مهندس تكامل نماذج اللغة الكبيرة
LLM Integration Engineer
طور تطبيقات الذكاء الاصطناعي باستخدام LangChain، OpenAI API، هندسة الأوامر وتكامل نماذج اللغة.
مستوى الصعوبة
متوسط إلى متقدم
المدة المتوقعة
6-8 أشهر
عدد المراحل
3
📋المتطلبات الأساسية
Python، أساسيات ML، REST API، فهم LLMs
🎯المسارات الوظيفية المتاحة
مهندس LLMمطور ذكاء اصطناعيمهندس MLمهندس معماري لحلول الذكاء الاصطناعي
ما ستتعلمه في هذا المسار
LangChainOpenAI APIPrompt EngineeringRAGVector DatabasesAI Agents
مراحل المسار التعليمي
1
المرحلة الأساسية - LLMs وواجهات برمجة التطبيقات
المدة المتوقعة: 2-3 أشهر
أساسيات نماذج اللغة الكبيرة
مقدمة في LLMs
فهم نماذج اللغة
📚المواضيع الرئيسية:
- •LLM concepts
- •GPT architecture
- •Tokenization
- •Context windows
- •Model capabilities
- •Limitations
💡أمثلة عملية ستطبقها:
- ✓استكشاف GPT
- ✓تحليل الرموز
- ✓حالات استخدام LLM
إتقان OpenAI API
واجهة OpenAI
📚المواضيع الرئيسية:
- •API setup
- •Chat completions
- •Parameters (temperature, tokens)
- •Streaming
- •Function calling
- •Error handling
💡أمثلة عملية ستطبقها:
- ✓سكريبتات Python OpenAI
- ✓روبوت محادثة أساسي
- ✓تكامل API
هندسة الأوامر
فن الأوامر
📚المواضيع الرئيسية:
- •Prompt design
- •Few-shot learning
- •Chain-of-thought
- •System prompts
- •Prompt templates
- •Optimization
💡أمثلة عملية ستطبقها:
- ✓أوامر محسنة
- ✓قوالب قابلة لإعادة الاستخدام
- ✓اختبار A/B للأوامر
2
المرحلة المتوسطة - LangChain وRAG
المدة المتوقعة: 2-3 أشهر
أطر عمل متقدمة
إطار عمل LangChain
إطار LLM قوي
📚المواضيع الرئيسية:
- •LangChain basics
- •Chains
- •Agents
- •Memory
- •Tools
- •Callbacks
💡أمثلة عملية ستطبقها:
- ✓سلاسل LangChain
- ✓وكيل مستقل
- ✓إدارة الذاكرة
قواعد البيانات الشعاعية والتضمينات
قواعد البيانات الشعاعية
📚المواضيع الرئيسية:
- •Embeddings
- •Vector databases (Pinecone, Weaviate)
- •Semantic search
- •Similarity search
- •Indexing
- •Retrieval
💡أمثلة عملية ستطبقها:
- ✓إنشاء التضمينات
- ✓البحث الدلالي
- ✓إعداد قاعدة بيانات شعاعية
RAG (التوليد المعزز بالاسترجاع)
أنظمة RAG
📚المواضيع الرئيسية:
- •RAG architecture
- •Document loading
- •Text splitting
- •Retrieval strategies
- •Context injection
- •Response generation
💡أمثلة عملية ستطبقها:
- ✓نظام RAG كامل
- ✓أسئلة وأجوبة على المستندات
- ✓قاعدة معرفة بالذكاء الاصطناعي
3
المرحلة المتقدمة - وكلاء الذكاء الاصطناعي والإنتاج
المدة المتوقعة: 2-3 أشهر
أنظمة الإنتاج
وكلاء الذكاء الاصطناعي
وكلاء مستقلون
📚المواضيع الرئيسية:
- •Agent types
- •ReAct pattern
- •Tool usage
- •Multi-agent systems
- •Agent orchestration
- •Autonomous agents
💡أمثلة عملية ستطبقها:
- ✓وكيل مع أدوات
- ✓نظام متعدد الوكلاء
- ✓وكيل مستقل
الضبط الدقيق ونماذج مخصصة
تخصيص النماذج
📚المواضيع الرئيسية:
- •Fine-tuning GPT
- •Dataset preparation
- •Training
- •Evaluation
- •Custom embeddings
- •Model deployment
💡أمثلة عملية ستطبقها:
- ✓ضبط دقيق OpenAI
- ✓مجموعة بيانات مخصصة
- ✓تقييم النموذج
الإنتاج والتوسع
نشر الإنتاج
📚المواضيع الرئيسية:
- •API optimization
- •Caching strategies
- •Cost management
- •Monitoring
- •Security
- •Scaling LLM apps
💡أمثلة عملية ستطبقها:
- ✓تطبيق جاهز للإنتاج
- ✓مراقبة LLM
- ✓تحسين التكاليف
هل أنت مستعد لبدء رحلتك التعليمية؟
انضم إلى آلاف المتعلمين الذين بدأوا رحلتهم معنا واحصل على دعم مباشر من خبراء المجال
نصائح للنجاح في هذا المسار
💪
الممارسة المستمرة
اعمل على مشاريع عملية بانتظام لتطبيق ما تعلمته
👥
انضم لمجتمع
تواصل مع متعلمين آخرين وشارك تجربتك وتعلم منهم
📝
دوّن ملاحظاتك
احتفظ بسجل لما تعلمته وارجع إليه عند الحاجة
🎯
حدد أهدافاً واضحة
قسّم المسار إلى أهداف صغيرة واحتفل بإنجازاتك