دوره آموزش پیاده‌سازی جستجوی برداری (Vector Search) و هوش مصنوعی در PostgreSQL همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش پیاده‌سازی جستجوی برداری (Vector Search) و هوش مصنوعی در PostgreSQL

موضوع کلی: علوم داده و مدیریت پایگاه‌داده

موضوع میانی: بهینه‌سازی جستجوی اطلاعات در پایگاه‌داده‌های رابطه‌ای

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی مدل‌های برداری و فضای برداری در علوم داده
• 2. آشنایی با ساختار پایگاه‌داده PostgreSQL و افزونه pgvector
• 3. نصب و پیکربندی افزونه pgvector در محیط PostgreSQL
• 4. مفاهیم پایه تعبیه برداری (Vector Embeddings) و تبدیل داده‌ها
• 5. روش‌های تولید بردار از متن با استفاده از مدل‌های زبانی
• 6. ذخیره‌سازی داده‌های برداری در جداول رابطه‌ای PostgreSQL
• 7. انواع داده‌های برداری در PostgreSQL و مدیریت حافظه
• 8. مبانی ریاضی جستجوی شباهت و فاصله کسینوسی
• 9. محاسبه فاصله اقلیدسی در فضای برداری
• 10. سنجش شباهت با استفاده از حاصل‌ضرب داخلی
• 11. شاخص‌گذاری معکوس برای جستجوی سریع برداری
• 12. الگوریتم HNSW برای بهینه‌سازی جستجوی برداری در مقیاس بزرگ
• 13. استفاده از الگوریتم IVFFlat در مدیریت جداول برداری
• 14. مقایسه عملکرد و دقت شاخص‌های IVFFlat و HNSW
• 15. بهینه‌سازی پرس‌وجوهای ترکیبی برداری و متنی
• 16. پیاده‌سازی جستجوی معنایی (Semantic Search) در متون
• 17. تکنیک‌های پیش‌پردازش متن برای بهبود کیفیت بردارها
• 18. مدیریت حافظه و کش در عملیات جستجوی برداری سنگین
• 19. ارزیابی دقت مدل‌های بازیابی اطلاعات برداری
• 20. تکنیک‌های افزایش سرعت ایندکس‌گذاری برداری
• 21. تلفیق جستجوی برداری با فیلترهای منطقی و شرطی
• 22. بررسی کارایی PostgreSQL در مدیریت داده‌های غیرساختارمند
• 23. استفاده از توابع تعریف‌شده توسط کاربر (UDF) در پردازش بردارها
• 24. پیاده‌سازی سیستم‌های پرسش و پاسخ بر پایه پایگاه‌داده
• 25. مدیریت هم‌زمانی و تراکنش‌ها در محیط‌های جستجوی برداری
• 26. نظارت بر عملکرد (Monitoring) و عیب‌یابی جستجوهای برداری
• 27. امنیت داده‌ها و کنترل دسترسی در پایگاه‌داده‌های برداری
• 28. بهینه‌سازی پرس‌وجوهای SQL برای سناریوهای هوش مصنوعی
• 29. استفاده از کتابخانه‌های پایتون برای تعامل با PostgreSQL برداری
• 30. معماری سیستم‌های بازیابی پیشرفته (RAG) با PostgreSQL
• 31. مدیریت نسخه‌بندی و بروزرسانی بردارها در جداول
• 32. مقیاس‌پذیری افقی در سیستم‌های جستجوی برداری
• 33. استفاده از پارتیشن‌بندی جداول برای داده‌های برداری حجیم
• 34. تحلیل هزینه‌های محاسباتی در جستجوهای برداری پیچیده
• 35. یکپارچه‌سازی با ابزارهای تحلیل داده و داشبوردهای مدیریتی
• 36. راهکارهای پشتیبان‌گیری و بازیابی داده‌های برداری
• 37. بهترین تجربیات (Best Practices) در طراحی مدل‌های برداری
• 38. رفع خطاهای رایج در پیاده‌سازی pgvector
• 39. آینده جستجوی برداری و هوش مصنوعی در پایگاه‌های داده رابطه‌ای