فلش‌کارت‌های آموزشی طراحی و پیاده‌سازی سامانه‌های پاسخ‌گو با دانش اختصاصی (RAG): راهنمای کاربردی توسعه هوش مصنوعی بومی‌سازمان

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و پیاده‌سازی سامانه‌های پاسخ‌گو با دانش اختصاصی (RAG): راهنمای کاربردی توسعه هوش مصنوعی بومی‌سازمان

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی (NLP)

موضوع میانی: مهندسی و معماری سامانه‌های مبتنی بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و ضرورت‌های پیاده‌سازی هوش مصنوعی مولد در سازمان
• 2. مروری بر معماری مدل‌های زبانی بزرگ و چالش‌های دانش محدود
• 3. مفهوم و ضرورت بازیابی اطلاعات تقویت‌شده با دانش اختصاصی
• 4. بررسی تفاوت‌های رویکرد RAG با آموزش مجدد مدل‌های زبانی
• 5. شناخت اجزای اصلی سامانه RAG و چرخه حیات داده
• 6. روش‌های پیش‌پردازش و پاک‌سازی متون سازمانی برای استخراج دانش
• 7. اصول قطعه‌بندی متون و استراتژی‌های بهینه‌سازی قطعات
• 8. آشنایی با مدل‌های تعبیه متن و فضای برداری کلمات
• 9. کاربرد پایگاه‌داده‌های برداری در ذخیره‌سازی و بازیابی دانش
• 10. مبانی ریاضی و منطقی در جستجوی تشابه کسینوسی
• 11. الگوریتم‌های بازیابی اطلاعات و رتبه‌بندی نتایج
• 12. معماری سیستم‌های جستجوی ترکیبی با استفاده از روش‌های کلاسیک و معنایی
• 13. روش‌های بازرتبه‌بندی نتایج برای افزایش دقت پاسخ‌دهی
• 14. مدیریت حافظه و پنجره زمینه در مدل‌های زبانی بزرگ
• 15. استراتژی‌های مهندسی اعلان برای بهبود کیفیت خروجی مدل
• 16. طراحی ساختار پاسخ‌دهی با در نظر گرفتن محدودیت‌های مدل
• 17. پیاده‌سازی مکانیزم‌های کنترل کیفیت و اعتبارسنجی پاسخ‌ها
• 18. روش‌های کاهش توهم در مدل‌های زبانی با استفاده از دانش مستندات
• 19. طراحی خط لوله استخراج داده از منابع غیرساختاریافته
• 20. مدیریت اسناد در فرمت‌های مختلف شامل PDF و فایل‌های متنی
• 21. یکپارچه‌سازی سامانه‌های RAG با بانک‌های اطلاعاتی رابطه‌ای
• 22. امنیت داده‌ها و حفاظت از اطلاعات حساس در سامانه‌های هوش مصنوعی
• 23. ملاحظات حریم خصوصی در استفاده از مدل‌های زبانی در شبکه داخلی
• 24. روش‌های ارزیابی عملکرد سامانه RAG و شاخص‌های کلیدی کیفیت
• 25. استفاده از چارچوب‌های ارزیابی خودکار برای سنجش دقت بازیابی
• 26. بهینه‌سازی نرخ تأخیر در پاسخ‌دهی سامانه‌های بزرگ‌مقیاس
• 27. استراتژی‌های کشینگ برای کاهش هزینه‌های پردازشی مدل
• 28. پایش و نظارت مستمر بر خروجی‌های مدل در محیط عملیاتی
• 29. مدیریت بازخورد کاربران برای بهبود مستمر سامانه
• 30. تکنیک‌های بهبود مدل از طریق بازخورد انسانی
• 31. مقیاس‌پذیری زیرساخت‌های پردازشی برای سامانه‌های هوش مصنوعی
• 32. معرفی ابزارهای متن‌باز و کتابخانه‌های استاندارد توسعه RAG
• 33. طراحی رابط کاربری برای تعامل بهینه با سامانه‌های هوش مصنوعی
• 34. بررسی چالش‌های استقرار مدل‌های زبانی در سرورهای داخلی
• 35. اصول نگهداری و بروزرسانی دانش در سامانه‌های مبتنی بر RAG
• 36. مطالعه موردی طراحی سامانه پرسش و پاسخ سازمانی
• 37. پیاده‌سازی سیستم‌های هوشمند برای تحلیل گزارش‌های اداری
• 38. راهکارهای مقابله با تزریق اعلان و حملات امنیتی به مدل
• 39. توسعه سامانه‌های هوشمند با رعایت استانداردهای ملی و شرعی
• 40. آینده‌نگری در معماری سامانه‌های هوش مصنوعی بومی‌سازمان