کتاب RAG برای چت‌بات‌ها: پیاده‌سازی نسل افزوده با بازیابی

انتخاب پلن

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 RAG برای چت‌بات‌ها: پیاده‌سازی نسل افزوده با بازیابی

موضوع کلی: هوش مصنوعی

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی (NLP)

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر RAG و چت‌بات‌ها
  • 2. چرا RAG؟ محدودیت‌های مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)
  • 3. معماری کلی سیستم RAG
  • 4. بازیابی اطلاعات: مفاهیم کلیدی
  • 5. بردارسازی (Vectorization): تبدیل متن به بردار
  • 6. Embedding Models: انواع و کاربردها
  • 7. انتخاب مدل Embedding مناسب
  • 8. ایجاد پایگاه دانش برداری (Vector Database)
  • 9. معرفی پایگاه‌های دانش برداری محبوب (Pinecone, Chroma, FAISS)
  • 10. نحوه لود و ایندکس‌کردن داده‌ها در پایگاه دانش برداری
  • 11. استراتژی‌های تقسیم‌بندی متن (Chunking Strategies)
  • 12. بهینه‌سازی اندازه Chunkها برای بازیابی بهتر
  • 13. شباهت (Similarity) و اندازه‌گیری فاصله: Cosine Similarity, Euclidean Distance
  • 14. روش‌های جستجوی برداری (Nearest Neighbor Search)
  • 15. بازیابی اسناد مرتبط: الگوریتم‌ها و تکنیک‌ها
  • 16. ارزیابی کیفیت بازیابی (Evaluation Metrics)
  • 17. نسل پاسخ: LLM و Prompt Engineering
  • 18. طراحی Promptهای مؤثر برای RAG
  • 19. تکنیک‌های Prompting: Few-shot Learning, Chain-of-Thought
  • 20. مدیریت Context Window در LLM
  • 21. ترکیب اسناد بازیابی شده با Prompt
  • 22. بهینه‌سازی LLM برای پاسخ‌دهی دقیق‌تر
  • 23. ارزیابی کیفیت پاسخ (Evaluation Metrics)
  • 24. معماری‌های پیشرفته RAG: HyDE, REALM
  • 25. استفاده از Metadata برای بهبود بازیابی
  • 26. فیلتر کردن و رتبه‌بندی نتایج بازیابی
  • 27. بهینه‌سازی سرعت و مقیاس‌پذیری RAG
  • 28. استفاده از Cache برای کاهش تأخیر
  • 29. پیاده‌سازی RAG با Python و LangChain
  • 30. معرفی LangChain: مفاهیم و کامپوننت‌ها
  • 31. ساخت یک چت‌بات ساده با RAG و LangChain
  • 32. استفاده از LangChain برای مدیریت پایگاه دانش برداری
  • 33. استفاده از LangChain برای طراحی Prompt و LLM
  • 34. عیب‌یابی و رفع اشکال RAG
  • 35. خطاهای رایج و راه‌حل‌ها
  • 36. بهبود مستمر RAG: Iterative Development
  • 37. مانیتورینگ و Log کردن سیستم RAG
  • 38. استفاده از RAG در سناریوهای مختلف (پرسش و پاسخ، خلاصه‌سازی، تولید محتوا)
  • 39. RAG برای داده‌های ساخت‌یافته (Structured Data)
  • 40. RAG برای داده‌های چندرسانه‌ای (Multimodal Data)
  • 41. امنیت در RAG: جلوگیری از حملات Prompt Injection
  • 42. RAG و حریم خصوصی داده‌ها
  • 43. مقایسه RAG با Fine-tuning
  • 44. انتخاب بین RAG و Fine-tuning
  • 45. ترکیب RAG و Fine-tuning
  • 46. آینده RAG و تحقیقات جدید

📚 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.