في الكورس ده هتعرف تعمل

✅ ما هو RAG
تعريف RAG (Retrieval-Augmented Generation) وآلية عمله في تحسين إجابات نماذج الذكاء الاصطناعي عبر البحث في قاعدة بيانات قبل التوليد

✅ ما هو Vector DB
شرح قواعد البيانات الشعاعية (Vector Database) ودورها في تخزين واسترجاع البيانات المعقدة مثل النصوص، الصور، والصوت

✅ Vector Embedding
توضيح مفهوم Embedding وكيفية تحويل النصوص والبيانات إلى أرقام (Vectors) لتسهيل البحث والفهم

✅ Vector Dimension
شرح أبعاد المتجهات (Dimensions) وأثرها على دقة النتائج وسرعة المعالجة

✅ تطبيقات عالمية عن RAG
أمثلة عملية لاستخدام RAG في شركات كبرى مثل OpenAI، Google، Meta لتحسين محركات البحث وخدمات الدعم

✅ ما هو Tokenization
تعريف التوكنايزيشن كخطوة أساسية لتقسيم النصوص إلى أجزاء صغيرة (Tokens) لمعالجتها داخل نماذج الذكاء

✅ OpenAI Tokenization
شرح طريقة OpenAI في التعامل مع التوكنز وكيفية حسابها في الـ LLMs

✅ Context Windows
توضيح مفهوم نافذة السياق (Context Window) ودورها في تحديد حجم النصوص التي يستطيع النموذج معالجتها دفعة واحدة