييم كيفية مساهمة تطوير الذكاء الاصطناعي التوليدي في أتمتة المؤسسات، وإدارة المعرفة، وخدمات المعلومات الذكية، وتحديث البنية التقنية.

مديرو التقنية ومهندسو المؤسسات

يمكن لمديري التقنية ومهندسي المؤسسات تقييم المتطلبات المعمارية لتطبيقات LangChain ووضع الأساليب المناسبة للتكامل، وقابلية التوسع، والأمان، والحوكمة، والنشر.

فرق منتجات الذكاء الاصطناعي والابتكار

يمكن لفرق منتجات الذكاء الاصطناعي استخدام البرنامج لبناء حلول الذكاء الاصطناعي التوليدي وفقاً لمتطلبات المؤسسات المحددة وتحديد التطبيقات المناسبة للاسترجاع، والأتمتة، والخدمات الحوارية، وسير العمل الذكي.

قادة تكنولوجيا الأعمال

يمكن لقادة تكنولوجيا الأعمال تطوير فهم أقوى لكيفية ربط هياكل الذكاء الاصطناعي التوليدي بالعمليات المؤسسية، وأصول المعلومات، وخدمات العملاء، والأهداف التشغيلية.

الوحدات

الوحدة الأولى: تطوير الذكاء الاصطناعي التوليدي والاستراتيجية المؤسسية

تؤسس هذه الوحدة السياق المؤسسي لتطوير الذكاء الاصطناعي التوليدي. وتتناول دور الذكاء الاصطناعي التوليدي ضمن استراتيجيات التقنية الحديثة وتبحث كيفية تحديد تطبيقات الأعمال المناسبة داخل المؤسسات.

تشمل المجالات الرئيسية نماذج تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي، وحالات الاستخدام المؤسسية، وقدرات النماذج اللغوية، وهندسة تطبيقات الذكاء الاصطناعي، ومتطلبات الأعمال، ومتطلبات المعلومات، وأتمتة سير العمل، واعتبارات الحوكمة، وأولويات التنفيذ.

وتوضح الوحدة العلاقة بين نماذج الذكاء الاصطناعي والنظام الأوسع لتطبيقات المؤسسات. ويركز المحتوى على بناء حلول توفر قيمة تنظيمية قابلة للقياس بدلاً من العروض التجريبية المنفصلة للذكاء الاصطناعي.

الوحدة الثانية: هندسة إطار LangChain

تقدم هذه الوحدة إطار LangChain باعتباره بنية لتطوير التطبيقات التي تربط النماذج اللغوية بالبيانات، والأدوات، والمطالبات، وآليات الاسترجاع، وخدمات الأعمال.

يدرس المشاركون البنية الأساسية لتطبيقات LangChain وكيفية تفاعل المكونات المختلفة ضمن سير عمل منظم. ويشمل الاهتمام تكوين التطبيقات، والمكونات القابلة لإعادة الاستخدام، وإدارة المطالبات، وربط النماذج، وتنسيق سير العمل، وتكامل الخدمات الخارجية.

كما تتناول الوحدة القرارات المعمارية التي تؤثر في قابلية الصيانة، وقابلية التوسع، والأداء، والموثوقية التشغيلية.

الوحدة الثالثة: دمج النماذج اللغوية الكبيرة

تركز هذه الوحدة على دمج النماذج اللغوية الكبيرة داخل تطبيقات المؤسسات. وتتناول كيفية تواصل النماذج اللغوية مع مكونات التطبيقات وكيف يمكن للمؤسسات بناء تفاعلات النموذج حول عمليات الأعمال المحددة.

تشمل الموضوعات واجهات النماذج، وهياكل المطالبات، وإعداد النموذج، ومعالجة الاستجابات، وإدارة السياق، والتحكم في المخرجات، وسير عمل التطبيقات، وأنماط التكامل.

وتبحث الوحدة كيفية دمج قدرات النماذج المختلفة في تطبيقات الأعمال مع الحفاظ على التحكم المناسب في المعلومات، وسلوك النظام، والعمليات التشغيلية.

الوحدة الرابعة: هندسة المطالبات وإدارة السياق

تتناول هذه الوحدة تصميم المطالبات باعتباره مكوناً أساسياً في تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي الموثوقة. وتركز على التعليمات المنظمة، والمعلومات السياقية، ومتطلبات الاستجابة، وسير عمل المطالبات، والسياق الخاص بالتطبيق.

يدرس المشاركون كيفية تفاعل المطالبات مع المعلومات المسترجعة ومكونات التطبيقات الأخرى. كما تتناول الوحدة إدارة السياق ضمن سير العمل متعدد الخطوات والتطبيقات الحوارية.

ويتمثل الهدف في بناء تفاعلات محكومة وقابلة للتكرار بين تطبيقات المؤسسات والنماذج اللغوية.

الوحدة الخامسة: التمثيلات المتجهية وقواعد البيانات المتجهية

تقدم هذه الوحدة التمثيلات المتجهية وأهميتها في استرجاع المعلومات المؤسسية. وتتناول كيفية تحويل المعلومات إلى تمثيلات متجهية وتخزينها في قواعد البيانات المتجهية للبحث الدلالي.

يستكشف المشاركون معالجة المستندات، وإنشاء التمثيلات المتجهية، والتخزين المتجهي، والبحث عن التشابه، والبيانات الوصفية، والفهرسة، واستراتيجيات الاسترجاع، وأهمية المعلومات.

وتوضح الوحدة كيفية توفير قواعد البيانات المتجهية لطبقة بنية تحتية لتطبيقات تحتاج إلى الوصول السريع إلى المعلومات المؤسسية ذات الصلة.

الوحدة السادسة: بنية التوليد المعزز بالاسترجاع واسترجاع المعرفة المؤسسية

تركز هذه الوحدة على بنية التوليد المعزز بالاسترجاع ودورها في ربط النماذج اللغوية بمصادر المعرفة المؤسسية.

يدرس المشاركون سير عمل التوليد المعزز بالاسترجاع بالكامل، بما يشمل إدخال المستندات، وتقسيم المحتوى، وإنشاء التمثيلات المتجهية، والتخزين المتجهي، والاسترجاع الدلالي، وتعزيز السياق، ومعالجة النموذج، وإنشاء الاستجابة.

وتتناول الوحدة كيفية دعم بنية التوليد المعزز بالاسترجاع لمساعدي المعرفة المؤسسية، والبحث الداخلي، ومعالجة المستندات، وخدمة العملاء، والأنظمة التقنية للمعلومات، وغيرها من سير العمل كثيف المعلومات.

الوحدة السابعة: تكامل البيانات ومصادر المعرفة

تتناول هذه الوحدة دمج بيانات المؤسسات داخل تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي. وتدرس مصادر المعلومات المنظمة وغير المنظمة، ومستودعات المستندات، وقواعد البيانات، وواجهات برمجة التطبيقات، وقواعد المعرفة، والمحتوى المؤسسي.

يستكشف المشاركون الأساليب المستخدمة لإعداد المعلومات للاسترجاع وربط المصادر الخارجية بتطبيقات LangChain.

كما تتناول الوحدة جودة المعلومات، وملاءمة البيانات، وضوابط الوصول، وحداثة المعلومات، وإدارة المصادر باعتبارها مكونات مهمة في هندسة الذكاء الاصطناعي المؤسسية.

الوحدة الثامنة: السلاسل وسير العمل وتنسيق الذكاء الاصطناعي

تتناول هذه الوحدة كيفية استخدام LangChain لتنسيق مكونات التطبيقات المختلفة ضمن سير عمل منظم للذكاء الاصطناعي.

يستكشف المشاركون المعالجة المتسلسلة، وسير العمل الشرطي، وعمليات الاسترجاع، والتفاعلات مع الأدوات، واستدعاءات النماذج، ومعالجة المخرجات، ومنطق التطبيقات متعددة الخطوات.

ويركز المحتوى على تصميم سير عمل ينفذ وظائف أعمال محددة من خلال تنسيق مكونات الذكاء الاصطناعي والبرمجيات.

الوحدة التاسعة: الأدوات وواجهات برمجة التطبيقات وتكامل الأنظمة الخارجية

تتناول هذه الوحدة دمج الأدوات الخارجية وخدمات المؤسسات مع تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي.

يدرس المشاركون كيفية تفاعل تطبيقات الذكاء الاصطناعي مع واجهات برمجة التطبيقات، وقواعد البيانات، وخدمات البحث، والأنظمة الداخلية، ومكونات البرمجيات الأخرى. ويركز المحتوى على الاتصال المنظم بالأنظمة والتنفيذ المحكوم لوظائف التطبيقات.

كما تتناول الوحدة كيفية توسيع تكامل الأدوات للقدرات التشغيلية لتطبيقات النماذج اللغوية بما يتجاوز إنشاء النصوص.

الوحدة العاشرة: الذكاء الاصطناعي الحواري وإدارة الذاكرة

تستكشف هذه الوحدة تطوير تطبيقات حوارية واعية بالسياق. وتتناول سجل المحادثات، والمعلومات السياقية، وإدارة الجلسات، وأساليب الذاكرة، والسياق القائم على الاسترجاع، وسير عمل تفاعل المستخدم.

يدرس المشاركون كيفية الحفاظ على المعلومات ذات الصلة داخل التطبيقات الحوارية مع التحكم في حجم ونوع السياق المقدم إلى النماذج اللغوية.

وتدعم الوحدة تطبيقات المؤسسات مثل المساعدين الأذكياء، ومنصات خدمة العملاء، وأنظمة المساعدة الداخلية، وواجهات إدارة المعرفة.

الوحدة الحادية عشرة: أمان الذكاء الاصطناعي التوليدي وحوكمته

تتناول هذه الوحدة اعتبارات الأمان والحوكمة المرتبطة بتطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي المؤسسية.

تشمل المجالات الرئيسية حماية البيانات، وضوابط الوصول، ومنع كشف المعلومات، والمخاطر المرتبطة بالمطالبات، وضوابط تفاعل النموذج، وصلاحيات التطبيقات، وتكامل الأنظمة الآمن، والمراقبة، والحوكمة المسؤولة للذكاء الاصطناعي.

وتؤكد الوحدة أن الأمان يمثل متطلباً معمارياً طوال دورة حياة تطبيق الذكاء الاصطناعي وليس نشاطاً نهائياً قبل النشر.

الوحدة الثانية عشرة: الاختبار والمراقبة وإدارة الأداء

تركز هذه الوحدة على الجودة التشغيلية وأداء التطبيقات. ويدرس المشاركون تقييم الاستجابات، وجودة الاسترجاع، ومراقبة التطبيقات، وأداء النظام، وزمن الاستجابة، والموثوقية، وتتبع الاستخدام، والتحسين المستمر.

وتتناول الوحدة أساليب تقييم قدرة تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي على تقديم مخرجات ملائمة ومتسقة وفقاً لمتطلبات المؤسسة المحددة.

الوحدة الثالثة عشرة: النشر في بيئات الإنتاج وقابلية التوسع

تتناول هذه الوحدة الانتقال من بيئات التطوير إلى بيئات الإنتاج المؤسسية.

تشمل الموضوعات نشر التطبيقات، وقابلية التوسع، وتخطيط البنية التحتية، وتحسين الأداء، وموثوقية النظام، والمراقبة، وإدارة الإصدارات، وإدارة التكامل، والدعم التشغيلي.

يدرس المشاركون كيفية تصميم تطبيقات LangChain لدعم زيادة أحجام العمل مع الحفاظ على أداء متوقع وسلوك تشغيلي مضبوط.

الوحدة الرابعة عشرة: حالات الاستخدام المؤسسية واستراتيجية التنفيذ

تجمع الوحدة النهائية المكونات الرئيسية لتطوير الذكاء الاصطناعي التوليدي باستخدام LangChain. وتتناول حالات الاستخدام المؤسسية في إدارة المعرفة، والبحث الذكي، وخدمة العملاء، ومعالجة المستندات، والبحث، والأتمتة، والمساعدين الداخليين، وإدارة المعلومات.

ويركز المحتوى على استراتيجية التنفيذ، وتحديد أولويات حالات الاستخدام، والهندسة التقنية، وجاهزية البيانات، ومتطلبات التكامل، والحوكمة، واعتبارات النشر، وقياس قيمة الأعمال.

ويتمثل الهدف العام في تزويد المؤسسات بأساس منظم لتطوير وإدارة تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي القائمة على LangChain ضمن بيئات تكنولوجيا المعلومات والاتصالات الحديثة.

الأسئلة الشائعة

ما هي دورة تطوير الذكاء الاصطناعي التوليدي باستخدام LangChain؟

تركز دورة تطوير الذكاء الاصطناعي التوليدي باستخدام LangChain على تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي المؤسسية باستخدام إطار LangChain، ودمج النماذج اللغوية الكبيرة، وقواعد البيانات المتجهية، وأنظمة الاسترجاع، وبنية التوليد المعزز بالاسترجاع.

ما استخدامات إطار LangChain؟

يُستخدم إطار LangChain لبناء تطبيقات تربط النماذج اللغوية بالمطالبات، والبيانات الخارجية، وقواعد البيانات المتجهية، وواجهات برمجة التطبيقات، والأدوات، وأنظمة الاسترجاع، وسير عمل التطبيقات المنظمة.

لماذا تعد قواعد البيانات المتجهية مهمة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي؟

تتيح قواعد البيانات المتجهية إجراء البحث الدلالي داخل مجموعات المعلومات. وتساعد تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي على استرجاع المعلومات المؤسسية ذات الصلة وتوفير البيانات السياقية للنماذج اللغوية.

ما هي بنية التوليد المعزز بالاسترجاع في تطوير الذكاء الاصطناعي التوليدي؟

تربط بنية التوليد المعزز بالاسترجاع بين استرجاع المعلومات وإنشاء المحتوى بواسطة النموذج اللغوي. فهي تسترجع البيانات ذات الصلة من مصادر المعرفة الخارجية وتوفرها للنموذج اللغوي لإنشاء استجابات واعية بالسياق.

من يمكنه الاستفادة من دورة LangChain التدريبية؟

يمكن لمتخصصي الذكاء الاصطناعي، ومطوري البرمجيات، وفرق تكنولوجيا المعلومات، ومتخصصي البيانات، ومهندسي المؤسسات، ومديري التقنية، وفرق التحول الرقمي، ومتخصصي منتجات الذكاء الاصطناعي الاستفادة من هذا البرنامج التدريبي المؤسسي.