اختبار ومراجعة — الوحدة الثامنة
اختبر معرفتك بـ RAG وراجع أهم المفاهيم.
اختبار سريع — 8 أسئلة
1. ما الفرق الجوهري بين RAG و Fine-tuning؟ 2. ما هي الخطوات الأربع لنظام RAG؟ 3. لماذا نحتاج Chunking؟ وما الحجم المثالي لكل جزء؟ 4. ما هي Embeddings وكيف تعمل؟ 5. ما الفرق بين البحث بالكلمات والبحث الدلالي؟ 6. اذكر 3 أدوات لبناء RAG بدون كود 7. كيف تمنع AI من الهلوسة في نظام RAG؟ 8. متى تحتاج Hybrid Search بدلاً من البحث الدلالي فقط؟
ملخص الوحدة الثامنة
• RAG = ربط AI بمستنداتك الخاصة دون إعادة تدريب • الخطوات: تقسيم → تحويل لأرقام → بحث دلالي → توليد معزز • أدوات بدون كود: CustomGPTs, Claude Projects, NotebookLM • المفتاح: System Prompt واضح يحدد المصادر والقيود • التحسين: Hybrid Search, Re-ranking, Query Expansion • اللغة العربية: تحتاج نماذج multilingual واختبار مستمر
رحلة أحمد في هذه الوحدة
أحمد بنى أول نظام RAG لشركة Next Step — مساعد ذكي يجيب عن أسئلة الموظفين من مستندات الشركة. المدير عمر كان مبهوراً: "الموظفون يحصلون على إجابات فورية ودقيقة بدلاً من انتظار HR!" سارة قالت: "RAG هو الجسر بين قوة AI العامة ومعرفة شركتك الخاصة. أنت الآن تعرف كيف تبني هذا الجسر."
إنجاز: خبير RAG
🔮 في الوحدة القادمة...
تعلمت الأساسيات والتقنيات والوكلاء وRAG... حان وقت التطبيق الحقيقي! في الوحدة القادمة ستطبق كل ما تعلمته على 4 مجالات عملية: التسويق، البرمجة، التعليم، والإبداع. ستبني حلولاً حقيقية يمكنك استخدامها في عملك فوراً. وستكتشف لماذا أصبح أحمد "الشخص المطلوب" في كل فريق! ⏭️ الوحدة القادمة: AI في عالم الأعمال
أكملت الفصل 08: RAG والبيانات الخاصة!
── أهم ما تعلمته ──
ليه AI مش بيعرف بياناتك
فهمت ليه AI بيرد بمعلومات عامة — وإزاي RAG بيحل المشكلة دي.
Retrieval Augmented Generation
تعلمت إزاي تربط AI ببياناتك الخاصة عشان يرد بمعلومات دقيقة ومحدثة.
التطبيقات العملية
شفت أمثلة حقيقية: chatbot لشركة، محرك بحث ذكي، مساعد لتحليل المستندات.
تحسين الجودة
تعلمت إزاي تحسّن جودة RAG: تنظيف البيانات، Chunking الصح، واختيار Embeddings.
جرب أداة مثل NotebookLM من Google — ارفعلها ملفات PDF وابدأ اسألها أسئلة. ده أبسط شكل من RAG!