کتاب صوتی راهنمای جامع طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های هوشمند پاسخگو با معماری RAG

🎓 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

• 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