طارق بن جعبل طعيمان

مهندس ذكاء اصطناعي

0%

النماذج اللغوية الضخمة
مشروع عملي احترافي

LLM Agent مع Tools

بناء Agent يستخدم أدوات خارجية (بحث، حسابات، API)

متقدم
3-4 أسابيع
4 مهارات

مقدمة المشروع

في هذا المشروع العملي، ستتعلم كيفية بناء agent يستخدم أدوات خارجية (بحث، حسابات، api). هذا المشروع مصمم خصيصاً لمستوى متقدمويستغرق تقريباً 3-4 أسابيع لإكماله بشكل كامل.

سنتبع منهجية CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining) المعترف بها عالمياً، والتي تضمن بناء مشروع احترافي قابل للتطبيق في بيئة الإنتاج.

ماذا ستتعلم؟

📊 فهم LLM Agents
🔍 استكشاف Function Calling
🧹 تصميم Tools مفيدة
⚙️ بناء ReAct Agent
✅ اختبار قرارات الـ Agent
🚀 نشر agent متعدد الوظائف
منهجية CRISP-DM

خطوات العمل التفصيلية

اتبع هذه الخطوات الست لبناء مشروع احترافي

1
📊

Business Understanding

فهم المشكلة

تحديد الأهداف والمتطلبات من منظور الأعمال

الخطوات العملية:

Agent يؤدي مهام معقدة

2
🔍

Data Understanding

فهم البيانات

جمع البيانات الأولية والتعرف عليها وتحديد جودتها

الخطوات العملية:

تحديد الأدوات المطلوبة

3
🧹

Data Preparation

تحضير البيانات

تنظيف وتحويل البيانات لتكون جاهزة للنمذجة

الخطوات العملية:

إنشاء tool descriptions واضحة

4
⚙️

Modeling

بناء النموذج

اختيار وتطبيق تقنيات النمذجة المناسبة

الخطوات العملية:

بناء Agent مع LangChain + Tools

5

Evaluation

التقييم

تقييم النموذج والتأكد من تحقيق الأهداف

الخطوات العملية:

اختبار سيناريوهات معقدة

6
🚀

Deployment

النشر

نشر النموذج في بيئة الإنتاج

الخطوات العملية:

مساعد شخصي ذكي

المصادر والأدوات

LangChain Agents Documentation
OpenAI Function Calling
ReAct Paper

المهارات المطلوبة

LangChain AgentsFunction CallingTool IntegrationReAct Pattern

إحصائيات سريعة

المستوىمتقدم
المدة3-4 أسابيع
المهارات4
الخطوات6
العودة للمشاريع