دوره طراحی و پیاده‌سازی سامانه‌های پاسخ‌گو بر مبنای دانش محلی (RAG) با استفاده از پایگاه‌های داده برداری همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و پیاده‌سازی سامانه‌های پاسخ‌گو بر مبنای دانش محلی (RAG) با استفاده از پایگاه‌های داده برداری

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های حجیم

موضوع میانی: سامانه‌های بازیابی اطلاعات و مدیریت پایگاه‌های داده برداری

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی و معماری سامانه‌های پاسخ‌گو مبتنی بر بازیابی دانش
• 2. مفاهیم پایه در مدل‌های زبانی بزرگ و ضرورت استفاده از RAG
• 3. بررسی چالش‌های توهم در مدل‌های زبانی و راهکارهای کاهش آن
• 4. آشنایی با فضای برداری و مفهوم جاسازی کلمات (Word Embeddings)
• 5. روش‌های تبدیل متن به بردار با استفاده از مدل‌های رمزگذار
• 6. مدیریت و پیش‌پردازش متون فارسی جهت استخراج دانش
• 7. استراتژی‌های قطعه‌بندی متن برای بهینه‌سازی بازیابی اطلاعات
• 8. آشنایی با پایگاه‌های داده برداری و نقش آن‌ها در مدیریت دانش
• 9. بررسی معماری پایگاه‌های داده برداری متن‌باز و سازگار با زیرساخت‌های داخلی
• 10. پیاده‌سازی شاخص‌گذاری معنایی برای جستجوی سریع
• 11. الگوریتم‌های جستجوی نزدیک‌ترین همسایه (ANN)
• 12. ارزیابی دقت و فراخوانی در سامانه‌های بازیابی اطلاعات
• 13. روش‌های ترکیب بازیابی مبتنی بر کلمه کلیدی و بازیابی معنایی
• 14. استفاده از مدل‌های بازرتبه‌بندی (Reranking) برای ارتقای کیفیت پاسخ‌ها
• 15. طراحی خط لوله استخراج و تبدیل و بارگذاری (ETL) برای داده‌های محلی
• 16. مدیریت حافظه و تاریخچه گفتگو در سامانه‌های پاسخ‌گو
• 17. روش‌های بهینه‌سازی پرس‌وجو برای افزایش دقت بازیابی
• 18. ملاحظات امنیتی و حریم خصوصی در استفاده از داده‌های حساس سازمانی
• 19. پیکربندی مدل‌های زبانی برای تولید پاسخ بر اساس مستندات بازیابی شده
• 20. روش‌های ارزیابی عملکرد سیستم RAG با معیارهای استاندارد
• 21. استفاده از کتابخانه‌های متن‌باز برای مدیریت زنجیره‌های پرس‌وجو
• 22. پیاده‌سازی واسط برنامه‌نویسی کاربردی برای تعامل با پایگاه داده برداری
• 23. تکنیک‌های افزایش سرعت پاسخ‌دهی در مقیاس‌های بزرگ
• 24. مدیریت بروزرسانی و نگهداری دانش در پایگاه‌های داده برداری
• 25. بررسی موارد کاربرد در اتوماسیون اداری و سامانه‌های پشتیبانی تصمیم
• 26. راهکارهای یکپارچه‌سازی با پایگاه‌های داده رابطه‌ای سنتی
• 27. استفاده از مدل‌های زبانی سبک برای پیاده‌سازی در محیط‌های محلی
• 28. بررسی استانداردهای حفاظت از داده‌ها در سامانه‌های هوشمند
• 29. عیب‌یابی و رفع خطاهای رایج در فرآیند بازیابی و تولید
• 30. بهینه‌سازی مصرف منابع سخت‌افزاری در پردازش‌های برداری
• 31. ارائه متدولوژی‌های استقرار سامانه در شبکه‌های داخلی
• 32. مستندسازی و تهیه گزارش‌های تحلیلی از عملکرد سامانه
• 33. آینده‌پژوهی در حوزه سامانه‌های هوشمند بازیابی دانش
• 34. پروژه عملی: طراحی و پیاده‌سازی یک سامانه پاسخ‌گو برای متون تخصصی فارسی