قواعد بيانات المتجهات والتوليد المعزز بالاسترجاع
جزء من دورة Prompt Engineering
في الدرس 2 رأيت لماذا يهلوس النموذج: هو يتوقّع الرموز التالية الأرجح، ولا يبحث عن الحقائق في مكان ما، وكل ما هو خارج تدريبه أو خارج نافذة سياقه مجرّد تخمين. وفي الدرس 5 تعلّمت كيف تملأ قالب موجّه ببيانات قبل إرساله. وهذا الدرس يجمع الفكرتين في الحل المعتاد لإسناد النموذج إلى معلومات حقيقية وحديثة وخاصة بك: استرجع النص المناسب أولًا، ثم ضعه في الموجّه.
لا يعرف النموذج إلا شيئين: ما استوعبه أثناء التدريب، وما وضعته أنت في الموجّه الآن. فهو لا يرى ويكي شركتك، ولا تذاكر الدعم الفني من الأسبوع الماضي، ولا ملف PDF عندك على القرص. اسأله عن أي منها وسيخرج لك نصًا سلسًا واثقًا وخاطئًا. تلك هي مشكلة الهلوسة من الدرس 2. ...
هل تريد تعلّم Prompt Engineering قواعد بيانات المتجهات والتوليد المعزز بالاسترجاع في بيئة حقيقية؟
انقر بالأسفل لتحصل على جهاز لينكس مع Prompt Engineering جاهز، وتعمل على قواعد بيانات المتجهات والتوليد المعزز بالاسترجاع بشكل عملي مع مدرّس ذكي يعرف الكود الخاص بك.
ابدأ هذا الدرسقواعد بيانات المتجهات والتوليد المعزز بالاسترجاعما الذي ستتعلّمه
- Embeddings and vector similarity
- Chunking documents
- Vector databases and nearest-neighbor search
- Retrieval-augmented generation
- Grounding answers with citations
اقرأ هذا الدرس بلغتك
كل دروس هذه الدورة
11 دروس- 1ما هو الـ Prompt20 دقيقة
- 2كيف تولّد نماذج اللغة الكبيرة النص30 دقيقة
- 3المبادئ الخمسة لكتابة الـ prompt30 دقيقة
- 4الممارسات القياسية لتوليد النصوص35 دقيقة
- 5Prompt Templates and Function Calling35 دقيقة
- 6قواعد بيانات المتجهات والتوليد المعزز بالاسترجاع40 دقيقة
- 7الوكلاء المستقلّون (Autonomous Agents): memory و tools40 دقيقة
- 8كيف تولّد نماذج diffusion الصور30 دقيقة
- 9الممارسات المعيارية لتوليد الصور35 دقيقة
- 10تقنيات الصور المتقدمة: inpainting و outpainting و ControlNet35 دقيقة
- 11بناء التطبيقات المدعومة بالذكاء الاصطناعي40 دقيقة
