اجعل Claude Code 10x أكثر قوة! Code Context هو مكون إضافي MCP يجلب البحث عن التعليمات البرمجية الدلالية إلى Claude Code أو Gemini CLI أو أي عامل ترميز الذكاء الاصطناعي. تعني الفهرسة الكاملة لقاعدة التعليمات البرمجية سياقا أكثر ثراء وإنشاء تعليمات برمجية أفضل. 100٪ مفتوح المصدر.

أفضل 5 تقنيات ضبط دقيقة في LLM ، موضحة بالمرئيات:

لقد تم ضبط LLMs لأكثر من 2 سنوات حتى الآن! فيما يلي أفضل 5 تقنيات ضبط دقيقة ل LLM ، موضحة بالمرئيات:

ما هي هندسة❓ السياق ولماذا يتحدث الجميع عن ذلك ... 👇 أصبحت هندسة السياق بسرعة مهارة حاسمة لمهندسي الذكاء الاصطناعي. لم يعد الأمر يتعلق فقط بالحث الذكي. يتعلق الأمر بالتنسيق المنهجي للسياق. 🔷 المشكلة: يفشل معظم وكلاء الذكاء الاصطناعي ليس لأن النماذج سيئة ، ولكن لأنهم يفتقرون إلى السياق المناسب للنجاح. فكر في الأمر: LLMs ليسوا قراء للعقل. يمكنهم العمل فقط بما تقدمه لهم. تتضمن هندسة السياق إنشاء أنظمة ديناميكية توفر: - المعلومات الصحيحة - الأدوات المناسبة - بالتنسيق الصحيح هذا يضمن أن LLM يمكنه إكمال المهمة بشكل فعال. 🔶 لماذا لا تكفي الهندسة السريعة التقليدية: في وقت مبكر ، ركزنا على "الكلمات السحرية" لإقناع ردود أفضل. ولكن مع نمو تطبيقات الذكاء الاصطناعي المعقدة ، فإن السياق الكامل والمنظم مهم أكثر بكثير من الصياغة الذكية. 🔷 4 مكونات رئيسية لنظام هندسة السياق: 1️⃣ تدفق المعلومات الديناميكي يأتي السياق من مصادر متعددة: المستخدمون ، والتفاعلات السابقة ، والبيانات الخارجية ، واستدعاءات الأدوات. يحتاج نظامك إلى تجميع كل ذلك معا بذكاء. 2️⃣ الوصول إلى الأدوات الذكية إذا كان الذكاء الاصطناعي الخاص بك يحتاج إلى معلومات أو إجراءات خارجية ، فامنحه الأدوات المناسبة. قم بتنسيق المخرجات بحيث تكون قابلة للاستيعاب إلى أقصى حد. 3️⃣ إدارة الذاكرة - قصير المدى: تلخيص المحادثات الطويلة - على المدى الطويل: تذكر تفضيلات المستخدم عبر الجلسات 4️⃣ تحسين التنسيق تتفوق رسالة خطأ وصفية قصيرة على كائن ثنائي كبير الحجم JSON في كل مرة. 🔷 الخلاصة أصبحت هندسة السياق المهارة الأساسية الجديدة لأنها تعالج عنق الزجاجة الحقيقي: ليس القدرة على النموذج ، ولكن بنية المعلومات. مع تحسن النماذج، تصبح جودة السياق هي العامل المحدد. سأشارك المزيد مع تطور الأشياء وتصبح أكثر واقعية! تنزعج!! 🙌 ____ إذا وجدت أنها ثاقبة ، فأعد مشاركتها مع شبكتك. تجدني → @akshay_pachaar ✔️ لمزيد من الأفكار والبرامج التعليمية حول LLMs ووكلاء الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي!

تقطير المعرفة في LLMs ، موضحة بوضوح:

كيف تقوم LLMs بتدريب LLMs ، موضحة بوضوح (مع المرئيات):

دعنا ننشئ تطبيق RAG "الدردشة مع التعليمات البرمجية الخاصة بك" باستخدام Qwen3-Coder:

تطبيق RAG متعدد الوسائط يعمل بالطاقة MCP! يتيح لك القيام ب RAG على: -صوتي -فيديو -الصور - والنص مفتوح المصدر بنسبة 100٪ ، إليك دليل تفصيلي:

لقد قمت للتو ببناء خادم MCP النهائي لنظام الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط. يتيح لك القيام ب RAG عبر الصوت والفيديو والصور والنص! مفتوح المصدر بنسبة 100٪ ، إليك التفصيل الكامل ... 👇

محول مقابل مزيج من الخبراء في LLMs ، موضحة بصريا: