کتاب صوتی طراحی و پیاده‌سازی سامانه‌های پرسش و پاسخ هوشمند با استفاده از فریم‌ورک Haystack

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و پیاده‌سازی سامانه‌های پرسش و پاسخ هوشمند با استفاده از فریم‌ورک Haystack

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی

موضوع میانی: توسعه سیستم‌های جستجوی هوشمند و بازیابی اطلاعات

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی نظری سامانه‌های پرسش و پاسخ و بازیابی اطلاعات
• 2. آشنایی با معماری فریم‌ورک Haystack در پردازش زبان طبیعی
• 3. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای پروژه‌های هوش مصنوعی
• 4. مفاهیم پایه در مدل‌سازی متن و نمایش برداری کلمات
• 5. کار با فایل‌های متنی و استخراج داده‌های غیرساختاریافته
• 6. آشنایی با پایگاه‌های داده برداری و نقش آن‌ها در جستجوی معنایی
• 7. مفهوم بازیابی اطلاعات بر پایه شباهت کسینوسی
• 8. پیش‌پردازش متون فارسی برای بهبود کیفیت جستجو
• 9. معرفی مدل‌های زبانی ترنسفورمر و کاربرد آن‌ها در درک متن
• 10. تکنیک‌های توکنایز کردن برای زبان فارسی
• 11. استفاده از کتابخانه Hugging Face در کنار Haystack
• 12. پیاده‌سازی نخستین پایپ‌لاین جستجوی معنایی
• 13. آشنایی با مدل‌های بازیابی (Retriever) و رتبه‌بندی (Ranker)
• 14. کار با مدل‌های Dense Passage Retrieval
• 15. بهینه‌سازی جستجو با استفاده از شاخص‌گذاری معکوس
• 16. پیاده‌سازی سیستم‌های پرسش و پاسخ استخراجی (Extractive QA)
• 17. کار با مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) برای تولید پاسخ‌های متنی
• 18. تکنیک‌های مهندسی پرامپت در سیستم‌های پرسش و پاسخ
• 19. معماری سیستم‌های جستجوی ترکیبی (Hybrid Search)
• 20. استفاده از پایگاه داده‌های برداری نظیر FAISS و Qdrant
• 21. مدیریت حافظه و بهینه‌سازی عملکرد در پردازش‌های سنگین
• 22. ارزیابی دقت سیستم‌های بازیابی اطلاعات با معیارهای استاندارد
• 23. روش‌های بهبود بازیابی با استفاده از بازخورد کاربر
• 24. پیاده‌سازی قابلیت فیلترینگ متاداده در جستجوهای هوشمند
• 25. طراحی ساختار داده‌های پرسش و پاسخ در محیط‌های سازمانی
• 26. استفاده از Document Stores برای مدیریت اسناد حجیم
• 27. پیاده‌سازی مکانیزم‌های کشینگ برای افزایش سرعت پاسخ‌دهی
• 28. امنیت داده‌ها و کنترل دسترسی در سامانه‌های جستجوی هوشمند
• 29. یکپارچه‌سازی سامانه‌های جستجو با رابط‌های کاربری وب
• 30. تکنیک‌های کاهش تاخیر در پاسخ‌دهی سیستم‌های هوشمند
• 31. تجزیه و تحلیل خطاها در خروجی مدل‌های زبانی
• 32. روش‌های تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌ها برای دامنه‌های تخصصی
• 33. پیاده‌سازی سیستم‌های چندزبانه با تمرکز بر زبان فارسی
• 34. آشنایی با مفاهیم RAG و نقش آن در کاهش توهم مدل‌های زبانی
• 35. مدیریت چرخه‌ی حیات مدل‌های هوش مصنوعی در محیط عملیاتی
• 36. مانیتورینگ و پایش عملکرد سامانه‌های جستجوی هوشمند
• 37. مستندسازی پروژه‌های پردازش زبان طبیعی
• 38. توسعه سیستم‌های پرسش و پاسخ بر اساس اسناد داخلی سازمان
• 39. راهکارهای مقیاس‌پذیری سامانه‌های هوشمند در محیط‌های ابری
• 40. اخلاق در هوش مصنوعی و رعایت استانداردهای محتوایی در تولید پاسخ‌ها