کتاب طراحی و پیاده‌سازی سامانه‌های هوشمند تحلیل اسناد با استفاده از فریم‌ورک LangChain و معماری RAG با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 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 سامانه‌های هوشمند تحلیل اسناد با استفاده از فریم‌ورک LangChain و معماری RAG

موضوع کلی: هوش مصنوعی و تحلیل داده‌های کلان

موضوع میانی: توسعه سیستم‌های پرسش و پاسخ هوشمند با استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

  • 1. مبانی هوش مصنوعی مولد و مدل‌های زبانی بزرگ
  • 2. آشنایی با معماری مدل‌های زبانی در سیستم‌های پرسش و پاسخ
  • 3. مفاهیم پایه و ضرورت استفاده از معماری RAG در تحلیل اسناد
  • 4. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه فریم‌ورک LangChain
  • 5. ساختار و اجزای اصلی در LangChain برای پردازش متن
  • 6. روش‌های پیش‌پردازش متون فارسی و مدیریت کاراکترها
  • 7. مفاهیم بردارسازی و فضای نهفته در تحلیل داده‌های متنی
  • 8. انتخاب و ارزیابی مدل‌های جای‌گذاری (Embedding Models)
  • 9. آشنایی با پایگاه‌های داده برداری و نقش آن‌ها در حافظه هوشمند
  • 10. پیاده‌سازی پایگاه داده برداری ChromaDB برای ذخیره‌سازی اسناد
  • 11. روش‌های قطعه‌بندی هوشمند متن برای افزایش دقت بازیابی
  • 12. بهینه‌سازی پارامترهای Chunking در اسناد متنی
  • 13. الگوریتم‌های جستجوی معنایی و شباهت کسینوسی
  • 14. مفهوم بازیابی (Retrieval) در سیستم‌های پرسش و پاسخ
  • 15. پیاده‌سازی زنجیره‌های بازیابی داده در LangChain
  • 16. ترکیب مدل‌های زبانی با حافظه بلندمدت در سیستم‌های هوشمند
  • 17. مدیریت تاریخچه گفتگو و حافظه در مدل‌های LLM
  • 18. مهندسی پرامپت برای بهبود دقت پاسخ‌دهی در تحلیل اسناد
  • 19. استفاده از Prompt Templates برای شخصی‌سازی خروجی‌ها
  • 20. معماری سیستم‌های پرسش و پاسخ چندمرحله‌ای
  • 21. ارزیابی عملکرد مدل‌های زبانی در درک اسناد تخصصی
  • 22. روش‌های کاهش توهم (Hallucination) در مدل‌های هوشمند
  • 23. استفاده از سیستم‌های رتبه‌بندی مجدد (Reranking) برای افزایش دقت
  • 24. پیاده‌سازی زنجیره‌های استدلالی برای تحلیل اسناد پیچیده
  • 25. اتصال به منابع داده خارجی و اسناد سازمانی
  • 26. امنیت داده‌ها و حریم خصوصی در پیاده‌سازی سیستم‌های RAG
  • 27. مدیریت دسترسی و سطوح امنیت در تحلیل اسناد سازمانی
  • 28. استفاده از ابزارهای کمکی (Agents) برای تحلیل داده‌های ساختاریافته
  • 29. کاربرد مدل‌های زبانی در خلاصه‌سازی اسناد طولانی
  • 30. طراحی واسط کاربری برای تعامل با سیستم هوشمند تحلیل اسناد
  • 31. بهینه‌سازی مصرف منابع و مدیریت توکن‌ها در عملیات سنگین
  • 32. عیب‌یابی و رفع خطاهای رایج در زنجیره‌های LangChain
  • 33. مقیاس‌پذیری سیستم‌های پرسش و پاسخ در محیط‌های عملیاتی
  • 34. استفاده از تحلیل‌گرهای پیشرفته برای استخراج موجودیت‌های نامدار
  • 35. یکپارچه‌سازی سیستم هوشمند با پایگاه‌های داده رابطه‌ای
  • 36. روش‌های مانیتورینگ و پایش دقت سیستم در طول زمان
  • 37. اصول پیاده‌سازی سیستم‌های پرسش و پاسخ بر پایه دانش بومی
  • 38. تکنیک‌های افزایش سرعت پاسخ‌دهی در سیستم‌های تحلیل داده
  • 39. بررسی چالش‌های پردازش زبان فارسی در مدل‌های زبانی
  • 40. نکات کاربردی در استقرار سامانه‌های هوشمند در شبکه داخلی
  • 41. توسعه سیستم‌های پرسش و پاسخ بر مبنای اسناد فنی و اداری
  • 42. به‌کارگیری الگوهای طراحی برای توسعه سیستم‌های یادگیرنده
  • 43. نحوه به‌روزرسانی دانش سیستم با اضافه کردن اسناد جدید
  • 44. ارزیابی نهایی و تست‌های پذیرش در سامانه‌های هوشمند
تگ‌ها: LLM بازیابی اطلاعات برنامه‌نویسی پایتون تحلیل داده‌ها سامانه‌های پرسش و پاسخ لنگ‌چین مدل‌های زبانی بزرگ معماری RAG هوش مصنوعی

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.