| نام محصول به انگلیسی | LinkedIn – Building a RAG Solution from Scratch 2025-1 – |
|---|---|
| نام محصول به فارسی | دوره ساخت راهکار RAG از پایه بر روی فلش 32GB |
| زبان | انگلیسی با زیرنویس فارسی |
| نوع محصول | آموزش ویدیویی |
| نحوه تحویل | ارائه شده بر روی فلش مموری |
🎓 مجموعهای بینظیر
- زیرنویس کاملاً فارسی برای درک آسان و سریع
- ارائهشده روی فلش 32 گیگابایتی
- آماده ارسال فوری به سراسر کشور
📚 شروع یادگیری از همین امروز — فرصت رشد را از دست نده!
جهت پیگیری سفارش، میتوانید از طریق واتساپ با شماره 09395106248 یا آیدی تلگرامی @ma_limbs در تماس باشید.
دوره جامع ساخت راهکار RAG از پایه
ارتقاء مهارتهای شما در حوزه هوش مصنوعی مولد با تمرکز بر تکنیکهای Retrieval-Augmented Generation (RAG)
مقدمه و معرفی دوره
در دنیای پرشتاب هوش مصنوعی، توسعهی سیستمهای پیشرفتهای که قادر به پردازش اطلاعات حجیم و پاسخگویی به سوالات پیچیده باشند، از اهمیت بالایی برخوردار است. تکنیک Retrieval-Augmented Generation (RAG) به عنوان یکی از نوآورانهترین رویکردها، امکان ترکیب قدرت مدلهای زبانی بزرگ (LLMs) با دادههای خارجی و اختصاصی را فراهم میآورد. این دوره آموزشی به شما این امکان را میدهد تا با بهرهگیری از دانش تخصصی و ابزارهای مدرن، یک راهکار RAG کامل را از ابتدا تا انتها طراحی و پیادهسازی نمایید.
این دوره آموزشی بر روی یک فلش مموری ۳۲ گیگابایتی ارائه میشود و به شما دسترسی کاملی به تمامی محتوای آموزشی، کدها، ابزارها و پروژههای عملی خواهد داد. این بستر فیزیکی، تضمینکننده دسترسی سریع و بدون وقفه به اطلاعات و همچنین قابلیت حمل و استفاده آسان در هر زمان و مکانی است.
اهداف کلیدی دوره
پس از اتمام این دوره، شما قادر خواهید بود:
- مفاهیم بنیادین و معماری سیستمهای RAG را به طور عمیق درک کنید.
- با انواع روشهای بازیابی اطلاعات (Retrieval) و تکنیکهای مرتبط با آن آشنا شوید.
- فرآیند ساخت پایگاه دادههای وکتوری (Vector Databases) و نحوه استفاده از آنها را بیاموزید.
- مدلهای زبانی بزرگ (LLMs) و نحوه ادغام آنها با سیستم بازیابی را پیکربندی کنید.
- یک راهکار RAG کامل را با استفاده از Python و فریمورکهای مربوطه توسعه دهید.
- عملکرد سیستم RAG خود را ارزیابی و بهینهسازی کنید.
- چالشهای رایج در پیادهسازی RAG و راهکارهای مقابله با آنها را بشناسید.
- بهترین شیوهها و الگوهای طراحی برای ساخت سیستمهای RAG مقیاسپذیر را به کار بگیرید.
مخاطبین دوره
این دوره برای افراد زیر بسیار مفید خواهد بود:
- توسعهدهندگان نرمافزار و مهندسان هوش مصنوعی که علاقهمند به کار با LLMs و دادههای خارجی هستند.
- دانشمندان داده که قصد دارند سیستمهای پاسخگویی به سوال مبتنی بر دانش اختصاصی ایجاد کنند.
- محققان و دانشجویانی که در حوزه هوش مصنوعی مولد فعالیت میکنند.
- مدیران محصول و معماران سیستم که به دنبال درک عمیقتر قابلیتهای RAG برای پروژههای خود هستند.
پیشنیازها
برای بهرهمندی کامل از این دوره، آشنایی با موارد زیر توصیه میشود:
- تسلط بر زبان برنامهنویسی Python.
- آشنایی مقدماتی با مفاهیم یادگیری ماشین و شبکههای عصبی.
- درک اولیه از معماریهای مدلهای زبانی بزرگ (مانند ترنسفورمرها).
- آشنایی با خط فرمان (Command Line Interface) و محیط توسعه.
ساختار و سرفصلهای دوره
این دوره در قالب ماژولهای آموزشی جامع، شما را گام به گام در فرآیند ساخت یک راهکار RAG هدایت میکند:
ماژول ۱: مبانی هوش مصنوعی مولد و RAG
- مقدمهای بر مدلهای زبانی بزرگ (LLMs)
- معرفی تکنیکهای Prompt Engineering
- آشنایی با معماری و مزایای RAG
- مقایسه RAG با رویکردهای سنتی
ماژول ۲: بازیابی اطلاعات (Retrieval)
مبانی بازیابی اطلاعات
- روشهای بازیابی مبتنی بر کلمات کلیدی
- مفهوم Embedding و Vector Space Models
- آشنایی با تکنیکهای Cross-Encoder و Bi-Encoder
ساخت و مدیریت Vector Databases
- معرفی پایگاه دادههای وکتوری محبوب (مانند Chroma, Pinecone, Weaviate)
- فرآیند Indexing و Search در پایگاه دادههای وکتوری
- انتخاب مناسبترین پایگاه داده برای کاربردهای مختلف
- پروژه عملی: ایجاد یک پایگاه داده وکتوری از مستندات
روشهای پیشرفته بازیابی
- Techniques مانند Hybrid Search
- Chunking Strategies و تأثیر آن بر بازیابی
- Fine-tuning Embeddings برای بهبود نتایج
ماژول ۳: تولید متن (Generation)
کار با مدلهای زبانی بزرگ (LLMs)
- معرفی APIهای LLM (مانند OpenAI, Hugging Face)
- مدلهای متنباز و نحوه استقرار آنها
- انواع معماریهای LLM و کاربردهای آنها
ادغام Retrieval و Generation
- ساخت Promptهای پویا با استفاده از نتایج بازیابی شده
- تکنیکهای Fine-tuning LLMs برای وظایف خاص
- مدیریت Context Window مدلها
- پروژه عملی: ایجاد یک Chatbot مبتنی بر RAG
ماژول ۴: ساخت و بهینهسازی راهکار RAG
فریمورکهای توسعه RAG (مانند LangChain, LlamaIndex)
- معرفی ابزارها و کتابخانههای کلیدی
- نحوه استفاده از این فریمورکها برای تسریع توسعه
- ساخت Pipelineهای پیچیده RAG
ارزیابی و بهبود عملکرد
- معیارهای ارزیابی برای سیستمهای RAG (مانند Precision, Recall, F1 Score, ROUGE)
- روشهای Debugging و شناسایی Bottleneckها
- تکنیکهای بهینهسازی برای کاهش Latency و افزایش Accuracy
- پروژه عملی: پیادهسازی یک سیستم پرسش و پاسخ بر روی دادههای علمی
چالشها و آینده RAG
- مدیریت دادههای حجیم و پیچیده
- مسائل مربوط به Bias و Fairness در LLMs
- ترکیب RAG با سایر تکنیکهای هوش مصنوعی
جزئیات تحویل دوره
این دوره آموزشی ارزشمند، به صورت کاملا فیزیکی بر روی یک فلش مموری با ظرفیت ۳۲ گیگابایت ارائه میگردد. این بستهبندی شامل:
- ویدئوهای آموزشی با کیفیت بالا
- کدهای منبع (Source Code) برای تمامی پروژهها و مثالها
- مجموعه دادههای نمونه برای تمرین
- راهنمای نصب و راهاندازی ابزارها
- مقالات و منابع تکمیلی برای مطالعه عمیقتر
این روش توزیع، تضمینکننده دسترسی سریع، امن و آفلاین به تمامی محتوای آموزشی است و نیاز به دانلود حجم بالایی از اطلاعات را از بین میبرد.
چرا این دوره را انتخاب کنید؟
یادگیری و تسلط بر تکنیکهای RAG، توانایی شما را در ساخت اپلیکیشنهای هوشمند مبتنی بر هوش مصنوعی به طور چشمگیری افزایش میدهد. این دوره با ارائه رویکردی جامع و عملی، شما را آماده میکند تا در پروژههای واقعی و چالشبرانگیز این حوزه موفق شوید. بهرهگیری از محتوای آموزشی بر روی فلش مموری ۳۲ گیگابایتی، راحتی و اطمینان در دسترسی به دانش را برای شما فراهم میسازد.
تمامی حقوق این مقاله و محتوای دوره متعلق به ارائهدهنده دوره میباشد.
نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.