دوره «پیشرفته RAG: از بردار تا گراف با Neo4j و AutoGen تطبیقی RAG ۲۰۲۴-۱۰» در پلتفرم Udemy ارائه شده و به صورت رایگان برای دانلود در اختیار علاقه‌مندان هوش مصنوعی قرار دارد. این دوره به مبانی و پیچیدگی‌های ترکیبی بین جستجوی برداری (Vector Search)، تبدیل بردارها به گراف دانش و نگهداری آن‌ها در پایگاه‌داده گرافی Neo4j و نهایتاً تولید محتوای تطبیقی با AutoGen می‌پردازد. فراگیران در این آموزش گام‌به‌گام با مفاهیم Retrieval-Augmented Generation (RAG) آشنا شده و می‌آموزند چگونه یک جریان کاری end-to-end را پیاده‌سازی کنند.

طراحی این دوره به گونه‌ای است که برای توسعه‌دهندگان، دانشمندان داده و معماران نرم‌افزار مناسب باشد و هر کسی با تسلط اولیه بر پایتون بتواند از مطالب بهره ببرد. تمرکز اصلی در این دوره بر تکیه‌گاه‌های برداری، اندکس‌سازی سریع، ساختاردهی دانش به شکل گراف و تولید پرسش و پاسخ هوشمند با استفاده از مدل‌های زبانی و AutoGen است.

• دریافت ویدئوهای آموزشی با کیفیت HD و کدهای آماده برای تمرین در محیط Jupyter Notebook.
• یادگیری ترکیب الگوریتم‌های برداری با گراف‌پردازی برای افزایش دقت و سرعت پرسش‌وپاسخ.
• تسلط بر پیاده‌سازی پایگاه‌داده Neo4j برای نگهداری و بازیابی گراف دانش.
• توسعه واسط‌های تطبیقی با کتابخانه AutoGen جهت تولید پاسخ‌های هوشمند متناسب با پرسش کاربر.
• افزایش مهارت در طراحی جریان‌های End-to-End در حوزه RAG و کاربرد در پروژه‌های تحقیقاتی و صنعتی.

• آشنایی پایه‌ای با زبان برنامه‌نویسی پایتون (Python).
• مفاهیم مقدماتی یادگیری ماشین و مدل‌های زبانی (Language Models).
• نصب و راه‌اندازی Neo4j Community Edition.
• آشنایی مختصر با REST API و درخواست‌های HTTP.

• مبانی و تئوری Retrieval-Augmented Generation و کاربردهای آن.
• تولید و استفاده از Embedding برای جستجوی برداری متن.
• طراحی و پیاده‌سازی گراف دانش در Neo4j و فراخوانی کوئری با Cypher.
• ادغام نتایج جستجوی برداری با گراف برای افزایش کیفیت پاسخ.
• کار با کتابخانه AutoGen و ایجاد مکالمات تطبیقی بر مبنای RAG.
• بهینه‌سازی عملکرد سیستم برای پاسخگویی در مقیاس بزرگ (Large Scale).
• آشنایی با چالش‌های عملی، دیباگینگ و تست واحد (Unit Testing).

• بخش اول – مقدمه و نصب ابزارها: معرفی RAG، نصب Python، Neo4j و کتابخانه‌های OpenAI و AutoGen.
• بخش دوم – کار با Embedding: تولید بردارهای متن، استفاده از مدل‌های پیش‌آماده و ساخت ایندکس با FAISS.
• بخش سوم – طراحی گراف دانش در Neo4j: مفاهیم نُد و لبه، کوئری‌نویسی با Cypher و اتصال به پایتون.
• بخش چهارم – ادغام بردار و گراف: الگوریتم‌های RAG برای ترکیب نتایج برداری و گرافی.
• بخش پنجم – AutoGen تطبیقی: تنظیمات، طراحی prompt و کنترل جریان مکالمه با AutoGen.
• بخش ششم – بهینه‌سازی و تولید در مقیاس بالا: کشینگ، بارگذاری موازی و تست عملکرد.
• بخش هفتم – پروژه نهایی: پیاده‌سازی یک چت‌بات هوشمند که از بردار و گراف برای پاسخگویی استفاده می‌کند.

در بخش‌های عملی دوره، چندین مثال کاربردی بررسی می‌شود که شامل موارد زیر است:

• ساخت یک سیستم سؤال و جواب برای مقالات تحقیقاتی با ایندکس‌گذاری برداری و پایگاه‌داده گراف.
• تولید پیشنهادات هوشمند برای کتاب‌ها با ترکیب اطلاعات متنی و ارتباطات گرافی نویسندگان.
• طراحی یک چت‌بات خرید آنلاین که بر اساس تاریخچه تعاملات مشتری، محصول مناسب پیشنهاد می‌دهد.
• راه‌اندازی یک داشبورد مانیتورینگ برای پیگیری عملکرد کوئری‌های برداری و گراف.

در هر مثال، کد کامل، توضیحات گام‌به‌گام و نکات دیباگینگ ارائه شده تا فراگیر به درک عمیق‌تری از پیاده‌سازی برسد.

• هماهنگی بردار و گراف باعث افزایش دقت و تنوع پاسخ‌ها می‌شود.
• AutoGen امکان کنترل دقیق‌تر جریان مکالمه و تنظیم پویا را فراهم می‌کند.
• بهینه‌سازی ایندکس‌گذاری و استفاده از کش برای پاسخگویی سریع در سیستم‌های حجیم ضروری است.
• نگهداری و بروزرسانی گراف دانش در محیط عملیاتی نیازمند استراتژی‌های نسخه‌بندی و ورژنینگ است.

دوره «پیشرفته RAG: از بردار تا گراف با Neo4j و AutoGen تطبیقی RAG ۲۰۲۴-۱۰» فرصت بی‌نظیری است برای توسعه‌دهندگان و محققانی که می‌خواهند سیستم‌های هوشمند پرسش‌وپاسخ و چت‌بات‌های پیشرفته بسازند. از مفاهیم پایه تا پروژه نهایی، این دوره مسیر یادگیری جامعی را ارائه می‌دهد. برای دانلود رایگان نرم‌افزارها و ویدئوهای دوره می‌توانید از لینک‌های ارائه‌شده در پلتفرم Udemy استفاده کنید و مهارت‌های خود را در زمینه RAG و گراف‌پایگاه‌ها به سطح حرفه‌ای ارتقا دهید.