کتاب LinearRAG: نسل جدید بازیابی اطلاعات با گراف خطی برای پاسخگویی دقیق‌تر و کارآمدتر
, ,

کتاب LinearRAG: نسل جدید بازیابی اطلاعات با گراف خطی برای پاسخگویی دقیق‌تر و کارآمدتر

تومان249,950

انتخاب پلن

torobpay
هر قسط با ترب‌پی: تومان62,488
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
شناسه محصول: SuperCourse-0000012653 دسته: , , برچسب: , , , , , , , , , , , , , ,

📚 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

📚 کتاب آموزشی جامع

📚 اطلاعات کتاب

عنوان کتاب: کتاب LinearRAG: نسل جدید بازیابی اطلاعات با گراف خطی برای پاسخگویی دقیق‌تر و کارآمدتر

موضوع کلی: بازیابی اطلاعات و تولید متن با استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: روش‌های بهبود بازیابی و تولید در مدل‌های زبانی بزرگ با استفاده از گراف دانش

📋 سرفصل‌های کتاب (100 موضوع)

  • 1. مقدمه‌ای بر بازیابی اطلاعات و تولید متن
  • 2. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 3. چالش‌های LLMs در پردازش اطلاعات بزرگ
  • 4. نقش بازیابی اطلاعات در تقویت LLMs
  • 5. مفهوم Retrieval Augmented Generation (RAG)
  • 6. محدودیت‌های RAG سنتی
  • 7. مقدمه‌ای بر گراف‌های دانش (Knowledge Graphs)
  • 8. کاربرد گراف‌های دانش در هوش مصنوعی
  • 9. چالش‌های استفاده از گراف‌های دانش با LLMs
  • 10. معرفی LinearRAG
  • 11. هدف اصلی LinearRAG
  • 12. مزایای LinearRAG نسبت به روش‌های دیگر
  • 13. ساختار کلی سیستم LinearRAG
  • 14. مراحل اصلی پیاده‌سازی LinearRAG
  • 15. بازیابی اطلاعات در مقیاس بزرگ
  • 16. تکنیک‌های سنتی بازیابی اطلاعات
  • 17. تکنیک‌های مدرن بازیابی اطلاعات
  • 18. بازیابی مبتنی بر بردار (Vector Retrieval)
  • 19. شاخص‌گذاری داده‌ها برای بازیابی
  • 20. روش‌های فشرده‌سازی و نمایش بردارهای بازیابی
  • 21. بازیابی مبتنی بر کلمات کلیدی
  • 22. بازیابی معنایی (Semantic Retrieval)
  • 23. ارزیابی معیارهای بازیابی اطلاعات
  • 24. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 25. معماری ترنسفورمر (Transformer Architecture)
  • 26. توکن‌سازی (Tokenization)
  • 27. مدل‌سازی زبان (Language Modeling)
  • 28. تکنیک‌های پیش‌آموزش LLMs (Pre-training)
  • 29. مدل‌های زبانی مولد (Generative Language Models)
  • 30. Fine-tuning LLMs
  • 31. چالش‌های استنتاج (Inference) در LLMs
  • 32. مقدمه‌ای بر گراف‌های دانش
  • 33. موجودیت‌ها (Entities) و روابط (Relations) در گراف دانش
  • 34. ساخت و نمایش گراف دانش
  • 35. انواع گراف دانش
  • 36. استخراج اطلاعات از متن برای ساخت گراف دانش
  • 37. نقص‌ها و عدم قطعیت در گراف‌های دانش
  • 38. کاربرد گراف دانش در تکمیل اطلاعات
  • 39. کاربرد گراف دانش در استدلال (Reasoning)
  • 40. LinearRAG: رویکرد کلی
  • 41. مفهوم گراف خطی (Linear Graph) در LinearRAG
  • 42. مزایای نمایش خطی گراف دانش
  • 43. نحوه تبدیل گراف دانش به نمایش خطی
  • 44. ساخت گراف خطی از منابع بزرگ
  • 45. استراتژی‌های پیمایش گراف خطی
  • 46. بازیابی اطلاعات با استفاده از گراف خطی
  • 47. ارتباط بین کوئری و گراف خطی
  • 48. فیلترینگ اطلاعات مبتنی بر گراف خطی
  • 49. توسعه شاخص‌های بازیابی مبتنی بر گراف خطی
  • 50. بهینه‌سازی الگوریتم‌های پیمایش گراف خطی
  • 51. تولید متن با استفاده از نتایج بازیابی و گراف خطی
  • 52. ادغام اطلاعات بازیابی شده با LLM
  • 53. تکنیک‌های شرطی‌سازی (Conditioning) LLM بر اساس گراف خطی
  • 54. نحوه تزریق دانش گراف به LLM
  • 55. استفاده از مسیرهای گراف برای تولید متن
  • 56. تولید متن با دقت بالا از طریق گراف خطی
  • 57. مدل‌سازی توالی در تولید متن با LinearRAG
  • 58. پردازش متن خروجی LLM
  • 59. ارزیابی کیفیت متن تولید شده
  • 60. مقایسه LinearRAG با RAG سنتی
  • 61. مقایسه LinearRAG با روش‌های مبتنی بر گراف دانش دیگر
  • 62. پیاده‌سازی LinearRAG: جزئیات فنی
  • 63. انتخاب کتابخانه‌ها و ابزارهای مناسب
  • 64. پردازش و انکد کردن داده‌های متنی
  • 65. ساخت و مدیریت گراف دانش
  • 66. تبدیل گراف دانش به نمایش خطی
  • 67. پیاده‌سازی ماژول بازیابی اطلاعات
  • 68. پیاده‌سازی ماژول تولید متن
  • 69. اتصال ماژول‌ها به یکدیگر
  • 70. مقیاس‌پذیری LinearRAG
  • 71. پردازش داده‌های حجیم (Large-scale Corpora)
  • 72. بهینه‌سازی حافظه و محاسبات
  • 73. مدیریت اتصالات گراف در مقیاس بزرگ
  • 74. استراتژی‌های توزیع بار (Load Balancing)
  • 75. ملاحظات مربوط به زمان پاسخگویی (Latency)
  • 76. آموزش و تنظیم پارامترهای LinearRAG
  • 77. تعیین معیارهای آموزش (Training Metrics)
  • 78. تنظیم پارامترهای بازیابی
  • 79. تنظیم پارامترهای تولید متن
  • 80. یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) در LinearRAG
  • 81. ارزیابی عملکرد LinearRAG
  • 82. معیارهای ارزیابی بازیابی (Retrieval Metrics)
  • 83. معیارهای ارزیابی تولید متن (Generation Metrics)
  • 84. ارزیابی دقیق (Precision) و پوشش (Recall)
  • 85. معیارهای مبتنی بر شباهت معنایی
  • 86. ارزیابی انسانی (Human Evaluation)
  • 87. مطالعات موردی (Case Studies)
  • 88. کاربرد LinearRAG در پرسش و پاسخ
  • 89. کاربرد LinearRAG در خلاصه‌سازی متن
  • 90. کاربرد LinearRAG در پاسخگویی به سوالات پیچیده
  • 91. کاربرد LinearRAG در حوزه‌های تخصصی (مانند پزشکی، حقوق)
  • 92. موارد پیشرفته و مباحث تحقیقاتی
  • 93. LinearRAG و گراف‌های پویا (Dynamic Graphs)
  • 94. LinearRAG و گراف‌های چند وجهی (Multi-modal Graphs)
  • 95. یادگیری بازیابی و تولید به صورت end-to-end
  • 96. مکانیسم‌های توجه (Attention Mechanisms) در LinearRAG
  • 97. کاربرد تنسورهای گراف (Graph Tensors)
  • 98. بهبود کارایی بازیابی از طریق گراف خطی
  • 99. تکنیک‌های کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction) در گراف خطی
  • 100. پیاده‌سازی‌های موازی و توزیع شده

📚 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

دیدگاهها

هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.

اولین نفری باشید که دیدگاهی را ارسال می کنید برای “کتاب LinearRAG: نسل جدید بازیابی اطلاعات با گراف خطی برای پاسخگویی دقیق‌تر و کارآمدتر”

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

محصولات مشابه

پیمایش به بالا