درباره دوره

در دهه اخیر، رشد سریع مدلسازی‌های زبان بزرگ (LLM) و سیستم‌های هوش‌مصنوعی، نیازمند پردازش و جستجوی مؤثر در میان حجم عظیمی از داده‌ها بوده است. پایگاه‌های داده برداری به‌عنوان هسته اصلی این راهکارها مطرح شده‌اند و امکان ذخیره و بازیابی بردارهای چند بعدی را با سرعت و دقت بالا فراهم می‌کنند. این دوره آموزشی با زبان پایتون طراحی شده و به شما کمک می‌کند تا از پایه تا سطح پیشرفته، مفهوم بردارسازی، نصب و به‌کارگیری نرم‌افزار رایگان را برای کاربردهای AI و LLM بیاموزید. در پایان دوره، خواهید توانست پروژه‌های واقعی جستجو بر پایه بردار، بازیابی اطلاعات معنایی و استنتاج بر اساس مدل‌های زبانی را پیاده‌سازی کنید.

آنچه در این دوره خواهید آموخت

• مفاهیم پایه‌ای بردارسازی و فضای برداری (Vector Space).
• نصب و پیکربندی پایگاه داده برداری با پایتون.
• درج، به‌روزرسانی و حذف بردارها در دیتابیس.
• جستجوی شباهت برداری با معیارهای مختلف (Cosine, Euclidean).
• ادغام پایگاه داده برداری با مدل‌های زبانی بزرگ (LLM).
• بهینه‌سازی عملکرد با ایندکس‌های مخصوص (HNSW, ANNOY).
• مدیریت داده‌های حجیم و توزیع‌شده در مقیاس بزرگ.
• کار روی پروژه عملی از مرحله طراحی تا استقرار نهایی.

مزایا و ویژگی‌ها

• کاملاً رایگان و متن‌باز، بدون محدودیت لایسنس.
• سازگار با کتابخانه‌های محبوب پایتون مانند NumPy، SciPy و Pandas.
• پشتیبانی از چندین الگوریتم جستجوی سریع برداری.
• مقرون‌به‌صرفه و مناسب برای پیاده‌سازی در تولید (Production).
• مستندات جامع و مثال‌های عملی برای تسلط سریع.
• قابلیت گسترش در محیط‌های ابری و خوشه‌ای.

پیش‌نیازها

• آشنایی مقدماتی با زبان پایتون (توابع، لیست‌ها، ماژول‌ها).
• درک پایه‌ای از مفاهیم آمار و جبر خطی.
• تسلط مختصر بر مفاهیم NLP و مدل‌های زبانی.
• نصب پایتون نسخه 3.7 یا بالاتر روی سیستم.

فصل‌ها و سرفصل‌ها

• فصل 1: معرفی مفاهیم بردارسازی و نیازمندی‌های پروژه.
• فصل 2: مقایسه معماری‌های مختلف پایگاه داده برداری.
• فصل 3: نصب و راه‌اندازی محیط توسعه و ابزارهای وابسته.
• فصل 4: نحوه درج بردار، بروزرسانی و حذف داده‌ها.
• فصل 5: جستجوی شباهت: الگوریتم Cosine، Euclidean و MIPS.
• فصل 6: یکپارچه‌سازی با مدل‌های زبانی (BERT، GPT).
• فصل 7: بهینه‌سازی ایندکس‌های HNSW و ANNOY.
• فصل 8: کاربرد در RAG (Retrieval-Augmented Generation).
• فصل 9: مقیاس‌پذیری و توزیع در خوشه‌های ابری.
• فصل 10: پروژه عملی نهایی و نکات استقرار.

مثال‌های عملی

در این بخش به چند سناریوی کاربردی می‌پردازیم تا کاربرد پایگاه‌های برداری را در پروژه‌های واقعی درک کنید:

• جستجوی شباهت تصویری: تبدیل تصاویر به بردار با استفاده از مدل‌های CNN و یافتن تصاویر مشابه در دیتابیس.
• پاسخ‌گویی شبه‌تعاملی: ترکیب LLM با پایگاه برداری برای بازیابی پاسخ‌های مرتبط از مستندات.
• دسته‌بندی معنایی اسناد: بردارسازی متن، خوشه‌بندی و طبقه‌بندی مقالات علمی.
• پیشنهادگر محصول: تحلیل رفتار کاربر و پیشنهاد آیتم‌های مشابه بر پایه بردار قیمت‌ها و ویژگی‌ها.

نحوه دانلود و نصب نرم‌افزار

برای دریافت بسته نرم‌افزاری رایگان و شروع کار کافی است مراحل زیر را دنبال کنید:

• از لینک رسمی گیت‌هاب پروژه (کتابخانه VectorDB-Python) نسخه پایدار را دانلود کنید.
• در محیط ترمینال، دستور pip install vectordb-python را اجرا نمایید.
• برای استفاده از ایندکس HNSW، پکیج pip install hnswlib را نصب کنید.
• سپس فایل config.yaml را با پارامترهای اتصال و حافظه تنظیم کنید.
• با اجرای python run_server.py سرور دیتابیس برداری راه‌اندازی خواهد شد.
• در نهایت با اجرای اسکریپت‌های نمونه، صحت عملکرد و سرعت جستجو را تست کنید.

با دنبال کردن این مراحل ساده، محیط آماده توسعه و پیاده‌سازی پروژه‌های برداری شما فراهم می‌شود. اکنون وقت آن است که دانش خود را در قالب یک پروژه عملی پیاده کنید و پتانسیل کامل پایگاه داده برداری را در کاربردهای AI و LLM تجربه نمایید.