اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی راهکارهای نوین در پیاده‌سازی سیستم‌های پاسخگویی هوشمند با متدولوژی RAG

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای نوین در پیاده‌سازی سیستم‌های پاسخگویی هوشمند با متدولوژی RAG

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های هوشمند

موضوع میانی: یادگیری ماشین و مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی مولد و معماری مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. آشنایی با محدودیت‌های مدل‌های زبانی در دسترسی به دانش تخصصی
• 3. مفهوم بازیابی اطلاعات و ضرورت ترکیب آن با مدل‌های زبانی
• 4. آشنایی با معماری سیستم‌های تولید متن مبتنی بر بازیابی (RAG)
• 5. نقش داده‌های غیرساختاریافته در ارتقای هوش مصنوعی
• 6. آماده‌سازی و پیش‌پردازش متون برای سیستم‌های هوشمند
• 7. روش‌های تبدیل متن به بردار (Embedding) و فضای برداری
• 8. آشنایی با پایگاه‌های داده برداری (Vector Databases) و کاربرد آن‌ها
• 9. انتخاب و ارزیابی مدل‌های جایگذاری (Embedding Models)
• 10. مکانیزم‌های جستجوی شباهت معنایی و الگوریتم‌های بازیابی
• 11. استراتژی‌های قطعه‌بندی داده‌ها (Chunking) برای بهینه‌سازی بازیابی
• 12. تکنیک‌های پیشرفته بازیابی اطلاعات برای افزایش دقت پاسخ‌ها
• 13. نقش بازنویسی پرس‌وجو (Query Rewriting) در بهبود نتایج
• 14. معماری سیستم‌های RAG چندمرحله‌ای (Multi-stage RAG)
• 15. روش‌های ترکیب دانش بازیابی شده با دستورات مدل زبانی (Prompt Engineering)
• 16. مدیریت حافظه و متن زمینه (Context Window) در مدل‌های زبانی
• 17. تکنیک‌های رتبه‌بندی مجدد (Reranking) برای افزایش دقت پاسخ‌ها
• 18. مدیریت عدم قطعیت و کاهش توهمات (Hallucinations) در مدل‌های مولد
• 19. روش‌های ارزیابی عملکرد سیستم‌های RAG مبتنی بر معیارهای استاندارد
• 20. ابزارهای متن‌باز برای پیاده‌سازی و توسعه پایپ‌لاین‌های RAG
• 21. پیاده‌سازی لایه بازیابی در محیط‌های سازمانی با رعایت امنیت داده‌ها
• 22. بهینه‌سازی مصرف منابع سخت‌افزاری در پردازش‌های سنگین هوش مصنوعی
• 23. کاربرد RAG در تحلیل اسناد فنی و متون تخصصی فارسی
• 24. مدیریت و به‌روزرسانی منابع دانش در سیستم‌های هوشمند
• 25. روش‌های پایش و نظارت بر پاسخ‌های تولید شده توسط سیستم
• 26. تکنیک‌های افزایش سرعت پاسخ‌دهی (Latency Optimization) در سیستم‌های RAG
• 27. بررسی مدل‌های زبانی متن‌باز و قابلیت‌های استقرار محلی
• 28. تلفیق دانش ساختاریافته (Knowledge Graphs) با سیستم‌های RAG
• 29. اصول طراحی رابط کاربری برای سیستم‌های پاسخگوی هوشمند
• 30. امنیت در تبادل اطلاعات و محافظت از داده‌های حساس در سیستم‌های RAG
• 31. چالش‌های مقیاس‌پذیری در سیستم‌های بزرگ بازیابی اطلاعات
• 32. تکنیک‌های یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی (RLHF) در بهبود کیفیت پاسخ‌ها
• 33. بررسی موردی پیاده‌سازی سیستم‌های پرسش و پاسخ هوشمند سازمانی
• 34. آینده‌نگری در توسعه سیستم‌های هوشمند مبتنی بر دانش بومی
• 35. استانداردهای اخلاقی و فنی در توسعه هوش مصنوعی مولد در ایران