هندسة تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي (Generative AI & LLMs Engineering)
لماذا نستخدم Graph Databases بدلاً من الجداول التقليدية؟ عندما تكون البيانات مليئة بالعلاقات المتشابكة بين المستخدمين، المنتجات، الأحداث، الكيانات القانونية أو المستندات، تصبح قواعد البيانات العلائقية التقليدية جيدة في التخزين، لكنها ليست دائماً الأفضل في استكشاف المسارات والعلاقات متعددة القفزات. هنا تظهر قوة Graph Databases مثل Neo4j، حيث يتم تمثيل العالم على شكل Nodes وRelationships…
لماذا يُعد Chainlit خياراً متخصصاً لبناء واجهات الذكاء الاصطناعي؟ عند بناء تطبيقات ذكاء اصطناعي توليدي، يظن كثير من المطورين أن أي إطار واجهات سريع يكفي لتحويل السكربت إلى تطبيق. لكن في الواقع، هناك فرق جوهري بين إطار عام لواجهات البيانات مثل Streamlit وإطار متخصص في المحادثات التوليدية مثل Chainlit. الأخير صُمم من البداية ليخدم سيناريوهات…
تحسين جودة الردود باستخدام تقنيات Few-Shot Prompting داخل LangChain عند بناء تطبيقات تعتمد على نماذج اللغة الكبيرة، يكتشف المهندس بسرعة أن المشكلة ليست في تشغيل النموذج فقط، بل في جعل الإجابات منضبطة، متسقة، وقريبة من النمط المطلوب. كثير من النماذج تستطيع الفهم العام، لكنها تتذبذب عندما تطلب منها تنسيقاً محدداً، أسلوباً تحريرياً ثابتاً، أو منطقاً…
مشروع التخرج (3): بناء نظام نشر ذكي يقود دورة SEO كاملة في هذا المشروع سنبني Agent هندسياً لا يكتفي بكتابة مقال، بل ينفذ خط إنتاج متكامل يبدأ من دراسة نتائج البحث، ثم تحليل بنية المنافسين، ثم توليد مخطط موضوعي، ثم كتابة المقال، ثم مراجعته، ثم تجهيزه للنشر داخل WordPress. هذا النوع من المشاريع مهم لأنه…
مشروع التخرج (2): بناء أداة تحليل السيرة الذاتية ومقارنتها بمتطلبات الوظيفة في هذا المشروع سنبني نظاماً عملياً يجمع بين تحليل المستندات، استخراج البيانات المهيكلة، المطابقة الدلالية، والتفسير النصي الذكي. الفكرة الأساسية هي استقبال ملف سيرة ذاتية بصيغة PDF أو DOCX، ثم استخراج المهارات والخبرات والتعليم واللغات، وبعد ذلك مقارنتها مع وصف وظيفي لمعرفة نسبة التوافق…
