کتاب صوتی پیاده‌سازی موتورهای جستجوی پیشرفته با ترکیب روش‌های آماری (BM25) و مدل‌های برداری (Vector Embeddings)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی موتورهای جستجوی پیشرفته با ترکیب روش‌های آماری (BM25) و مدل‌های برداری (Vector Embeddings)

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: سامانه‌های بازیابی اطلاعات و جستجوی هوشمند

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم بنیادین در بازیابی اطلاعات مدرن
• 2. معماری سیستم‌های جستجوی ترکیبی و نقش آن در بهبود دقت
• 3. پیش‌پردازش متون و نرمال‌سازی داده‌ها برای موتورهای جستجو
• 4. تحلیل توزیع کلمات و مدل احتمالاتی BM25
• 5. پیاده‌سازی الگوریتم BM25 برای رتبه‌بندی متنی کلاسیک
• 6. محدودیت‌های جستجوی مبتنی بر کلمات کلیدی و چالش‌های معنایی
• 7. مبانی ریاضی و مفهومی فضاهای برداری در متن‌کاوی
• 8. تولید بردار ویژگی (Embeddings) با استفاده از مدل‌های زبانی
• 9. ذخیره‌سازی و نمایه‌سازی بردارها در پایگاه‌های داده برداری
• 10. مفهوم شباهت کسینوسی و فاصله اقلیدسی در جستجوی معنایی
• 11. جستجوی نزدیک‌ترین همسایه تقریبی (ANN) و الگوریتم HNSW
• 12. مقایسه و تحلیل تفاوت‌های جستجوی آماری و جستجوی برداری
• 13. روش‌های ادغام نتایج در سیستم‌های هیبریدی
• 14. الگوریتم تلفیق رتبه متقابل (RRF) برای ترکیب خروجی‌ها
• 15. پیاده‌سازی عملی موتور جستجوی هیبریدی با پایتون
• 16. ارزیابی کارایی سیستم‌های جستجو با معیارهای Precision و Recall
• 17. بهینه‌سازی پارامترهای BM25 در محیط‌های عملیاتی
• 18. تکنیک‌های کاهش ابعاد بردارها برای افزایش سرعت بازیابی
• 19. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی پرس‌وجو در مقیاس بزرگ
• 20. بازخورد مرتبط و بازنویسی پرس‌وجو برای بهبود نتایج
• 21. استفاده از مدل‌های بازرتبه‌بندی (Re-ranking) برای ارتقای دقت نهایی
• 22. طراحی زیرساخت مقیاس‌پذیر برای جستجوی هوشمند
• 23. امنیت در طراحی سیستم‌های بازیابی اطلاعات و حفاظت از داده‌ها
• 24. چالش‌های پیاده‌سازی موتور جستجو در زبان فارسی
• 25. مستندسازی و استقرار نهایی سیستم جستجوی ترکیبی