این دوره جامع، یک راهنمای گام به گام برای ساخت سیستم‌های بازیابی اطلاعات مبتنی بر تولید (RAG) پیشرفته است که از ترکیب رویکردهای وکتور، گراف، پایگاه داده گراف Neo4j و فریم‌ورک AutoGen استفاده می‌کند. این دوره برای متخصصان یادگیری ماشین، مهندسان هوش مصنوعی، و توسعه‌دهندگانی طراحی شده است که می‌خواهند دانش خود را در زمینه RAG گسترش دهند و سیستم‌های هوشمند و کارآمدتری را ایجاد کنند. این دوره به صورت انحصاری بر روی یک فلش مموری 32 گیگابایتی ارائه می‌شود.

پس از اتمام این دوره، شرکت‌کنندگان قادر خواهند بود:

• درک عمیق از معماری RAG و اجزای اصلی آن.
• پیاده‌سازی سیستم‌های RAG با استفاده از embeddingهای وکتور و پایگاه داده‌های برداری.
• استفاده از پایگاه داده گراف Neo4j برای نمایش و مدیریت دانش در سیستم‌های RAG.
• ادغام AutoGen برای خودکارسازی و بهینه‌سازی فرآیندهای RAG.
• ساخت سیستم‌های RAG تطبیقی که به طور خودکار به تغییرات در داده‌ها و نیازهای کاربر پاسخ می‌دهند.
• ارزیابی و مقایسه عملکرد سیستم‌های RAG مختلف.
• به کارگیری بهترین روش‌ها برای طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های RAG مقیاس‌پذیر و قابل اعتماد.

شرکت در این دوره مزایای متعددی را برای شرکت‌کنندگان به ارمغان می‌آورد، از جمله:

• به‌روزترین دانش: این دوره آخرین پیشرفت‌ها در زمینه RAG، پایگاه داده‌های گراف و AutoGen را پوشش می‌دهد.
• آموزش عملی: این دوره شامل پروژه‌های عملی و تمرین‌های کدنویسی است که به شرکت‌کنندگان کمک می‌کند تا دانش خود را در عمل به کار گیرند.
• راهنمایی متخصصان: شرکت‌کنندگان می‌توانند از راهنمایی و پشتیبانی متخصصان با تجربه در زمینه RAG بهره‌مند شوند.
• شبکه‌سازی: این دوره فرصتی را برای شرکت‌کنندگان فراهم می‌کند تا با سایر متخصصان در زمینه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین ارتباط برقرار کنند.
• ارتقاء شغلی: با کسب دانش و مهارت‌های مورد نیاز برای ساخت سیستم‌های RAG پیشرفته، شرکت‌کنندگان می‌توانند فرصت‌های شغلی خود را بهبود بخشند.
• دسترسی آفلاین: تمام محتوای دوره بر روی یک فلش مموری 32 گیگابایتی قرار دارد که امکان دسترسی آفلاین و همیشگی را فراهم می‌کند.

برای شرکت در این دوره، شرکت‌کنندگان باید دانش پایه‌ای در زمینه‌های زیر داشته باشند:

• برنامه‌نویسی پایتون: آشنایی با سینتکس و مفاهیم اصلی پایتون.
• یادگیری ماشین: درک مفاهیم اساسی یادگیری ماشین، مانند طبقه‌بندی، خوشه‌بندی و رگرسیون.
• پردازش زبان طبیعی (NLP): آشنایی با تکنیک‌های NLP مانند embedding کلمات، مدل‌های زبانی و تحلیل احساسات.
• پایگاه داده‌ها: آشنایی با مفاهیم پایگاه داده‌ها و SQL (اختیاری اما مفید).

اگرچه تجربه قبلی با RAG ضروری نیست، اما داشتن درک پایه‌ای از این مفهوم می‌تواند مفید باشد.

این دوره شامل بخش‌های زیر است:

1. مقدمه‌ای بر RAG:
   • مروری بر معماری RAG و اجزای آن.
   • انواع مختلف سیستم‌های RAG.
   • کاربردهای RAG در صنایع مختلف.
2. Embeddingهای وکتور و پایگاه داده‌های برداری:
   • تولید embeddingهای وکتور با استفاده از مدل‌های زبانی پیش‌آموزش شده (مانند BERT، RoBERTa و غیره).
   • ذخیره‌سازی و جستجوی embeddingها در پایگاه داده‌های برداری (مانند FAISS، Milvus و Pinecone).
   • بهینه‌سازی جستجوی وکتور برای بازیابی سریع و دقیق اطلاعات.

   مثال: استفاده از کتابخانه SentenceTransformers برای تولید embedding برای جملات و ذخیره آنها در پایگاه داده FAISS.

3. پایگاه داده گراف Neo4j برای RAG:
   • معرفی Neo4j و مدل داده گراف.
   • نمایش دانش و روابط بین موجودیت‌ها در Neo4j.
   • استفاده از Cypher (زبان پرس و جوی Neo4j) برای بازیابی اطلاعات از گراف دانش.
   • ادغام Neo4j با سیستم‌های RAG برای بهبود دقت و قابلیت اطمینان پاسخ‌ها.

   مثال: ساخت گراف دانش از مقالات ویکی‌پدیا و استفاده از Cypher برای یافتن پاسخ به سوالات پیچیده که نیازمند استدلال بر روی روابط بین موجودیت‌ها هستند.

4. AutoGen برای خودکارسازی RAG:
   • معرفی AutoGen و قابلیت‌های آن برای خودکارسازی وظایف هوش مصنوعی.
   • استفاده از AutoGen برای خودکارسازی فرآیند تولید سوال، جستجوی اطلاعات و تولید پاسخ در سیستم‌های RAG.
   • بهینه‌سازی سیستم‌های RAG با استفاده از AutoGen و یادگیری تقویتی.

   مثال: استفاده از AutoGen برای ایجاد یک چرخه بازخورد خودکار که به طور مداوم کیفیت پاسخ‌های سیستم RAG را بهبود می‌بخشد.

5. سیستم‌های RAG تطبیقی:
   • روش‌های تشخیص تغییرات در داده‌ها و نیازهای کاربر.
   • به‌روزرسانی خودکار embeddingها و گراف دانش.
   • تنظیم پارامترهای سیستم RAG به صورت پویا بر اساس بازخورد کاربر.
   • پیاده‌سازی سیستم‌های RAG که می‌توانند به طور مداوم یاد بگیرند و بهبود یابند.

   مثال: پیاده‌سازی یک سیستم RAG که به طور خودکار به تغییرات در اخبار روز واکنش نشان می‌دهد و اطلاعات جدید را در گراف دانش خود ادغام می‌کند.

6. ارزیابی و مقایسه سیستم‌های RAG:
   • معیارهای ارزیابی عملکرد سیستم‌های RAG (مانند دقت، صحت، جامعیت و سرعت).
   • روش‌های مقایسه سیستم‌های RAG مختلف.
   • استفاده از مجموعه‌داده‌های استاندارد برای ارزیابی عملکرد RAG.

   نکته کلیدی: ارزیابی دقیق برای اطمینان از کارایی و کیفیت سیستم RAG ضروری است.

7. بهترین روش‌ها برای طراحی و پیاده‌سازی RAG مقیاس‌پذیر:
   • معماری‌های مقیاس‌پذیر برای سیستم‌های RAG.
   • استفاده از سرویس‌های ابری برای استقرار سیستم‌های RAG.
   • بهینه‌سازی عملکرد سیستم‌های RAG برای پاسخگویی به حجم بالای درخواست‌ها.

   نکته کلیدی: مقیاس‌پذیری برای پشتیبانی از تعداد زیادی کاربر و حجم بالای داده‌ها بسیار مهم است.

این دوره به صورت انحصاری بر روی یک فلش مموری 32 گیگابایتی ارائه می‌شود. با تهیه این فلش مموری، شما به تمام محتوای دوره، پروژه‌های عملی و منابع آموزشی دسترسی خواهید داشت.