اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی طراحی و پیاده‌سازی پروژه‌های RAG حرفه‌ای؛ از معماری و بازیابی تا ارزیابی و بهینه‌سازی

249,500 تومان
پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,375 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و پیاده‌سازی پروژه‌های RAG حرفه‌ای؛ از معماری و بازیابی تا ارزیابی و بهینه‌سازی

موضوع کلی: مهندسی و توسعه سامانه‌های هوش مصنوعی مولد

موضوع میانی: بازیابی اطلاعات و تقویت پاسخ‌های مدل‌های زبانی با معماری RAG

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مبانی معماری RAG و مسئله تولید پاسخ مبتنی بر دانش
  • 2. اجزای اصلی یک سامانه RAG
  • 3. تفاوت RAG با مدل‌های زبانی صرف
  • 4. انتخاب مسئله مناسب برای پیاده‌سازی RAG
  • 5. تحلیل نیازمندی‌های یک پروژه RAG
  • 6. طراحی معماری کلی سامانه RAG
  • 7. انتخاب مدل زبانی مناسب برای پروژه
  • 8. انتخاب مدل Embedding متناسب با داده
  • 9. مبانی Embedding و نمایش برداری متن
  • 10. پیش‌پردازش و پاک‌سازی اسناد
  • 11. استخراج متن از فایل‌ها و منابع مختلف
  • 12. مدیریت اسناد PDF در سامانه RAG
  • 13. تقسیم‌بندی اسناد به قطعات قابل بازیابی
  • 14. روش‌های Chunking برای اسناد متنی
  • 15. بهینه‌سازی اندازه و هم‌پوشانی Chunkها
  • 16. حفظ ساختار و متادیتای اسناد
  • 17. تولید Embedding برای قطعات متنی
  • 18. انتخاب و راه‌اندازی پایگاه داده برداری
  • 19. ذخیره‌سازی و مدیریت Vectorها
  • 20. جست‌وجوی معنایی در داده‌های برداری
  • 21. تنظیم معیارهای شباهت در جست‌وجوی برداری
  • 22. طراحی فرایند Retrieval
  • 23. بهینه‌سازی Top-K در بازیابی اطلاعات
  • 24. فیلتر کردن نتایج بر اساس Metadata
  • 25. ترکیب جست‌وجوی کلیدواژه‌ای و معنایی
  • 26. Hybrid Search در معماری RAG
  • 27. بازرتبه‌بندی نتایج بازیابی‌شده
  • 28. طراحی Context مناسب برای مدل زبانی
  • 29. کاهش اطلاعات اضافی در Context
  • 30. مدیریت محدودیت پنجره Context
  • 31. ساخت Prompt برای پاسخ‌گویی مبتنی بر منابع
  • 32. جلوگیری از پاسخ‌سازی بدون پشتوانه
  • 33. الزام مدل به استناد به منابع بازیابی‌شده
  • 34. مدیریت پرسش‌های مبهم در سامانه RAG
  • 35. بازنویسی پرسش برای بهبود Retrieval
  • 36. Query Expansion در جست‌وجوی دانش
  • 37. Multi-Query Retrieval
  • 38. فرضیه‌سازی پرسش و بازیابی اطلاعات مرتبط
  • 39. طراحی RAG برای پرسش‌های چندمرحله‌ای
  • 40. RAG برای اسناد طولانی
  • 41. RAG برای مجموعه‌های بزرگ اسناد
  • 42. مدیریت به‌روزرسانی پایگاه دانش
  • 43. افزودن و حذف اسناد در چرخه حیات RAG
  • 44. مدیریت نسخه‌های مختلف اسناد
  • 45. کنترل کیفیت داده‌های ورودی
  • 46. طراحی معماری RAG با قابلیت مقیاس‌پذیری
  • 47. کاهش زمان پاسخ‌گویی در سامانه RAG
  • 48. بهینه‌سازی هزینه پردازش و فراخوانی مدل
  • 49. Caching در سامانه‌های RAG
  • 50. مدیریت خطا و بازیابی از شکست سرویس‌ها
  • 51. طراحی API برای سرویس RAG
  • 52. اتصال RAG به رابط کاربری کاربردی
  • 53. امنیت داده و کنترل دسترسی در RAG
  • 54. حفاظت از اطلاعات حساس در پایگاه دانش
  • 55. مقابله با Prompt Injection در سامانه‌های RAG
  • 56. کنترل منابع غیرقابل اعتماد و محتوای مخرب
  • 57. ثبت رویدادها و مانیتورینگ عملکرد RAG
  • 58. اندازه‌گیری کیفیت Retrieval
  • 59. اندازه‌گیری کیفیت پاسخ تولیدشده
  • 60. معیارهای ارزیابی سامانه‌های RAG
  • 61. ساخت مجموعه داده ارزیابی برای RAG
  • 62. ارزیابی دقت و ارتباط نتایج بازیابی
  • 63. ارزیابی Faithfulness پاسخ‌های مدل
  • 64. تشخیص Hallucination در پاسخ‌های RAG
  • 65. تحلیل خطاهای Retrieval و Generation
  • 66. طراحی فرایند ارزیابی انتهابه‌انتها
  • 67. مقایسه روش‌های مختلف Chunking
  • 68. مقایسه مدل‌های Embedding
  • 69. مقایسه پایگاه‌های داده برداری
  • 70. آزمون A/B برای بهینه‌سازی RAG
  • 71. Fine-Tuning در کنار معماری RAG
  • 72. ترکیب RAG و مدل‌های تنظیم‌شده
  • 73. انتخاب بین RAG و Fine-Tuning
  • 74. استفاده از Reranker برای افزایش دقت
  • 75. RAG مبتنی بر Knowledge Graph
  • 76. ترکیب Knowledge Graph و Vector Search
  • 77. Graph RAG و کاربردهای آن
  • 78. Agentic RAG و بازیابی هوشمند اطلاعات
  • 79. طراحی Agent برای انتخاب منابع
  • 80. استفاده از ابزارها در سامانه‌های RAG
  • 81. RAG چندوجهی برای متن و تصویر
  • 82. پردازش جدول‌ها و داده‌های ساختاریافته در RAG
  • 83. بازیابی اطلاعات از داده‌های چندرسانه‌ای
  • 84. طراحی RAG چندزبانه
  • 85. پیاده‌سازی RAG برای زبان فارسی
  • 86. چالش‌های Tokenization و Embedding فارسی
  • 87. بهینه‌سازی Retrieval برای اسناد فارسی
  • 88. ساخت یک پروژه RAG کامل از صفر
  • 89. تست یکپارچه اجزای سامانه RAG
  • 90. استقرار سامانه RAG در محیط عملیاتی
  • 91. طراحی Pipeline تولید و به‌روزرسانی دانش
  • 92. پایش افت کیفیت مدل و داده
  • 93. بهینه‌سازی مستمر یک پروژه RAG
  • 94. مطالعه و تحلیل سناریوهای واقعی RAG
  • 95. عیب‌یابی سامانه RAG در پروژه‌های عملی
  • 96. طراحی چک‌لیست موفقیت پروژه RAG
اپلیکیشن آموزشی اندروید
یادگیری هوشمند، همیشه همراه شما
فلش‌کارت‌های آموزشی را در یک محیط فارسی، ساده و کاربردی مرور کنید؛ پاسخ‌های خود را بسنجید و پیشرفت یادگیری‌تان را دنبال کنید.
مطالعه آفلاین محیط فارسی و راست‌چین ویژه اندروید
فلش‌کارت آموزشی؛ روشی کاربردی برای مرور مطالب

این اپلیکیشن فارسی برای یادگیری و مرور محتوای آموزشی از طریق فلش‌کارت طراحی شده است. کارت‌ها را یکی‌یکی مرور کنید، پاسخ پرسش‌ها را به یاد بیاورید و نتیجه هر پاسخ را ثبت کنید. محتوای دوره پس از نصب درون برنامه در دسترس است تا برای مطالعه روزمره معمولاً به اتصال مداوم اینترنت نیاز نداشته باشید.

📴
یادگیری بدون اینترنت مداوم
پس از نصب و در دسترس بودن محتوای دوره، فلش‌کارت‌ها را در زمان و مکان دلخواه مرور کنید.
🗂️
انواع محتوای آموزشی
از نکته‌های آموزشی تا پرسش‌های چهارگزینه‌ای و پرسش‌وپاسخ، مطالب را متناسب با نیاز خود مرور کنید.
📊
ارزیابی میزان یادگیری
پاسخ‌های درست و غلط خود را ثبت کنید و آمار عملکردتان را به تفکیک نوع محتوا ببینید.
🎯
مرور هدفمند فصل‌ها
فصل‌های موردنظر را انتخاب کنید و با استفاده از گزینه انتخاب همه، مرور فصل‌های مرورنشده را در اولویت قرار دهید.
انواع فلش‌کارت‌های قابل مرور

محتوای آموزشی در قالب‌های متنوع ارائه می‌شود تا هم برای یادگیری مفاهیم جدید و هم برای تثبیت آموخته‌ها قابل استفاده باشد.

💬
نکته‌های خودمانی
یادگیری ساده و روان
📘
نکته‌های رسمی و کتابی
مرور دقیق مفاهیم
📝
پرسش‌های چهارگزینه‌ای
سنجش آموخته‌ها
❓
پرسش‌وپاسخ
تمرین یادآوری پاسخ
🎓
درسنامه
مرور محتوای آموزشی
امکانات مرور و ارزیابی
حرکت ساده بین کارت‌ها
استفاده از دکمه‌های قبلی و بعدی و مشاهده نوار پیشرفت برای دنبال کردن روند مرور.
مشاهده پاسخ و توضیحات
برگرداندن کارت برای نمایش پاسخ و توضیحات در قالب‌هایی مانند تست و پرسش‌وپاسخ.
تنظیم اندازه فونت
انتخاب اندازه مناسب نوشته‌ها برای تجربه مطالعه راحت‌تر.
نمایش فرمول‌های ریاضی
پشتیبانی از نمایش صحیح فرمول‌ها و روابط ریاضی مبتنی بر LaTeX.
ثبت نتیجه و گزارش آماری
علامت‌گذاری هر پاسخ به‌صورت درست یا غلط و مشاهده تعداد و درصد موفقیت برای انواع محتوا.
طراحی‌شده برای مطالعه روزمره
  • رابط کاربری فارسی و راست‌چین با فونت وزیر.
  • تم روشن و تیره مطابق تنظیمات سیستم.
  • صفحه‌بندی ساده برای انتخاب دوره و شروع مرور.
  • نمایش تعداد دفعات مرور هر فصل.
  • انتخاب چند فصل برای مرور هم‌زمان.
  • امکان تمرکز بر فصل‌هایی که هنوز مرور نشده‌اند.
مناسب برای چه کسانی است؟

این اپلیکیشن برای دانش‌آموزان، دانشجویان، داوطلبان آزمون‌ها و علاقه‌مندان به یادگیری طراحی شده است؛ به‌ویژه کسانی که می‌خواهند مطالب آموزشی را در زمان‌های کوتاه مرور کنند، دانسته‌های خود را بسنجند و مطالعه منظم‌تری داشته باشند.

توجه: محتوای آموزشی و تعداد فلش‌کارت‌ها به دوره انتخاب‌شده بستگی دارد. محتوای دوره پس از نصب، درون برنامه قابل استفاده است؛ با این حال، دریافت اولیه اپلیکیشن و به‌روزرسانی‌های احتمالی ممکن است به اینترنت نیاز داشته باشند.
گالری تصاویر اپلیکیشن‌ها
محیط واقعی اپلیکیشن‌های آموزشی ما
تصاویر زیر، نمونه‌هایی از محیط واقعی اپلیکیشن‌های آموزشی ما هستند و قالب کلی، سبک طراحی و شیوه نمایش محتوای آموزشی در این برنامه‌ها را نشان می‌دهند.
نگاهی به فضای داخل برنامه
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱
نمای اپلیکیشن ۱
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۲
نمای اپلیکیشن ۲
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۳
نمای اپلیکیشن ۳
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۴
نمای اپلیکیشن ۴
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۵
نمای اپلیکیشن ۵
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۶
نمای اپلیکیشن ۶
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۷
نمای اپلیکیشن ۷
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۸
نمای اپلیکیشن ۸
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۹
نمای اپلیکیشن ۹
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱۰
نمای اپلیکیشن ۱۰
تصویر محیط اپلیکیشن آموزشی ۱۱
نمای اپلیکیشن ۱۱
نکته مهم درباره تصاویر
این تصاویر نمونه‌ای از قالب و سبک طراحی اپلیکیشن‌های آموزشی ما هستند. اپلیکیشن ارائه‌شده نیز از همین رویکرد طراحی و نمایش محتوای آموزشی پیروی می‌کند؛ جزئیات ظاهری و امکانات قابل مشاهده ممکن است متناسب با نوع دوره و بخش مورد استفاده متفاوت باشد.
تگ‌ها: Agentic RAG Embedding LangChain LLM RAG RAG فارسی Retrieval Augmented Generation Vector Database ارزیابی RAG بازیابی اطلاعات پایگاه داده برداری جستجوی معنایی مدل‌های زبانی بزرگ مهندسی پرامپت هوش مصنوعی مولد

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.