بناء مساعد الذكاء الاصطناعي المتخصص

البرمجة في بيئة الذكاء الاصطناعي - المشروع النهائي: بناء مساعد ذكاء اصطناعي متخصص

موضوعي:

تصميم وتنفيذ مساعد الذكاء الاصطناعي المتخصص باستخدام Langchain و Langgraph. يجب أن يقوم المساعد بحل مشكلة واقعية أو تعزيز الإنتاجية في مجال معين. في المشروع، ستحتاج إلى إظهار فهمك لـ RAG، والتحويل من النص إلى SQL، والأدوات/الوكلاء في تنفيذها.

المبادئ التوجيهية:

تحديد حالة الاستخدام:

اختر مشكلة حقيقية ذات معنى في العالم الحقيقي لحلها أو مجال لتعزيز الإنتاجية.

أمثلة: مساعد بحث قانوني، أو مدرس تعليمي شخصي، أو مُحسِّن سير العمل.

متطلبات التنفيذ الأساسية:

RAG (التوليد المعزز بالاسترجاع): تنفيذ الإجابة على الأسئلة الخاصة بالمجال أو استرجاع المعرفة.

تحويل النص إلى SQL: تمكين المساعد من التفاعل مع البيانات المنظمة عبر اللغة الطبيعية.

الأدوات والوكلاء: استخدم أدوات ووكلاء Langchain لتوسيع قدرات المساعد (على سبيل المثال، استرجاع البيانات، واستدعاء واجهات برمجة التطبيقات).

منصة التنفيذ:

يجب تنفيذ المشروع بالكامل في دفتر ملاحظات Google Colab.

ينبغي أن يتضمن دفتر الملاحظات:

تعريف المشكلة.

تنفيذ الكود الكامل مع التعليقات.

شرح واضح لكيفية تطبيق Langchain و Langgraph.

المخرجات:

دفتر ملاحظات Google Colab:

يجب أن يتضمن الدفتر المكتمل ما يلي:

تعريف المشكلة وسياقها (كما هو موضح في دفتر الملاحظات).

دليل خطوة بخطوة لتنفيذ العملية (كما هو موضح في دفتر الملاحظات).

حالات اختبار أو أمثلة توضح قدرات المساعد.