استرجاع المعرفة المعزز بالتوليد للمؤسسات

التخصص : التحّول الرقمي

برنامج متقدم لفهم بنية RAG وتوظيفها لربط نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي بمصادر المعرفة المؤسسية، بما يعزز دقة الاستجابات وموثوقيتها وقابليتها للحوكمة.
المدة: 5 أيام
المستوى: متقدم

المقدمة

أصبحت القدرة على تحويل المعرفة المؤسسية الموزعة إلى معلومات قابلة للاسترجاع والاستفادة الفورية منها أحد الأبعاد المهمة في تطوير حلول الذكاء الاصطناعي التوليدي. ويبرز الاسترجاع المعزز بالتوليد (RAG) بوصفه نهجاً يربط قدرات النماذج اللغوية الكبيرة بمصادر معرفة خارجية موثوقة، بدلاً من الاعتماد الحصري على المعرفة المضمنة في النموذج.
تتناول هذه الدورة الأسس المعمارية لـ RAG، وإعداد المعرفة المؤسسية، والتضمينات والمتجهات، وقواعد البيانات المتجهية، وآليات الاسترجاع والترتيب، وتصميم المطالبات، إضافة إلى تقييم جودة المخرجات وإدارة المخاطر والحوكمة. كما توضح الاعتبارات اللازمة لبناء بنية RAG مؤسسية تتسم بالدقة والأمن وقابلية التوسع..

الفئات المستهدفة

  • مهندسو ومختصو الذكاء الاصطناعي والذكاء الاصطناعي التوليدي
  • مهندسو البيانات ومعماريو البيانات
  • معماريو الحلول والأنظمة المؤسسية
  • مختصو إدارة المعرفة والمحتوى المؤسسي
  • مسؤولو التحول الرقمي والابتكار التقني
  • مديرو تقنية المعلومات والبيانات
  • محللو الأعمال المشاركون في مبادرات الذكاء الاصطناعي
  • المختصون في حوكمة البيانات والذكاء الاصطناعي

المهارات المستهدفة

  • فهم البنية المعمارية لأنظمة RAG
  • تنظيم المعرفة المؤسسية وإعدادها للاسترجاع
  • فهم التضمينات والبحث المتجهي
  • تقييم استراتيجيات تقسيم الوثائق والفهرسة
  • تصميم عمليات الاسترجاع والترتيب وإعادة الترتيب
  • ربط السياق المسترجع بعمليات التوليد
  • تقييم جودة ودقة أنظمة RAG
  • إدارة الأمن والصلاحيات والحوكمة في حلول المعرفة المدعومة بالذكاء الاصطناعي

المخرجات المتوقعة

  • تفسير المبادئ الأساسية التي تقوم عليها بنية الاسترجاع المعزز بالتوليد.
  • تحليل مصادر المعرفة المؤسسية وتحديد متطلبات تجهيزها للاستخدام ضمن RAG.
  • فهم دور التضمينات وقواعد البيانات المتجهية في عمليات البحث الدلالي.
  • مقارنة استراتيجيات التقسيم والفهرسة والاسترجاع وإعادة الترتيب.
  • تحديد العناصر المعمارية اللازمة لربط المعرفة المسترجعة بالنماذج اللغوية الكبيرة.
  • تقييم جودة استجابات RAG وفق معايير الصلة والدقة والاستناد إلى المصادر.
  • تحديد مخاطر الأمن والخصوصية والصلاحيات المرتبطة بالمعرفة المؤسسية.
  • وضع تصور معماري وحوكمي متكامل لاعتماد RAG في البيئات المؤسسية.

فهرس الموضوعات التدريبية

  • مفهوم الاسترجاع المعزز بالتوليد وموقعه ضمن منظومة الذكاء الاصطناعي التوليدي
  • حدود المعرفة في النماذج اللغوية الكبيرة ومشكلة الهلوسة المعرفية
  • المكونات الأساسية لمسار RAG من مصدر المعرفة إلى الاستجابة
  • مصادر المعرفة المؤسسية الوثائق والسياسات والأدلة وقواعد المعرفة
  • حالات استخدام RAG في البحث المؤسسي والمساعدات المعرفية ودعم القرار

  • استيعاب الوثائق واستخراج المحتوى وتنظيم البيانات الوصفية
  • استراتيجيات تقسيم المحتوى إلى مقاطع Chunking وتأثيرها على الاسترجاع
  • مفهوم Embeddings والتمثيل المتجهي للمعنى والسياق
  • قواعد البيانات المتجهية والفهارس وآليات البحث بالتشابه
  • تحديث المعرفة وإدارة الإصدارات والمحافظة على حداثة الفهرس

  • البحث الدلالي والبحث بالكلمات المفتاحية وأساليب الاسترجاع الهجين
  • بناء الاستعلامات وتحسينها وفق السياق وهدف المستخدم
  • ترتيب النتائج وإعادة الترتيب Re-Ranking وتحسين الصلة
  • بناء السياق وإدارة نافذة السياق للنماذج اللغوية
  • تصميم المطالبات القائمة على المعرفة وإسناد الإجابات إلى المصادر

  • معايير تقييم الاسترجاع الدقة والصلة والتغطية
  • تقييم الإجابات من حيث الاستناد إلى المصادر وصحة المحتوى
  • تحليل أسباب الهلوسة وفشل الاسترجاع وعدم كفاية السياق
  • تصميم مجموعات التقييم ومقاييس قياس أداء RAG
  • المراقبة والتحسين المستمر لجودة الاسترجاع والتوليد

  • تصميم البنية المؤسسية وتكامل RAG مع أنظمة المعرفة والبيانات
  • إدارة الهوية والصلاحيات والتحكم في الوصول إلى المعرفة المسترجعة
  • حماية المعلومات الحساسة والخصوصية ومخاطر تسرب البيانات
  • الحوكمة والتدقيق والتتبع وإدارة مصادر المعرفة المعتمدة
  • اعتبارات الأداء والتكلفة وقابلية التوسع واستدامة حلول RAG

ميزات الدورة

  • محتوى متجدد وتفاعلي
  • أمثلة افتراضية ودراسة الحالات
  • اختبارات قبلية وبعدية لقياس الأثر
  • شهادة موثقة برمز تحقق QR