کتاب صوتی پیاده‌سازی سامانه‌های پرسش و پاسخ هوشمند با استفاده از BigQuery و مدل‌های برداری (RAG)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی سامانه‌های پرسش و پاسخ هوشمند با استفاده از BigQuery و مدل‌های برداری (RAG)

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: سامانه‌های بازیابی اطلاعات و پردازش زبان طبیعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم بنیادین سامانه‌های بازیابی اطلاعات
• 2. معماری سامانه‌های پرسش و پاسخ هوشمند مبتنی بر RAG
• 3. آشنایی با محیط BigQuery و سرویس‌های ابری گوگل
• 4. مفاهیم پایه برداری و نمایش عددی داده‌ها در فضای چندبعدی
• 5. تکنیک‌های پیش‌پردازش متن برای مدل‌های زبانی
• 6. روش‌های تبدیل متن به بردار با استفاده از Embedding Models
• 7. مدیریت و ذخیره‌سازی بردارهای ویژگی در BigQuery
• 8. آشنایی با فضاها و جداول برداری در پایگاه داده‌های ابری
• 9. مفهوم شباهت کسینوسی و معیارهای فاصله‌سنجی در فضای برداری
• 10. بررسی ساختارهای داده‌ای برای جستجوی سریع در بردارهای بزرگ
• 11. پیاده‌سازی جستجوی برداری در Google Cloud BigQuery
• 12. مفهوم بازیابی اطلاعات معنایی در مقابل جستجوی کلمات کلیدی
• 13. معماری مدل‌های زبانی بزرگ و کاربرد آن‌ها در تولید پاسخ
• 14. تکنیک‌های مهندسی پرامپت برای بهبود کیفیت پاسخ‌های مدل
• 15. یکپارچه‌سازی مدل‌های زبانی با داده‌های اختصاصی در BigQuery
• 16. فرآیند بازیابی اسناد مرتبط (Retrieval) در سیستم‌های RAG
• 17. روش‌های رتبه‌بندی مجدد نتایج بازیابی شده (Reranking)
• 18. تولید پاسخ نهایی با استفاده از متن بازیابی شده و مدل زبانی
• 19. مدیریت حافظه و تاریخچه گفتگو در سامانه‌های پرسش و پاسخ
• 20. روش‌های ارزیابی دقت و کارایی سامانه‌های RAG
• 21. بهینه‌سازی پرس‌وجوهای برداری برای افزایش سرعت پاسخ‌دهی
• 22. مقیاس‌پذیری سامانه‌های هوشمند در مواجهه با حجم عظیم داده‌ها
• 23. مدیریت امنیت و سطوح دسترسی در سامانه‌های داده‌محور
• 24. تکنیک‌های نظارت بر عملکرد مدل و پایش کیفیت خروجی‌ها
• 25. رفع چالش‌های توهم مدل (Hallucination) در سیستم‌های بازیابی
• 26. استفاده از فیلترهای متا‌داده‌ای در کنار جستجوی برداری
• 27. روش‌های به‌روزرسانی و بازتولید بردارها در دیتابیس‌های پویا
• 28. بررسی محدودیت‌های مدل‌های زبانی در پردازش متون تخصصی فارسی
• 29. پیاده‌سازی پایپ‌لاین‌های خودکار برای تغذیه دانش به سیستم
• 30. استفاده از ابزارهای مانیتورینگ برای تحلیل رفتار سامانه
• 31. طراحی رابط کاربری برای تعامل کاربر با سامانه هوشمند
• 32. بررسی هزینه‌ها و مدیریت منابع در پیاده‌سازی‌های ابری
• 33. تکنیک‌های کاهش ابعاد برای افزایش سرعت پردازش برداری
• 34. پیاده‌سازی سیستم‌های پرسش و پاسخ چندزبانه در محیط ابری
• 35. استفاده از تکنیک‌های Hybrid Search برای ترکیب جستجوی متنی و برداری
• 36. مدیریت خطاهای سیستم و بازگشت به حالت امن در عملیات بازیابی
• 37. اصول اخلاقی و حریم خصوصی در پردازش داده‌های سازمانی
• 38. مطالعه موردی: پیاده‌سازی یک دستیار دانش‌بنیان سازمانی
• 39. نکات کلیدی در نگهداری و توسعه مستمر سامانه‌های هوشمند
• 40. چشم‌انداز آینده هوش مصنوعی در سامانه‌های بازیابی اطلاعات