**ما سنقوم به** عرض مباشر سريع نبني فيه تطبيقًا صغيرًا من البداية حتى النهاية لنظام توليد مدعوم باسترجاع المعلومات (RAG). سنحافظ على الحد الأدنى من عمليات التثبيت (مثل Google Colab) ونركز على اللحظات المهمة - كيف يغيّر الاسترجاع الإجابات، وكيفية تتبع التشغيلات، وما يجب ضبطه لتحسين الجودة. **لفئة المستهدفين** المطورون، ومتخصصو البيانات، ومعماريو الحلول، ومديرو المنتجات المهتمون بفهم عملي ومحايد لموردي الخدمة حول نظام RAG دون الحاجة إلى إعدادات معقدة. **ستشاهد (مباشر):** * استيراد مجموعة صغيرة من الوثائق وإنشاء تمثيلاتها (Chroma) * ربط عملية الاسترجاع والتوليد باستخدام LangChain * مقارنة الاستعلام الواحد مقابل الاستعلامات المتعددة، واسترجاع الاستعلامات الفرعية (الاستقصاء التفصيلي) * استخدام LangSmith لتتبع الإجابات، ومقارنتها، وتحليل جودتها **ستحصل على:** * ورقة تحتوي تعليمات خطوة بخطوة * 4 دفاتر عرض توضيحي + مجموعة بيانات تجريبية صغيرة * قائمة بسيطة للتحقق عند الانتقال من العرض التجريبي 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 متعدد الاستعلامات (متى ولماذا) * 1:05–1:25 — استرجاع استعلام فرعي / استقصاء تفصيلي * 1:25–1:40 — خطوة للوراء/التعميم (عرض سريع) * 1:40–2:00 — ختام، الخطوات التالية، المصادر، الأسئلة والأجوبة **قبل الانضمام** * لا يتطلب خلفية عميقة في التعلم الآلي. * اختياري: حساب Google لاستخدام Colab إذا أردت المتابعة بصريًا. * سنشارك جميع المواد بعد الجلسة. **بعد الحدث** هل لديك أسئلة أثناء التدرب؟ استخدم مجموعة WhatsApp الخاصة بنا وسنساعدك خلال ساعات العمل الرسمية. **الشكل:** عبر الإنترنت مباشرة (سيتم مشاركة رابط الاجتماع بعد التسجيل) **التكلفة:** مجانًا **المستوى:** مبتدئ–متوسط سجّل الآن لحجز مقعدك!