**ما سنقوم به** عرض مباشر سريع الخطى نبني فيه تطبيقًا صغيرًا من البداية حتى النهاية باستخدام تقنية توليد مدعوم بالاسترجاع (RAG). سنحافظ على الحد الأدنى من عمليات التثبيت (مثل Google Colab) ونركز على اللحظات المهمة — كيف يغير الاسترجاع الإجابات، وكيفية تتبع التشغيل، وما الذي يجب تعديله لتحسين الجودة. **لفئة المستهدفين** المطورون، ومتخصصو البيانات، ومهندسو الحلول، ومديرو المنتجات المهتمون بتجربة عملية مقدمة بشكل محايد من حيث المزود، دون الحاجة إلى إعدادات معقدة. **ستشاهد (مباشرة):** * استيراد مجموعة صغيرة من المستندات وإنشاء التضمينات (Chroma) * ربط الاسترجاع بالتوليد باستخدام LangChain * مقارنة الاستعلام الواحد مقابل الاستعلامات المتعددة واسترجاع الاستعلامات الفرعية (التفصيل) * استخدام LangSmith لتتبع الإجابات ومقارنتها وتحليل جودتها **ستحصل على:** * ورقة تعريفية تحتوي على تعليمات خطوة بخطوة * 4 دفاتر عرض توضيحي + مجموعة بيانات تجريبية صغيرة * قائمة تحقق بسيطة للانتقال من العرض التوضيحي إلى مشروع تجريبي حقيقي * دعم عبر مجموعة WhatsApp بعد الفعالية للإجابة على الأسئلة أثناء التدرب **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 متعدد الاستعلامات (متى ولماذا) * 1:05–1:25 — استرجاع فرعي / تفصيلي * 1:25–1:40 — العودة خطوة للوراء/التعميم (عرض سريع) * 1:40–2:00 — الختام، الخطوات التالية، المصادر، الأسئلة والأجوبة **قبل الانضمام** * لا يتطلب خلفية متقدمة في التعلم الآلي. * اختياري: حساب Google لاستخدام Colab إذا أردت المتابعة بصريًا. * سنشارك جميع المواد بعد الجلسة. **بعد الفعالية** هل لديك أسئلة أثناء التدرب؟ استخدم مجموعة WhatsApp الخاصة بنا وسنساعدك خلال ساعات العمل. **الشكل:** عبر الإنترنت مباشرة (سيتم مشاركة رابط الاجتماع بعد التسجيل) **التكلفة:** مجانًا **المستوى:** مبتدئ–متوسط سجّل الآن لحجز مقعدك!