ai powered search
1.0.0
أمثلة التعليمات البرمجية لكتاب البحث المدعوم بالذكاء الاصطناعي من تأليف Trey Grainger وDoug Turnbull وMax Irwin. نشرته منشورات مانينغ.
يُعلمك البحث المدعوم بالذكاء الاصطناعي أحدث تقنيات التعلم الآلي لإنشاء محركات بحث تتعلم باستمرار من المستخدمين والمحتوى الخاص بك لتحفيز المزيد من البحث الذكي والمدرك للمجال.
تتطور تكنولوجيا محركات البحث بسرعة، حيث يقود الذكاء الاصطناعي (AI) الكثير من هذا الابتكار. تعمل أهمية التعهيد الجماعي وتكامل نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) مثل GPT والنماذج الأساسية الأخرى على تسريع قدرات تكنولوجيا البحث وتوقعاتها بشكل كبير.
سيعلمك البحث المدعوم بالذكاء الاصطناعي تقنيات البحث الحديثة المستندة إلى علم البيانات مثل:
من المتوقع أن تكون محركات البحث اليوم ذكية، بحيث تتفهم الفروق الدقيقة في الاستعلامات باللغة الطبيعية، بالإضافة إلى تفضيلات كل مستخدم وسياقه. يمكّنك هذا الكتاب من إنشاء محركات بحث تستفيد من تفاعلات المستخدم والعلاقات الدلالية المخفية في المحتوى الخاص بك لتقديم تجارب بحث أفضل وأكثر صلة تلقائيًا.
لتسهيل الإعداد، يتم شحن جميع التعليمات البرمجية في Jupyter Notebooks وتعبئتها في حاويات Docker. وهذا يعني أن تثبيت Docker ثم سحب (أو بناء) وتشغيل حاويات Docker الخاصة بالكتاب هو الإعداد الضروري الوحيد. يوفر الملحق أ من الكتاب إرشادات كاملة خطوة بخطوة لتشغيل أمثلة التعليمات البرمجية، ولكن يمكنك تشغيل ما يلي للتشغيل بسرعة:
إذا لم تكن قد سحبت الكود المصدري محليًا بالفعل، فقم بتشغيل:
git clone https://github.com/treygrainger/ai-powered-search.git
بعد ذلك، لإنشاء قاعدة التعليمات البرمجية وبدء تشغيلها باستخدام دفاتر ملاحظات Jupyter التفاعلية، قم بتشغيل:
cd ai-powered-search
docker compose up
هذا كل ما يتطلبه الأمر! بمجرد إنشاء الحاويات وتشغيلها (قد يستغرق ذلك بعض الوقت، خاصة في البناء الأول)، قم بزيارة: http://localhost:8888 لتشغيل دفتر الترحيب ورؤية جدول المحتويات لجميع أمثلة التعليمات البرمجية المباشرة من جميع أنحاء كتاب.
يُعلم البحث المدعوم بالذكاء الاصطناعي العديد من تقنيات البحث الحديثة التي تستفيد من أساليب التعلم الآلي. بينما نستخدم تقنيات محددة لإظهار المفاهيم، فإن معظم التقنيات قابلة للتطبيق على العديد من محركات البحث الحديثة وقواعد بيانات المتجهات.
في جميع أنحاء الكتاب، جميع أمثلة التعليمات البرمجية موجودة في Python ، مع استخدام PySpark (واجهة Python لـ Apache Spark ) بشكل كبير في مهام معالجة البيانات. محرك البحث الافتراضي الذي يتم الاستفادة منه من خلال أمثلة الكتاب هو Apache Solr ، ولكن يتم استخلاص معظم الأمثلة بعيدًا عن محرك البحث المحدد، وسيكون التنفيذ القابل للتبديل متاحًا قريبًا لمعظم محركات البحث وقواعد بيانات المتجهات الشائعة. لمزيد من المعلومات حول تجريدات محرك البحث وعمليات التكامل المخصصة، راجع وثائق المحرك.
انظر القائمة الكاملة : محركات البحث المدعومة وقواعد بيانات المتجهات
[ ملاحظة : إذا كنت تعمل لدى شركة محرك بحث/قاعدة بيانات متجهة، أو مشروع، أو موفر استضافة وترغب في العمل معنا للحصول على دعم المحرك الخاص بك، فيرجى التواصل مع [email protected]]
يتضمن شراؤك للبحث المدعوم بالذكاء الاصطناعي إمكانية الوصول عبر الإنترنت إلى منتدى Manning's LiveBook. يتيح لك ذلك تقديم التعليقات وطرح الأسئلة حول أي جزء من الكتاب. بالإضافة إلى ذلك، لا تتردد في إرسال طلبات السحب أو مشكلات Github أو التعليقات على مستودع Github الرسمي للمشروع على https://github.com/treygrainger/ai-powered-search.
جميع التعليمات البرمجية الموجودة في هذا المستودع مفتوحة المصدر بموجب ترخيص Apache، الإصدار 2.0 (ASL 2.0)، ما لم ينص على خلاف ذلك.
لاحظ أنه عند تنفيذ التعليمات البرمجية، قد يسحب تبعيات إضافية تتبع تراخيص بديلة، لذا يرجى التأكد من فحص تلك التراخيص قبل استخدامها في مشاريعك للتأكد من ملاءمتها. قد يشتمل الكود أيضًا على مجموعات بيانات تخضع لتراخيص مختلفة، بعضها قد يكون مستمدًا من نماذج الذكاء الاصطناعي وبعضها قد يكون مستمدًا من عمليات الزحف على الويب للبيانات الخاضعة للاستخدام العادل بموجب قوانين حقوق الطبع والنشر في بلد النشر (الولايات المتحدة الأمريكية). . يتم نشر أي مجموعات بيانات من هذا القبيل "كما هي"، لغرض وحيد هو توضيح المفاهيم الواردة في الكتاب، وقد تخضع مجموعات البيانات هذه والتراخيص المرتبطة بها للتغيير بمرور الوقت.
إذا لم تكن لديك نسخة بعد، فيرجى دعم المؤلفين والناشر عن طريق شراء نسخة من AI-Powered Search . سيرشدك خطوة بخطوة عبر المفاهيم والتقنيات الموضحة في أمثلة التعليمات البرمجية الموجودة في هذا المستودع، مما يوفر السياق والرؤى اللازمة لمساعدتك على فهم التقنيات بشكل أفضل.
