معرفی دوره

در عصر اطلاعات، پاسخ‌گویی هوشمند و به‌موقع به پرسش‌های کاربران یک مزیت رقابتی بزرگ محسوب می‌شود. در این دوره جامع و عملی با عنوان “ساخت یک راه‌حل RAG از صفر” برای پلتفرم LinkedIn (نسخه 2025-1) همراه خواهید شد تا یاد بگیرید چگونه با استفاده از تکنیک‌های Retrieval-Augmented Generation سیستمی طراحی کنید که اطلاعات مستند را بازیابی و به صورت پاسخ‌های دقیق و طبیعی تولید کند. این دوره برای توسعه‌دهندگان، کارشناسان داده و علاقه‌مندان به هوش مصنوعی مناسب است و به صورت رایگان قابل دانلود می‌باشد.

چه مواردی می‌آموزید

• مفاهیم پایه‌ای RAG و تفاوت آن با مدل‌های معمولی تولید زبان
• راه‌اندازی و پیکربندی محیط توسعه روی LinkedIn AI Platform
• ساختار داده‌ای مناسب برای نمایه‌سازی مستندات و پرس‌و‌جو
• ایجاد یک موتور بازیابی با Elasticsearch یا Pinecone
• ادغام موتور بازیابی با مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)
• تنظیمات بهینه‌سازی (Fine-tuning) و شخصی‌سازی پاسخ‌ها
• پیاده‌سازی رابط کاربری (UI) ساده برای ارسال پرسش و دریافت پاسخ
• استقرار نهایی روی سرور و تنظیم مقیاس‌پذیری

مزایا و فواید دوره

• یادگیری گام به گام از نصب پیش‌نیاز تا استقرار کامل
• دستیابی به تجربه عملی و واقعی در پروژه‌های هوش مصنوعی
• قابلیت استفاده در سناریوهای پشتیبانی مشتریان، سامانه‌های پرسش و پاسخ، چت‌بات و …
• افزایش مهارت در مدیریت پایگاه داده مستندات و موتورهای جستجو
• دانلود رایگان نرم‌افزار و سورس‌کدهای کاربردی جهت توسعه شخصی
• گواهی پایان دوره معتبر برای ارتقاء رزومه و پروفایل LinkedIn

پیش‌نیازها

• آشنایی مقدماتی با زبان Python و بسته‌های مرتبط (برای مثال FastAPI، Requests)
• درک کلی از مفاهیم پایگاه داده و نمایه‌سازی مستندات
• آشنایی با سرویس‌های ابری (AWS، Azure یا GCP) برای استقرار
• حداقل تجربه کار با مدل‌های زبان بزرگ (مانند OpenAI GPT یا مدل‌های بومی)

بخش‌های دوره

• بخش ۱: مقدمات RAG و معرفی ابزارها
  آشنایی با اصول Retrieval-Augmented Generation، مقایسه با سایر روش‌ها و معرفی پلتفرم LinkedIn AI.
• بخش ۲: نمایه‌سازی مستندات
  ایجاد و پردازش مجموعه مستندات، طراحی ساختار JSON و بارگذاری در موتور جستجو.
• بخش ۳: راه‌اندازی موتور بازیابی
  پیاده‌سازی Elasticsearch/Pinecone، تنظیم پارامترهای similarity و retrieval pipeline.
• بخش ۴: یکپارچه‌سازی با مدل زبان
  ارسال پرسش به Retrieval Layer و الحاق نتایج به مدل LLM برای تولید پاسخ.
• بخش ۵: بهینه‌سازی و شخصی‌سازی
  تنظیم وزن مستندات بازیابی‌شده، کاهش Hallucination و بهبود کیفیت خروجی.
• بخش ۶: توسعه رابط کاربری
  ساخت فرم پرسش و نمایش پاسخ در وب (استفاده از React یا Vue.js).
• بخش ۷: استقرار و مانیتورینگ
  راه‌اندازی روی سرور ابری، تنظیم Auto-Scaling و نظارت بر عملکرد با ابزارهایی مانند Prometheus.
• بخش ۸: نمونه‌های کاربردی و پروژه نهایی
  پیاده‌سازی یک چت‌بات پشتیبانی مشتری و یک سامانه پرسش و پاسخ روی پروفایل LinkedIn.

مثال‌های عملی

در هر فصل از دوره، مثال‌های کاربردی و کدهای آماده ارائه می‌شود. به عنوان نمونه:

• ایجاد یک تابع Python برای بازیابی سه مستند مرتبط با پرسش کاربر و الحاق آن‌ها به prompt مدل.
• بهینه‌سازی prompt engineering برای جلوگیری از تولید محتواهای غیرمرتبط.
• استفاده از وب‌هوک LinkedIn برای ارسال پاسخ خودکار به کامنت‌ها یا پیام‌های دریافتی.

نکات کلیدی و جمع‌بندی

در پایان این دوره شما قادر خواهید بود:

• یک RAG Pipeline کامل بسازید و مستندات خود را به سرعت بازیابی کنید.
• پاسخ‌های با کیفیت، دقیق و سریع تولید کنید و کاربر را راضی نگه دارید.
• چالش‌های عملی در استقرار همزمان موتور بازیابی و مدل را مدیریت کنید.
• از سورس‌کدهای رایگان بهره ببرید و دوره را در پروژه‌های واقعی پیاده کنید.

هم‌اکنون این دوره جامع را رایگان دانلود کرده و مهارت‌های خود در زمینه هوش مصنوعی و پاسخ‌گویی هوشمند را به سطح بالاتری ارتقاء دهید!