**ما سنقوم به** عرض حي سريع الخطى نبني فيه تطبيقًا صغيرًا لتقنية التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) من البداية حتى النهاية. سنحافظ على الحد الأدنى من عمليات التثبيت (مثل Google Colab) ونركز على اللحظات المهمة — كيف يُغيّر الاسترجاع الإجابات، وكيفية تتبع التشغيلات، وما الذي يجب ضبطه لتحقيق الجودة. **لفئة المستهدفين** المطورون، ومتخصصو البيانات، ومعماريو الحلول، والمديرون التنفيذيون المرئيون الذين يرغبون في مقدمة عملية وموضوعية لتقنية RAG دون الحاجة إلى إعدادات معقدة. **ستشاهد (مباشرة):** * استيراد مجموعة صغيرة من الوثائق وإنشاء تمثيلاتها (Chroma) * ربط عمليتي الاسترجاع والتوليد باستخدام LangChain * مقارنة الاستعلام الفردي مقابل الاستعلامات المتعددة والبحث الفرعي (التفصيل) * استخدام LangSmith لتتبع ومقارنة وجودة الإجابات **ستحصل على:** * كتيب يحتوي على تعليمات خطوة بخطوة * 4 دفاتر عرض توضيحي + مجموعة بيانات صغيرة نموذجية * قائمة تحقق بسيطة للانتقال من العرض التوضيحي إلى مشروع تجريبي حقيقي * دعم عبر مجموعة WhatsApp بعد الفعالية للإجابة عن أسئلتك أثناء التدريب **جدول الأعمال (120 دقيقة)** * 0:00–0:10 — مفاهيم RAG، وما سنقوم ببنائه * 0:10–0:35 — تطبيق RAG صغير (من البداية حتى النهاية) + التتبع * 0:35–1:05 — استرجاع الاستعلامات المتعددة (متى ولماذا) * 1:05–1:25 — استرجاع الاستعلام الفرعي / التفصيلي * 1:25–1:40 — العودة خطوة للوراء/التعميم (عرض سريع) * 1:40–2:00 — الختام، الخطوات التالية، المصادر، وأسئلة وأجوبة **قبل انضمامك** * لا حاجة لخلفية متقدمة في التعلم الآلي. * اختياري: حساب Google لاستخدام Colab إذا كنت ترغب في المتابعة بصريًا. * سنشارك جميع المواد بعد الجلسة. **بعد الفعالية** هل لديك أسئلة أثناء التدرب؟ استخدم مجموعتنا على WhatsApp وسنساعدك خلال ساعات العمل الرسمية. **الشكل:** عرض حي عبر الإنترنت (سيتم مشاركة رابط الاجتماع بعد التسجيل) **التكلفة:** مجانًا **المستوى:** مبتدئ–متوسط سجّل الآن لحجز مقعدك!