کتاب راهکارهای نوین در ارتقای دقت مدلهای زبانی با استفاده از پایگاههای دانش (RAG) با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره راهکارهای نوین در ارتقای دقت مدلهای زبانی با استفاده از پایگاههای دانش (RAG)
موضوع کلی: علوم رایانه و هوش مصنوعی
موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی و بازیابی اطلاعات
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مبانی و ضرورتهای بهکارگیری مدلهای زبانی بزرگ در سامانههای دانشبنیان
- 2. معماری کلی سامانههای بازیابیافزا (RAG) و نقش آنها در کاهش توهم مدل
- 3. آشنایی با مدلهای زبانی بزرگ (LLM) و محدودیتهای دانش ایستا
- 4. مفاهیم پایه در بازیابی اطلاعات (Information Retrieval) برای سیستمهای هوشمند
- 5. پیشپردازش متون فارسی و چالشهای پردازش زبان طبیعی در زبان فارسی
- 6. روشهای قطعهبندی (Chunking) بهینه برای متون تخصصی و اسناد فنی
- 7. آشنایی با تعبیه متنی (Text Embeddings) و فضای برداری
- 8. بررسی مدلهای جایگذاری و نحوه انتخاب مدل مناسب برای کاربردهای فارسی
- 9. مبانی کار با پایگاههای داده برداری (Vector Databases)
- 10. ذخیرهسازی و نمایهسازی (Indexing) اسناد در پایگاههای داده برداری
- 11. الگوریتمهای جستجوی شباهت و همسایگی نزدیک (ANN)
- 12. فرآیند بازیابی (Retrieval) اطلاعات مرتبط بر اساس پرسوجوی کاربر
- 13. ارزیابی کیفیت بازیابی با استفاده از معیارهای Precision و Recall
- 14. روشهای رتبهبندی مجدد (Re-ranking) نتایج بازیابی برای افزایش دقت
- 15. تلفیق نتایج بازیابی شده با دستورالعملهای مدل زبانی (Prompt Engineering)
- 16. تکنیکهای بهینهسازی پرامپت برای پاسخدهی دقیق در سیستمهای RAG
- 17. مدیریت حافظه و پنجره زمینه (Context Window) در مدلهای زبانی
- 18. بررسی معماریهای پیشرفته در RAG از جمله Self-RAG
- 19. روشهای ارزیابی پایانبهپایان (End-to-End) در سامانههای مبتنی بر RAG
- 20. شناسایی و مقابله با منابع غیرمعتبر در فرایند بازیابی
- 21. امنیت و حریم خصوصی در پیادهسازی سامانههای بازیابی دانش
- 22. مدیریت دسترسی و سطوح دسترسی در پایگاههای دانش سازمانی
- 23. استفاده از گرافهای دانش (Knowledge Graphs) در کنار بازیابی برداری
- 24. ترکیب روشهای بازیابی معنایی و کلیدواژهای (Hybrid Search)
- 25. بهینهسازی نرخ تأخیر (Latency) در سیستمهای بازیابیافزا
- 26. مقیاسپذیری زیرساختهای هوش مصنوعی در محیطهای عملیاتی
- 27. استفاده از مدلهای متنباز و بومیسازی آنها برای کاربردهای خاص
- 28. مانیتورینگ و تحلیل عملکرد مدل در محیط عملیاتی
- 29. رفع خطاهای رایج در پیادهسازی سیستمهای RAG
- 30. تجربه کاربری و طراحی رابط تعاملی در سیستمهای پرسش و پاسخ
- 31. مطالعه موردی: پیادهسازی سامانه جستجوی هوشمند در اسناد قانونی و اداری
- 32. مطالعه موردی: استفاده از RAG در پشتیبانی فنی سامانههای نرمافزاری
- 33. مستندسازی و نگهداری پایگاههای دانش پویا
- 34. چشمانداز توسعه مدلهای زبانی و آینده فناوریهای بازیابی اطلاعات
تگها:
LLM
NLP
RAG
بازیابی اطلاعات
بازیابی افزوده تولید
پایگاه دانش
پردازش زبان طبیعی
مدلهای زبانی بزرگ
هوش مصنوعی
یادگیری ماشین
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.