کتاب راهنمای جامع طراحی و پیادهسازی سیستمهای هوشمند پاسخگو با معماری RAG با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB
249,950 تومان
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره راهنمای جامع طراحی و پیادهسازی سیستمهای هوشمند پاسخگو با معماری RAG
موضوع کلی: علوم رایانه و هوش مصنوعی
موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی و بازیابی اطلاعات
📋 سرفصلهای دوره (100 موضوع)
- 1. مبانی و ضرورت استفاده از معماری بازیابی-تولید در هوش مصنوعی
- 2. آشنایی با چالشهای مدلهای زبانی بزرگ و توهمات اطلاعاتی
- 3. معرفی معماری پایه در سیستمهای پاسخگوی هوشمند
- 4. نقش بازیابی اطلاعات در ارتقای دقت مدلهای زبانی
- 5. ساختار و اجزای اصلی یک سامانه مبتنی بر بازیابی-تولید
- 6. مفاهیم پایه در مدلهای بازنمایی متن و تعبیه کلمات
- 7. روشهای پیشپردازش و آمادهسازی دادههای متنی فارسی
- 8. استانداردهای ذخیرهسازی دادههای ساختاریافته و غیرساختاریافته
- 9. آشنایی با پایگاههای داده برداری و نقش آنها در جستجوی معنایی
- 10. معیارهای ارزیابی شباهت معنایی در فضای برداری
- 11. تکنیکهای قطعهبندی متن و تاثیر آن بر دقت بازیابی
- 12. بررسی مدلهای تعبیه متن متناسب با زبان فارسی
- 13. الگوریتمهای بازیابی اطلاعات بر اساس شباهت کسینوسی
- 14. بهینهسازی جستجوی معنایی با استفاده از نمایهسازی معکوس
- 15. تلفیق روشهای جستجوی کلمات کلیدی و جستجوی معنایی
- 16. معماری سیستمهای بازیابی چندمرحلهای
- 17. تکنیکهای رتبهبندی مجدد نتایج بازیابی شده
- 18. مدیریت حافظه کوتاه و بلندمدت در تعامل با مدلهای زبانی
- 19. روشهای تزریق متن بازیابی شده به پرامپت مدل
- 20. تکنیکهای مهندسی پرامپت برای پاسخگویی دقیق و مستند
- 21. مدیریت محدودیتهای طول پنجره متنی در مدلهای زبانی
- 22. استراتژیهای فیلترینگ نتایج نامرتبط در مرحله بازیابی
- 23. روشهای کاهش هزینه و افزایش سرعت در سیستمهای پاسخگو
- 24. ارزیابی کیفیت پاسخهای تولید شده با معیارهای کمی و کیفی
- 25. روشهای سنجش وفاداری پاسخ به منابع بازیابی شده
- 26. کاربرد مدلهای زبانی در خلاصهسازی متون بازیابی شده
- 27. پیادهسازی سیستمهای پرسش و پاسخ بر روی اسناد سازمانی
- 28. ایمنسازی سیستمهای هوشمند در برابر تزریق پرامپت مخرب
- 29. رعایت حریم خصوصی و امنیت دادهها در پردازش اسناد
- 30. نظارت بر عملکرد سیستم و تحلیل خطاهای بازیابی
- 31. روشهای بهینهسازی فراخوانی و دقت در سیستمهای بازیابی
- 32. استفاده از مدلهای زبانی کوچک در ارزیابی و اصلاح نتایج
- 33. یکپارچهسازی سامانه با واسطهای برنامهنویسی کاربردی
- 34. مقیاسپذیری سیستمهای بازیابی در حجم بالای دادهها
- 35. تکنیکهای افزایش سرعت پاسخدهی در محیطهای عملیاتی
- 36. مدیریت نسخهبندی دادهها و بهروزرسانی منابع دانش
- 37. آشنایی با ابزارهای متنباز برای پیادهسازی معماری
- 38. طراحی رابط کاربری برای سیستمهای پاسخگوی هوشمند
- 39. مستندسازی و گزارشگیری از عملکرد سیستمهای هوشمند
- 40. چشمانداز آینده و توسعه مدلهای چندوجهی در سیستمهای بازیابی
تگها:
LLM
RAG
بازیابی اطلاعات
بازیابی افزوده با تولید
پردازش زبان طبیعی
توسعه سیستمهای هوشمند
مدلهای زبانی بزرگ
مهندسی پرامپت
هوش مصنوعی
یادگیری ماشین
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.