اکسپرس 24
کتاب ساخت موتور جست‌وجوی معنایی حرفه‌ای با Embedding و پایگاه‌های داده برداری

کتاب ساخت موتور جست‌وجوی معنایی حرفه‌ای با Embedding و پایگاه‌های داده برداری

تگ‌ها: Elasticsearch Embedding FAISS HNSW Hybrid Search NLP RAG Retrieval Augmented Generation Semantic Search Vector Database Vector Search پایگاه داده برداری پردازش زبان طبیعی جستجوی معنایی هوش مصنوعی

انتخاب پلن

افزودنی‌های اختیاری

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت موتور جست‌وجوی معنایی حرفه‌ای با Embedding و پایگاه‌های داده برداری

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مهندسی جست‌وجو

موضوع میانی: جست‌وجوی معنایی و سیستم‌های مبتنی بر بردار

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مفهوم جست‌وجوی معنایی و تفاوت آن با جست‌وجوی کلیدواژه‌ای
  • 2. معماری کلی یک سیستم Semantic Search
  • 3. مفهوم Embedding و نمایش معنایی داده‌ها
  • 4. بردارهای متنی و فضای برداری
  • 5. انتخاب مدل مناسب برای تولید Embedding
  • 6. تولید Embedding برای اسناد و داده‌های متنی
  • 7. نرمال‌سازی و آماده‌سازی داده‌های ورودی
  • 8. تقسیم اسناد به قطعه‌های قابل جست‌وجو
  • 9. راهبردهای Chunking برای متن‌های مختلف
  • 10. انتخاب اندازه مناسب Chunk و Overlap
  • 11. متادیتا و طراحی ساختار اسناد قابل جست‌وجو
  • 12. مبانی پایگاه‌های داده برداری
  • 13. ساختار Index در Vector Database
  • 14. مقایسه Vector Database با پایگاه‌های داده سنتی
  • 15. معیارهای شباهت در جست‌وجوی برداری
  • 16. فاصله کسینوسی و کاربرد آن در Semantic Search
  • 17. فاصله اقلیدسی و Dot Product
  • 18. انتخاب معیار شباهت مناسب برای Embedding
  • 19. ساخت اولین Vector Index
  • 20. ذخیره‌سازی Embedding و متادیتا
  • 21. درج و به‌روزرسانی بردارها
  • 22. حذف و مدیریت داده‌های برداری
  • 23. جست‌وجوی Nearest Neighbor
  • 24. جست‌وجوی Top-K و تنظیم تعداد نتایج
  • 25. Approximate Nearest Neighbor و ضرورت آن
  • 26. ساخت Indexهای سریع برای جست‌وجوی برداری
  • 27. مقایسه روش‌های ANN مانند HNSW و IVF
  • 28. تنظیم پارامترهای HNSW
  • 29. تنظیم پارامترهای IVF و Quantization
  • 30. فیلتر کردن نتایج بر اساس Metadata
  • 31. ترکیب Vector Search و Metadata Filtering
  • 32. پیاده‌سازی Semantic Search End-to-End
  • 33. طراحی Pipeline ورود و Index کردن اسناد
  • 34. طراحی Pipeline پردازش Query
  • 35. تبدیل Query کاربر به Embedding
  • 36. بازیابی اسناد مرتبط از Vector Database
  • 37. بهبود کیفیت نتایج با Query Transformation
  • 38. Hybrid Search و ترکیب جست‌وجوی معنایی و کلیدواژه‌ای
  • 39. ترکیب BM25 با Vector Search
  • 40. Rank Fusion و ادغام نتایج چند روش جست‌وجو
  • 41. Reranking نتایج جست‌وجوی معنایی
  • 42. استفاده از Cross-Encoder برای Reranking
  • 43. انتخاب تعداد مناسب Candidateها برای Reranking
  • 44. طراحی Retrieval Pipeline چندمرحله‌ای
  • 45. مدیریت اسناد طولانی در Semantic Search
  • 46. جست‌وجوی معنایی روی PDF و اسناد ساختاریافته
  • 47. پردازش جداول و محتوای نیمه‌ساختاریافته
  • 48. Semantic Search چندزبانه
  • 49. انتخاب Embedding Model برای زبان فارسی
  • 50. چالش‌های Embedding متن فارسی
  • 51. مدیریت تفاوت زبان‌ها در فضای برداری
  • 52. جست‌وجوی Cross-Lingual
  • 53. مدیریت Queryهای فارسی و انگلیسی
  • 54. ساخت Semantic Search برای داده‌های سازمانی
  • 55. امنیت و کنترل دسترسی در Vector Search
  • 56. مدیریت داده‌های حساس در پایگاه برداری
  • 57. به‌روزرسانی بلادرنگ Indexهای برداری
  • 58. مدیریت حذف و تغییر اسناد در Index
  • 59. طراحی معماری مقیاس‌پذیر برای Vector Database
  • 60. Partitioning و Sharding داده‌های برداری
  • 61. Replication و High Availability
  • 62. مدیریت حجم بالای Embeddingها
  • 63. کاهش حافظه مصرفی Vector Index
  • 64. Vector Quantization و فشرده‌سازی Embedding
  • 65. بهینه‌سازی سرعت Query
  • 66. بهینه‌سازی Latency در Semantic Search
  • 67. بهینه‌سازی Throughput سیستم جست‌وجو
  • 68. کش کردن Embedding و نتایج جست‌وجو
  • 69. Batch Processing برای تولید Embedding
  • 70. پردازش موازی Pipeline جست‌وجو
  • 71. اندازه‌گیری کیفیت نتایج Semantic Search
  • 72. معیارهای Precision و Recall در جست‌وجوی معنایی
  • 73. معیارهای MRR و NDCG برای ارزیابی Retrieval
  • 74. ساخت Dataset ارزیابی برای Semantic Search
  • 75. طراحی تست‌های Retrieval
  • 76. تحلیل خطاهای جست‌وجوی معنایی
  • 77. تشخیص Queryهای شکست‌خورده
  • 78. بهبود Chunking بر اساس نتایج ارزیابی
  • 79. بهبود Embedding Model بر اساس داده واقعی
  • 80. بهینه‌سازی Top-K و Threshold شباهت
  • 81. مقایسه مدل‌های مختلف Embedding
  • 82. مانیتورینگ Vector Database
  • 83. پایش کیفیت Retrieval در محیط Production
  • 84. ثبت و تحلیل Queryهای کاربران
  • 85. مدیریت هزینه زیرساخت Semantic Search
  • 86. طراحی Semantic Search برای مقیاس Production
  • 87. اتصال Semantic Search به RAG
  • 88. استفاده از Vector Database در معماری RAG
  • 89. طراحی Retrieval مناسب برای LLM
  • 90. کنترل Context و جلوگیری از بازیابی اطلاعات نامرتبط
  • 91. ساخت یک پروژه کامل Semantic Search از صفر تا Production

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.