بناء قاعدة بيانات متجهية باستخدام FAISS وPostgreSQL

درس تقني متقدم ⏱ ٦٠ دقيقة قراءة © بوابة الذكاء الاصطناعي ٢٠٢٦-٠٦-٢٥ تعلم كيفية بناء قاعدة بيانات متجهية عالية الأداء باستخدام أحدث إصدارات FAISS وPostgreSQL لتطبيقات الذكاء الاصطناعي، مما يتيح عمليات البحث عن التشابه بكفاءة ويعزز سير العمل في الذكاء الاصطناعي. المتطلبات الأساسية FAISS v١.١٤.٠ مع امتدادات cuVS PostgreSQL ١٨ مع pgvector v٠.٩.٠ فهم أساسي

دليل دمج تطبيق الاختبار الطبي باستخدام GPT-5.2

درس تقني متوسط ⏱ ٤٥ دقيقة قراءة © بوابة الذكاء الاصطناعي ٢٠٢٦-٠٦-١٩ تعلم كيفية دمج GPT-5.2 API في تطبيق Next.js لإنشاء تطبيق اختبار طبي ديناميكي. المتطلبات الأساسية Node.js v١٨.٠ أو أعلى Next.js v١٣.٠ أو أعلى مفتاح OpenAI API معرفة أساسية بـ React و Next.js ما الذي سنبنيه في هذا الدرس التقني، سنقوم ببناء تطبيق اختبار

تخصيص نماذج الذكاء الاصطناعي لمهام متخصصة

درس تقني متقدم ⏱ قراءة لمدة ٤٥ دقيقة © بوابة الذكاء الاصطناعي ٢٠٢٦-٠٦-١٦ تعلم كيفية تخصيص نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) لتعزيز قدرات التواصل في المجالات المتخصصة، مثل ملاجئ المشردين، باستخدام أدوات وتقنيات الذكاء الاصطناعي الحديثة مثل LoRA. المتطلبات الأساسية Python ٣.١٠+ مفتاح API من OpenAI (أحدث إصدار) الإلمام بمفاهيم تعلم الآلة ما الذي نبنيه في

دمج بايثون مع Meta Llama 3 للذكاء الاصطناعي

درس تقني متوسط ⏱ ٤٥ دقيقة قراءة © بوابة الذكاء الاصطناعي ٢٠٢٦-٠٦-١٧ تعلم كيفية دمج بايثون مع Meta Llama 3 لبناء تطبيقات ذكاء اصطناعي قوية. يغطي هذا الدرس التقني الإعداد، دمج API، والتطبيقات العملية. المتطلبات الأساسية بايثون ٣.٩ أو أعلى مفتاح API لـ Meta Llama 3 فهم أساسي لمفاهيم بايثون والذكاء الاصطناعي ما الذي سنبنيه

بناء نظام RAG باستخدام Python وOpenAI

درس تقني متوسط ⏱ ٦٠ دقيقة قراءة © بوابة الذكاء الاصطناعي ٢٠٢٦-٠٦-١٥ في هذا الدرس التقني، ستتعلم كيفية بناء نظام قوي لتوليد المعلومات المعززة بالاسترجاع (RAG) باستخدام Python وSDK الأحدث من OpenAI. سيعزز هذا النظام استجابات نموذج اللغة الخاص بك من خلال تأصيلها في بيانات ذات صلة، مع التركيز على التطبيقات في منطقة الخليج العربي.

بناء قاعدة بيانات متجهات باستخدام Milvus و FAISS

درس تقني متقدم ⏱ ١٢٠ دقيقة قراءة © بوابة الذكاء الاصطناعي ٢٠٢٦-٠٦-٠٩ في هذا الدرس، ستقوم ببناء قاعدة بيانات متجهات عالية الأداء باستخدام Milvus و FAISS لتشغيل التطبيقات الذكية بالبحث الدلالي. المتطلبات الأساسية Python ٣.١٠ أو أعلى Milvus v٢.٢.٠ أو أعلى FAISS v١.١٣.٠ Docker v٢٠.١٠ أو أعلى معرفة أساسية بـ Docker وبرمجة Python ما الذي

Next.js ١٤ و GPT-4o: بناء تطبيق دردشة

درس تقني متوسط ⏱ ٤٠ دقيقة قراءة © بوابة الذكاء الاصطناعي ٢٠٢٦-٠٦-١٠ قم ببناء تطبيق دردشة باستخدام Next.js ١٤ ودمجه مع GPT-4o من OpenAI للحصول على محادثات مدفوعة بالذكاء الاصطناعي في الوقت الحقيقي. المتطلبات الأساسية Node.js إصدار ١٨ أو أعلى Next.js ١٤ مفتاح API من OpenAI معرفة متوسطة بـ JavaScript وReact ما الذي سنبنيه في

بناء الذكاء الاصطناعي باستخدام Claude Sonnet ٤.٦ وLangChain

درس تقني متوسط ⏱ قراءة لمدة ٤٥ دقيقة © بوابة الذكاء الاصطناعي ٢٠٢٦-٠٦-٠٦ تعلم كيفية بناء تطبيق ذكاء اصطناعي محادث باستخدام Claude Sonnet ٤.٦ وLangChain، مستفيدًا من أحدث التطورات في الذكاء الاصطناعي لتحقيق تفاعلات ديناميكية. المتطلبات الأساسية Python ٣.١٠ أو أحدث مفتاح API لـ Claude Sonnet ٤.٦ مهارات برمجة متوسطة ما الذي نبنيه في هذا

بناء ذكاء اصطناعي محادثي باستخدام LlamaIndex

درس تقني متوسط ⏱ ٢٠ دقيقة قراءة © بوابة الذكاء الاصطناعي ٢٠٢٦-٠٦-٠٤ تعلم كيفية بناء وكيل ذكاء اصطناعي محادثي ذكي باستخدام LlamaIndex لتنظيم وتوجيه الطلبات ديناميكيًا بين واجهات برمجة التطبيقات الخاصة بـ OpenAI وAnthropic. المتطلبات الأساسية Python ٣.١٠ أو أحدث مفاتيح API لـ OpenAI وAnthropic معرفة متوسطة بـ Python والبرمجة غير المتزامنة ما الذي نبنيه

بناء نظام RAG باستخدام OpenAI وPinecone

بناء نظام حديث لتوليد المعلومات المعزز بالاسترجاع (RAG) باستخدام OpenAI وPinecone تعلم كيفية بناء نظام توليد المعلومات المعزز بالاسترجاع (RAG) المتطور باستخدام نماذج GPT من OpenAI وPinecone لاسترجاع وتوليد المعلومات بكفاءة. سيرشدك هذا الدرس التقني خلال إعداد نظام يجمع بين قوة نماذج اللغة وقواعد البيانات المتجهية لاسترجاع المعلومات ذات الصلة وتوليد ردود غنية بالسياق، مع

بناء أتمتة سير عمل متقدمة باستخدام LangChain وLangGraph

درس تقني متقدم ⏱ قراءة لمدة ٤٥ دقيقة © بوابة الذكاء الاصطناعي ٢٠٢٦-٠٦-٠٣ قم ببناء سير عمل متعدد الوكلاء بجودة إنتاجية باستخدام LangGraph v1.2. استخدم التنسيق القائم على الحالة لإدارة حلقات التفكير الذاتي بأمان. المتطلبات الأساسية Python 3.10+ LangChain v1.3.4+ وLangGraph v1.2.4+ OpenAI API Key (GPT-4o) فهم Pydantic وTypedDict لإدارة الحالة التثبيت pip install langchain==1.3.4

بناء ذكاء اصطناعي محادثاتي باستخدام Claude وChatGPT APIs: دليل عملي

درس تقني متوسط ⏱ ٣٥ دقيقة قراءة © بوابة الذكاء الاصطناعي ٢٠٢٦-٠٦-٠٢ تصميم بوابة LLM متعددة المزودين في Next.js باستخدام معالجات مسار App Router للتبديل الديناميكي بين طلبات الإنتاج بين معماريات OpenAI وAnthropic مع الحفاظ على سياق الحالة. المتطلبات الأساسية Node.js ١٨.x أو أعلى Next.js ١٤.x أو ١٥.x (هيكل App Router) مفاتيح API صالحة تم