ما الذي ستستفيده من الجلسة
- فهم المبادئ الأساسية لبنية RAG (التوليد المعزز بالاسترجاع) واستيراد قواعد المستندات.
- تعلم تصميم وكلاء ذكاء اصطناعي معقدين مزودين بأدوات وذاكرة باستخدام LangGraph أو n8n.
- تحليل واستكشاف الأخطاء الشائعة في مرحلة الإنتاج (الهلوسة، زمن الاستجابة، تكاليف واجهات البرمجة).
ما الذي ستغادر به
- مستودع كود (GitHub boilerplate) يتضمن خط RAG وظيفي وهيكل وكيل LangGraph.
- الوصول إلى سيناريوهات n8n معدة مسبقاً لأتمتة الوكلاء.
- دليل الأمان وتقييم أداء النماذج اللغوية الكبيرة.
معلومات عملية
- الفئة المستهدفة
- المطورون / التقنيون / متخصصو البيانات
- التسجيل
- غير محدد
- المدينة
- الرباط
- اللغة
- Français / Darija
البرنامج
لا يوجد برنامج متاح حالياً
المتدخلون
IT
Imane Tahiri
LLM Engineer
MA
Mehdi Amrani
Full-Stack Lead
