بناء تطبيق RAG صغير في ساعتين — عرض مباشر مع LangChain وChroma وLangSmith

**ما سنقوم به** عرض مباشر سريع الخطى نبني فيه تطبيقًا صغيرًا لتقنية التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) من البداية حتى النهاية. سنقوم بالحد الأدنى من التثبيتات (مثل Google Colab) ونركز على اللحظات المهمة — كيف تغير الاسترجاع الإجابات، وكيفية تتبع التشغيلات، وما الذي يجب تعديله لتحسين الجودة. **لفئة المستهدفين** المطورون، ومتخصصو البيانات، ومهندسو الحلول، ومديرو المنتجات المهتمون بتجربة عملية مقدمة بشكل محايد من حيث المزود لتقنية RAG دون الحاجة إلى إعداد معقد. **ستشاهد (مباشرة):** * استيراد مجموعة صغيرة من المستندات وإنشاء التضمينات (Chroma) * ربط الاسترجاع بالتوليد باستخدام LangChain * مقارنة الاستعلام الفردي مقابل الاستعلام المتعدد والاستعلام الفرعي (الاسترجاع التفصيلي) * استخدام LangSmith لتتبع الإجابات ومقارنتها وتحليل جودتها **ستستفيد منها:** * ورقة تعليمات تحتوي على تعليمات خطوة بخطوة * 4 دفاتر عرض توضيحي + مجموعة بيانات عينة 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، الموارد، الأسئلة والأجوبة **قبل الانضمام** * لا يُشترط امتلاك 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 مجموعتنا على WhatsApp وسنساعدك خلال ساعات العمل الرسمية. **الشكل:** عرض مباشر عبر الإنترنت (سيتم مشاركة رابط الاجتماع بعد التسجيل) **التكلفة:** مجانًا **المستوى:** مبتدئ–متوسط سجّل الآن لحجز مقعدك!