ارتقِ بمهاراتك من خلال أدلتنا وشروحاتنا الشاملة للمحترفين والمبتدئين.
شرح عملي · LlamaIndex · Retrieval-Augmented Generation أنشئ مساعد RAG للمستندات باستخدام LlamaIndex يشرح هذا الدليل المكوّنات التي جرى التحقق منها لبناء مساعد للإجابة عن الأسئلة المتعلقة بالمستندات باستخدام LlamaIndex وOpenAI. ويتناول إعداد النماذج وعمليات embedding، وتجهيز المستندات، والفرق بين RAG الأساسي وagentic RAG، وكيفية التفكير في الاستمرارية من دون تقديم شيفرة غير موثّقة على
شرح عملي | متوسط بناء خدمة FastAPI مكتوبة باستخدام Pydantic يبني هذا الدليل خدمة HTTP صغيرة ومكتوبة باستخدام FastAPI وPydantic. ويوضح كيفية التحقق من صحة الطلبات، وتعريف عقد ثابت للاستجابات، وبنية API التي تعتمد على المسارات أولاً في الإطار. ولا يدّعي الدليل وجود تكامل موثّق مع OpenAI أو Anthropic، إذ إن المواد المرجعية المتاحة لا
شرح عملي · أمان LLM API تقييم مخاطر الأمان في Proxy مبني على FastAPI ومتوافق مع OpenAI يشرح هذا الدليل المقيّد بالمصادر ما يستطيع موجّه LLM المتوافق مع OpenAI مراقبته أو تعديله، وكيفية تحليل تهديد الوسيط الذي تناولته الدراسة البحثية الموثّقة، وكيفية تقييم فئات الحماية التي عرضها ذلك العمل. ولا يقدّم الدليل منتجًا أمنيًا جاهزًا
تقرير تقني ودليل للتنفيذ من COBOL إلى Python: أدلة ترحيل FastAPI يستعرض هذا المقال ما تذكره التقارير المصدرية المتاحة عن عملية ترحيل من COBOL إلى Python، نتج عنها إنشاء مكونات تطبيق FastAPI. ولا يُعد هذا المقال دليلاً عملياً قابلاً للتنفيذ لعملية الترحيل؛ فالمصدر يصف نتائج وأمثلة محددة، لكنه لا يقدم إجراءً متكاملاً للترحيل، أو إعداداً
شرح عملي · متقدم بناء وكيل متكيف لأبحاث قواعد البرمجيات صمّم وكيلًا لأبحاث قواعد البرمجيات بالاستناد إلى ثلاث أفكار مدعومة بالأدلة: تحسين الاسترجاع باستخدام رسم بياني معرفي للشفرة، وتحويل آثار الوكيل المفيدة إلى مهارات قابلة لإعادة الاستخدام بعد اعتمادها بشريًا، وتقييم الحالات التي يكون فيها تكييف النموذج نفسه مناسبًا. يشرح هذا الدليل أيضًا كيف يمكن
دليل حول البنية التقنية | وكلاء دعم العملاء | الموافقة البشرية تصميم وكيل دعم بالذكاء الاصطناعي مع موافقة بشرية يشرح هذا الدليل كيفية هيكلة وكيل لدعم العملاء يمكنه استخدام أدوات محددة الصلاحيات، مع إبقاء الإجراءات المؤثرة خاضعة لنقطة تحقق تتطلب موافقة بشرية. ويركز الدليل على مبادئ التحكم الموثّقة، بدل تقديم أكواد غير متحقق منها لأطر
شرح عملي · نظرة عامة موثّقة بالمصادر واجهة API لتحليل حوادث LangChain: دليل موثّق يستعرض هذا الدليل ما تثبته المصادر المقدّمة فعليًا بشأن LangChain، وخدمة النماذج المتوافقة مع OpenAI، وتطوير التطبيقات. ولا يزعم تقديم تطبيق موثّق وجاهز للإنتاج لتحليل الحوادث باستخدام Next.js، إذ لا توثّق المصادر المتاحة هذه البنية، أو تكاملاتها مع مزوّدي الخدمة، أو
شرح عملي · دليل معماري تصميم LlamaIndex Workflows مع الموافقة البشرية يشرح هذا الدليل كيفية التعامل مع الحالة والموافقة والاسترداد في سير عمل مستندات مبني باستخدام LlamaIndex. كما يوضح الفرق بين التنفيذ داخل العملية وسجلات التطبيق الدائمة، ويسلط الضوء على قيد مهم في تقييم الاستمرارية المقدم: لم يستأنف LlamaIndex Context المتسلسل في عملية جديدة ضمن
شرح عملي · متقدم بناء API باستخدام LangGraph وFastAPI تعلّم كيفية تصميم حدّ فاصل متوافق مع OpenAI API حول سير عمل مبني على LangGraph. يركّز هذا الدليل على التمييز المعماري الموثّق بين سير عمل التطبيق وعقد HTTP العامة الخاصة به، إضافةً إلى فحوصات التوافق المطلوبة للاستجابات العادية وserver-sent events (SSE). ولا يقدّم الدليل تطبيق RAG
نطاق الشرح العملي: يغطي هذا الدليل الجوانب من تجربة بناء التطبيقات في Google AI Studio التي يؤكدها السياق المتاح للمصادر. ولا يقدّم تكاملًا مع OpenAI ChatGPT أو Anthropic Claude API، ولا يدّعي التحقق منه. بناء تطبيق Next.js باستخدام Google AI Studio تدعم تجربة بناء التطبيقات المحدّثة في Google AI Studio أطر Next.js وReact وAngular. ويُوصف
شرح عملي تقني · حل تذاكر الدعم باستخدام RAG · مستوى متوسط بناء موجّه تذاكر RAG أكثر أمانًا باستخدام Next.js وGPT-٤ صمّم سير عمل لتوجيه تذاكر الدعم يسترجع الأدلة الهندسية التاريخية ذات الصلة قبل طلب توصية من نموذج من فئة GPT-٤. يركّز هذا الإصدار على الإمكانات والمخاطر التي أكدها البحث المقدم: الاسترجاع الدلالي، وإعادة الترتيب،