في هذه الدورة التدريبية، سنتعلم كيفية تحسين الملفات والبيانات من أجل توليد الاسترجاع المعزز أو RAG.
بحلول نهاية هذه الدورة التدريبية، سيكون لديك خطوات قابلة للتنفيذ يمكنك اتباعها لتحسين جودة الاستجابات التي يولدها LLM عند استخدام مصدر معرفي مخصص.
يجمع RAG بين مفهومين قويين: الاسترجاع والتوليد. فهو يسمح لوكيل الذكاء الاصطناعي الخاص بك بسحب معلومات دقيقة من مصادر بيانات واسعة، مثل كتالوج المنتجات أو قائمة السياسات، ثم استخدام نماذج لغوية لتوليد استجابات طبيعية وغنية بالمعلومات. وهذا يعني وكيلاً لا يقدم إجابة فحسب، بل يقدم الإجابة الصحيحة من مصدر موثوق - بسرعة ودقة.
ولكن إليك الأمر: تعتمد جودة إجابات وكيلك بشكل كبير على جودة وهيكلية البيانات التي تزوده بها. فإذا كانت البيانات الواردة مشوشة أو زائدة عن الحاجة أو غير منظمة، فإن إجابات وكيلك ستعكس ذلك. وهنا تصبح المعالجة المسبقة للبيانات أمراً بالغ الأهمية. من خلال إعداد بياناتك بعناية، فإنك تضع الأساس لاستجابات عالية الجودة وذات مغزى ودقيقة.
سنرشدك في هذه السلسلة إلى كل ما تحتاج إلى معرفته لتجهيز ملفاتك وبياناتك لـ RAG. سنقوم بتغطية:
- كيفية هيكلة مستنداتك من أجل الوضوح
- أفضل الممارسات لتنظيف النص وتبسيطه,
- إضافة بيانات وصفية وملخصات لسياق أكثر ثراءً,
- تحسين البيانات غير النصية، مثل الصور والجداول,
- التحقق من صحة البيانات وصيانتها.
سيوضح كل مقطع فيديو هذه الخطوات بأمثلة، مما يمنحك رؤى قابلة للتنفيذ لتطبيقها مباشرةً على مشاريع الذكاء الاصطناعي الخاصة بك. بحلول نهاية هذه السلسلة، سيكون لديك الأدوات اللازمة لأخذ أي مجموعة بيانات وتحويلها إلى RAG وتحسين أداء وكلاء الذكاء الاصطناعي لديك.
