در دنیای امروز، مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) مانند ChatGPT، به ابزاری قدرتمند برای پردازش و تولید محتوای متنی تبدیل شده‌اند. اما چالش اصلی این مدل‌ها، محدودیت دانش آن‌ها به داده‌هایی است که در زمان آموزش دیده‌اند. این محدودیت، مانع از پاسخگویی دقیق آن‌ها به سوالاتی می‌شود که نیازمند دسترسی به اطلاعات شخصی، به‌روز یا تخصصی است. در اینجاست که LlamaIndex وارد عمل می‌شود.

LlamaIndex یک فریم‌ورک قدرتمند برای اتصال مدل‌های زبان بزرگ به داده‌های اختصاصی شماست. این ابزار به شما امکان می‌دهد تا LLMها را با اسناد، پایگاه‌های داده، APIها یا هر منبع اطلاعاتی دیگری که در اختیار دارید، تغذیه کنید. نتیجه؟ LLMهایی که نه تنها هوشمندانه عمل می‌کنند، بلکه می‌توانند با استفاده از دانش اختصاصی شما، پاسخ‌هایی دقیق، مرتبط و قابل اعتماد ارائه دهند.

این دوره جامع، شما را با تمام جنبه‌های LlamaIndex آشنا می‌کند و به شما مهارت‌های لازم برای ساخت سیستم‌های هوش مصنوعی قدرتمند مبتنی بر داده‌های خودتان را می‌آموزد. از مفاهیم اولیه تا پیاده‌سازی پروژه‌های عملی، همه چیز در این دوره پوشش داده شده است.

با شرکت در این دوره آموزشی، دانش و مهارت‌های ارزشمندی را در زمینه کار با LlamaIndex و LLMها کسب خواهید کرد:

• مفاهیم اساسی LlamaIndex و Retrieval-Augmented Generation (RAG): درک چگونگی عملکرد LlamaIndex و اهمیت آن در توانمندسازی LLMها با داده‌های خارجی.
• اتصال به انواع منابع داده: یادگیری نحوه بارگذاری و سازماندهی داده‌ها از منابع گوناگون از جمله فایل‌های PDF، اسناد Notion، پایگاه‌های داده SQL، APIها و سایر منابع سفارشی.
• تکنیک‌های پیشرفته شاخص‌گذاری (Indexing): آشنایی با انواع شاخص‌ها مانند VectorIndex، TreeIndex و ListIndex و انتخاب بهترین استراتژی برای داده‌های خود.
• روش‌های بهینه‌سازی پرس‌وجو: تسلط بر چگونگی طراحی و اجرای پرس‌وجوهای موثر برای استخراج دقیق‌ترین اطلاعات از داده‌های شاخص‌گذاری شده.
• ساخت سیستم‌های پرسش و پاسخ هوشمند (Q&A Systems): پیاده‌سازی چت‌بات‌ها و سیستم‌هایی که می‌توانند به سوالات کاربران بر اساس محتوای داده‌های اختصاصی شما پاسخ دهند.
• ادغام LlamaIndex با فریم‌ورک‌های محبوب: یادگیری نحوه همکاری LlamaIndex با ابزارهایی مانند OpenAI API و LangChain برای توسعه راهکارهای پیچیده‌تر.
• مدیریت داده‌های ساختاریافته و بدون ساختار: درک تفاوت‌ها و چگونگی کار با هر دو نوع داده در LlamaIndex.
• ارزیابی و بهبود عملکرد LLMها: تکنیک‌هایی برای سنجش دقت پاسخ‌های تولید شده توسط LLM و روش‌های بهینه‌سازی برای نتایج بهتر.

این دوره نه تنها دانش تئوری را ارائه می‌دهد، بلکه شما را به مهارت‌های عملی مورد نیاز برای موفقیت در حوزه هوش مصنوعی مجهز می‌کند:

• افزایش توانمندی LLMها: با اتصال LLMها به داده‌های اختصاصی خود، می‌توانید کاربرد آن‌ها را فراتر از اطلاعات عمومی گسترش دهید.
• ساخت اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی کاربردی: توانایی توسعه چت‌بات‌های دانش‌محور، سیستم‌های پشتیبانی مشتری هوشمند، و ابزارهای تحلیل اطلاعات داخلی.
• تسلط بر ابزاری پیشرو: LlamaIndex یکی از پرطرفدارترین و موثرترین ابزارها در اکوسیستم هوش مصنوعی است که تقاضا برای متخصصان آن روز به روز در حال افزایش است.
• یادگیری عملی با مثال‌های واقعی: تمامی مفاهیم از طریق مثال‌های کاربردی و پروژه‌های کوچک آموزش داده می‌شوند تا درک عمیق‌تری از نحوه پیاده‌سازی کسب کنید.
• به‌روزرسانی دانش در حوزه LLM: با توجه به سرعت تغییرات در حوزه هوش مصنوعی، این دوره شما را با جدیدترین رویکردها و تکنیک‌ها آشنا می‌کند.

برای کسب بهترین نتیجه از این دوره، داشتن پیش‌نیازهای زیر توصیه می‌شود:

• آشنایی مقدماتی با برنامه‌نویسی پایتون: این دوره از پایتون به عنوان زبان اصلی استفاده می‌کند، بنابراین آشنایی با مفاهیم پایه پایتون (متغیرها، حلقه‌ها، توابع) ضروری است.
• درک کلی از مدل‌های زبان بزرگ (LLMs): لازم نیست متخصص باشید، اما دانستن اینکه LLMها چه هستند و چگونه کار می‌کنند (مثلاً اصول اولیه ChatGPT) مفید خواهد بود.
• مفاهیم پایه داده: آشنایی با انواع داده‌ها (متن، عدد) و ساختار آن‌ها.

نیاز به تجربه قبلی با LlamaIndex یا سایر فریم‌ورک‌های مشابه نیست؛ این دوره برای آموزش از صفر طراحی شده است.

این دوره با یک رویکرد ساختاریافته، تمامی جوانب LlamaIndex را پوشش می‌دهد:

• بخش 1: مقدمه‌ای بر LlamaIndex و چارچوب RAG

  • LLMها و محدودیت‌های آن‌ها: چرا به LlamaIndex نیاز داریم؟
  • معرفی Retrieval-Augmented Generation (RAG) و اهمیت آن.
  • معماری کلی LlamaIndex و اجزای اصلی آن.

• بخش 2: بارگذاری و مدیریت داده‌ها (Data Loaders)

  • روش‌های بارگذاری داده از فایل‌های محلی (PDF، TXT، CSV).
  • اتصال به دیتابیس‌ها (SQL, NoSQL) و APIها.
  • بارگذاری داده از سرویس‌های ابری و وب‌سایت‌ها (مثلاً Notion، SharePoint).
  • تقسیم‌بندی داده‌ها (Chunking) برای پردازش بهینه.

• بخش 3: شاخص‌گذاری و ذخیره‌سازی داده‌ها (Indexing)

  • مفهوم Embedding و مدل‌های Embedding.
  • انواع شاخص‌ها در LlamaIndex: Vector Index، Tree Index، List Index.
  • انتخاب شاخص مناسب بر اساس نوع و ساختار داده.
  • ذخیره‌سازی شاخص‌ها برای استفاده مجدد.

• بخش 4: پرس‌و‌جو و بازیابی اطلاعات (Querying & Retrieval)

  • معماری Query Engine در LlamaIndex.
  • استراتژی‌های بازیابی (Retrievers) برای یافتن مرتبط‌ترین تکه‌های اطلاعات.
  • ترکیب سوالات و تولید پاسخ با LLM (Response Synthesizer).
  • فیلترینگ و پیش‌پردازش پرس‌وجوها.

• بخش 5: ساخت اپلیکیشن‌های پیشرفته با LlamaIndex

  • پیاده‌سازی چت‌بات‌های پرسش و پاسخ دانش‌محور.
  • ساخت Agentها با LlamaIndex و ابزارهای خارجی (Tools).
  • کاربردهای LlamaIndex در خلاصه‌سازی و تحلیل محتوا.
  • پروژه‌های عملی برای تثبیت آموخته‌ها.

• بخش 6: بهینه‌سازی و ارزیابی عملکرد

  • معیارهای ارزیابی پاسخ‌های LLM.
  • تکنیک‌های تنظیم دقیق (Fine-tuning) و بهبود عملکرد.
  • ملاحظات مربوط به هزینه و مقیاس‌پذیری.

• بخش 7: یکپارچه‌سازی و اکوسیستم LlamaIndex

  • همکاری LlamaIndex با LangChain و سایر فریم‌ورک‌ها.
  • استفاده از LlamaIndex در محیط‌های توسعه مختلف.
  • معرفی ابزارهای جانبی و منابع تکمیلی.

برای درک عمیق‌تر، بیایید چند سناریوی عملی را بررسی کنیم که LlamaIndex در آن‌ها می‌درخشد:

• چت‌بات اسناد داخلی شرکت: فرض کنید یک شرکت بزرگ دارید که هزاران سند داخلی، گزارش و فایل‌های آموزشی دارد. کارمندان برای یافتن اطلاعات خاصی در میان این اسناد با مشکل مواجه‌اند. با استفاده از LlamaIndex، می‌توانید تمامی این اسناد را بارگذاری و شاخص‌گذاری کنید. سپس یک Query Engine بسازید که به یک LLM متصل است. حالا، کارمندان می‌توانند سوالات خود را به زبان طبیعی از چت‌بات بپرسند (مثلاً “سیاست مرخصی والدین چیست؟”) و چت‌بات با بازیابی اطلاعات دقیق از اسناد داخلی و خلاصه‌سازی آن‌ها توسط LLM، پاسخ دهد. این کار باعث صرفه‌جویی عظیم در زمان و افزایش بهره‌وری می‌شود.

• سیستم پشتیبانی مشتری هوشمند: یک شرکت خدمات مشتری با تعداد زیادی سوالات متداول و پایگاه دانش بزرگ را در نظر بگیرید. به جای استخدام تعداد زیادی کارشناس برای پاسخگویی به سوالات تکراری، می‌توانید LlamaIndex را با داده‌های پشتیبانی خود (FAQها، راهنماهای عیب‌یابی، تاریخچه چت‌ها) آموزش دهید. سپس یک چت‌بات هوشمند توسعه دهید که می‌تواند به سرعت و با دقت به سوالات مشتریان پاسخ دهد، حتی سوالاتی که کمی پیچیده‌تر از FAQهای استاندارد هستند، زیرا LLM می‌تواند اطلاعات را از سراسر پایگاه دانش بازیابی کرده و ترکیبی از پاسخ‌ها را ارائه دهد.

• تحلیل داده‌های پژوهشی: محققان غالباً با حجم عظیمی از مقالات علمی، گزارش‌ها و داده‌های بدون ساختار سروکار دارند. LlamaIndex می‌تواند به آن‌ها کمک کند تا مقالات مرتبط را بازیابی کرده، بخش‌های کلیدی را شناسایی کنند و حتی خلاصه‌هایی از چندین منبع را بر اساس یک سوال خاص تولید کنند. این قابلیت، فرآیند پژوهش و کشف دانش را به طور چشمگیری سرعت می‌بخشد.

نکات کلیدی که در این سناریوها اهمیت دارند:

• Chunking: تقسیم‌بندی اسناد بزرگ به قطعات (chunks) کوچکتر و معنادار، برای اینکه LLM بتواند اطلاعات را به طور موثرتری پردازش و بازیابی کند. این یک گام حیاتی است.
• Embeddings: تبدیل متن به بردارهای عددی که نزدیکی معنایی کلمات و عبارات را نشان می‌دهند. این بردارهای عددی هستند که LlamaIndex برای یافتن مرتبط‌ترین اطلاعات در پاسخ به پرس‌وجوها استفاده می‌کند.
• Retrieval: فرآیند یافتن و بازیابی تکه‌های اطلاعاتی که به پرس‌وجوی کاربر مرتبط هستند. دقت در این مرحله مستقیماً بر کیفیت پاسخ LLM تأثیر می‌گذارد.

این دوره با تمرکز بر این مفاهیم کلیدی و ارائه مثال‌های کاربردی، به شما کمک می‌کند تا به یک متخصص در زمینه ادغام LLMها با داده‌های اختصاصی تبدیل شوید.

یادگیری LlamaIndex یک سرمایه‌گذاری ارزشمند برای هر کسی است که می‌خواهد از پتانسیل کامل مدل‌های زبان بزرگ بهره‌برداری کند. این دوره جامع، شما را با دانش و ابزارهای لازم برای ساخت سیستم‌های هوش مصنوعی هوشمند و کاربردی مجهز می‌کند که می‌توانند با داده‌های اختصاصی شما کار کنند. با گذراندن این دوره، شما نه تنها مهارت‌های فنی خود را ارتقا می‌دهید، بلکه در خط مقدم نوآوری‌های هوش مصنوعی قرار خواهید گرفت و قادر خواهید بود راه‌حل‌های خلاقانه برای چالش‌های دنیای واقعی ارائه دهید.

این فرصت را برای تبدیل شدن به یک متخصص در حوزه LLM و LlamaIndex از دست ندهید و دانش خود را به سطح بعدی ارتقا دهید.