الذكاء الاصطناعي التوليدي وهندسة RAG Certification
صمّم تطبيقات LLM موثوقة وجاهزة للإنتاج مع الاسترجاع
Key facts
- Level: Professional
- Field: Artificial Intelligence & LLMs
- Estimated study time: about 30 hours
- Credential price: $213
- Exam: 66 questions · 90 minutes · pass mark 75%
About the الذكاء الاصطناعي التوليدي وهندسة RAG certification
أتقن الانضباط الهندسي وراء أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدي الإنتاجية المبنية على نماذج اللغة الكبيرة. تبدأ هذه الشهادة الاحترافية بكيفية توجيه النموذج في وقت الاستنتاج: تقنيات التوجيه (التعلم من الصفر، والتعلم من أمثلة قليلة، وسلسلة التفكير)، وتصميم التوجيهات النظامية والأدوار، ومعاملات فك التشفير — الحرارة وأعلى-k وأعلى-p — التي تُوازن الحتمية مع التنوع. جوهر الدورة هو التوليد المعزَّز بالاسترجاع (RAG) من الألف إلى الياء: تحميل المستندات وتقطيعها (الحجم والتداخل والاستراتيجيات الدلالية)، وتضمين النص للاسترجاع، وتخزين المتجهات في قاعدة بيانات متجهية بالفهرس المناسب (HNSW وIVF)، وقياس التشابه بجيب التمام والضرب النقطي. ستتعمق في الاسترجاع ذاته — المتجهات الكثيفة، والبحث المعجمي المتناثر/BM25، والاندماج الهجين، وإعادة الترتيب بالمُشفِّرات المتقاطعة — ثم تُجمّع نافذة سياق تحترم ميزانيات الرمز المميز وتتجنب نمط الفشل «المفقود في المنتصف». الثلث الأخير هو ما يُفرّق العروض التجريبية عن المنتجات الحقيقية: تأسيس الإجابات بالاستشهادات، وتشخيص الهلوسة والحدّ منها، وتقييم مسار RAG من حيث الأمانة وصلة الإجابة (RAGAS)، وتوصيل استدعاء الدوال/الأدوات ومخرجات JSON المنظّمة، وإضافة الحواجز الواقية وعوامل تصفية الأمان، والتحكم في التكلفة بالتخزين المؤقت. بحلول النهاية ستكون قادرًا على تصميم تطبيق RAG موثوق وبنائه وتقييمه وتصحيح أخطائه، والدفاع عن كل خيار معماري في مواجهة البدائل.
What you will learn
The official الذكاء الاصطناعي التوليدي وهندسة RAG study course covers:
- Prompting & Decoding Control — Steer an LLM at inference time: zero/few-shot and chain-of-thought prompting, system prompts, and the decoding dials — temperature, top-k, top-p.
- The RAG Pipeline End to End — The full architecture: offline ingest (load, chunk, embed, index) and online query (embed, retrieve, rerank, generate), plus chunking strategy.
- Vector Databases & Retrieval — Storing and searching embeddings: HNSW and IVF indexes, similarity metrics, and dense vs sparse vs hybrid retrieval with reranking.
- Grounding, Hallucination & Evaluation — Context-window assembly, hallucination causes and mitigation, citations, and measuring RAG quality with faithfulness, relevance, and RAGAS.
- Tools, Structured Output, Guardrails & Cost — Function/tool calling, structured JSON output, guardrails and safety against prompt injection, and controlling latency and cost with caching.
- مختبر عملي — بناء RAG مُوثَّق — مشروع ختامي موجّه: بناء RAG مُوثَّق يعمل من البداية إلى النهاية في Google Colab — استيعاب وتقسيم، وتضمين وفهرسة باستخدام FAISS (مسطح + HNSW)، واسترجا…
Prerequisites
Frequently asked questions
- Is the الذكاء الاصطناعي التوليدي وهندسة RAG certificate verifiable?
- Yes. Every issued Hootix Academy certificate carries a unique credential code that anyone can verify online.
- How is the الذكاء الاصطناعي التوليدي وهندسة RAG exam structured?
- It is a 90-minute ID-verified multiple-choice exam of 66 questions; you need 75% to pass.
- Do I need to buy the course to take the exam?
- Each certification is sold three ways: the exam on its own, the online course on its own, or both together as a Course + exam bundle (the bundle price is the course price plus the exam price).
- How long does the الذكاء الاصطناعي التوليدي وهندسة RAG course take?
- About 30 hours of self-paced study.