معرفی دوره و اهداف آموزشی

دوره تخصصی «تولید افزوده با بازیابی (Retrieval Augmented Generation - RAG) ۲۰۲۵-۷»، یک برنامه آموزشی عمیق و کاربردی است که با هدف توانمندسازی متخصصان حوزه هوش مصنوعی و توسعه‌دهندگان نرم‌افزار طراحی شده است. این دوره به بررسی جامع تکنیک‌های پیشرفته RAG می‌پردازد، که ستون فقرات سیستم‌های هوش مصنوعی مولد مدرن محسوب می‌شوند. در دنیای امروز که حجم داده‌ها به طور تصاعدی در حال افزایش است، توانایی استخراج اطلاعات مرتبط و دقیق از منابع گسترده و استفاده از آن در تولید محتوای هوشمند، از اهمیت بالایی برخوردار است. RAG با ترکیب قدرت مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و مکانیزم‌های بازیابی اطلاعات، راهکاری قدرتمند برای غلبه بر محدودیت‌های دانش مدل‌های پایه و افزایش دقت، صحت و شفافیت خروجی‌های هوش مصنوعی ارائه می‌دهد.

اهداف آموزشی این دوره شامل موارد زیر است:

• آشنایی عمیق با مفاهیم کلیدی و معماری‌های مختلف RAG.
• توانایی پیاده‌سازی سیستم‌های RAG سفارشی برای کاربردهای متنوع.
• درک چگونگی بهینه‌سازی فرآیندهای بازیابی و تولید برای بهبود عملکرد.
• کسب مهارت در ارزیابی و سنجش کیفیت سیستم‌های RAG.
• آشنایی با چالش‌ها و راهکارهای موجود در پیاده‌سازی RAG در مقیاس بزرگ.
• کشف آخرین روندها و نوآوری‌ها در حوزه RAG.

سرفصل‌ها و محتوای دوره

این دوره آموزشی به طور جامع، تمام جنبه‌های کلیدی مربوط به تولید افزوده با بازیابی را پوشش می‌دهد. سرفصل‌های اصلی دوره به شرح زیر است:

• مبانی و معماری RAG:
  • معرفی کامل مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و محدودیت‌های آن‌ها.
  • مفهوم بازیابی اطلاعات و انواع آن (مانند جستجوی معنایی).
  • معماری پایه RAG: مولفه‌های بازیابی و مولفه‌های تولید.
  • انواع رویکردهای RAG: مبتنی بر هیبرید، مولتی‌هوپ، و غیره.
• تکنیک‌های پیشرفته بازیابی:
  • استفاده از Embeddings و Vector Databases.
  • روش‌های نمایه‌سازی (Indexing) کارآمد داده‌ها.
  • الگوریتم‌های جستجوی مجاورت تقریبی (ANN).
  • استراتژی‌هایChunking و Embedding برای اسناد.
  • بازیابی مبتنی بر دانش گراف.
• تکنیک‌های پیشرفته تولید:
  • Prompt Engineering برای سیستم‌های RAG.
  • تکنیک‌های Fine-tuning LLMs برای تولید مرتبط.
  • ترکیب خروجی‌های بازیابی با پرامپت‌های تولید.
  • مدیریت Context Window مدل‌های زبانی.
• پیاده‌سازی و ابزارها:
  • معرفی کتابخانه‌های کلیدی مانند LangChain و LlamaIndex.
  • کار با Vector Databases محبوب (مانند ChromaDB, Pinecone, Weaviate).
  • مراحل ساخت یک سیستم RAG End-to-End.
  • مدیریت و به‌روزرسانی پایگاه داده بازیابی.
• کاربردها و مطالعات موردی:
  • ساخت ربات‌های گفتگو (Chatbots) مبتنی بر دانش داخلی.
  • سیستم‌های پرسش و پاسخ (Q&A) بر اساس مستندات.
  • تولید محتوای تخصصی و گزارش‌نویسی.
  • کاربرد RAG در حوزه‌های خاص مانند پزشکی، حقوق، و مالی.
• ارزیابی و بهینه‌سازی:
  • معیارهای ارزیابی برای بازیابی و تولید.
  • روش‌های A/B Testing و Hyperparameter Tuning.
  • مدیریت و کاهش Hallucinations در مدل‌های مولد.
  • چالش‌های مقیاس‌پذیری و بهره‌وری.

پیش‌نیازها

برای بهره‌مندی کامل از این دوره تخصصی، انتظار می‌رود شرکت‌کنندگان دارای دانش پایه‌ای در زمینه‌های زیر باشند:

• آشنایی با مفاهیم اصلی برنامه‌نویسی، ترجیحاً با زبان Python.
• درک اولیه از یادگیری ماشین و مدل‌های زبانی.
• آشنایی با مفاهیم پایه پردازش زبان طبیعی (NLP).
• تجربه کار با ابزارهای خط فرمان (Command Line).

تجربه قبلی با کتابخانه‌های یادگیری عمیق مانند TensorFlow یا PyTorch، مفید خواهد بود اما الزامی نیست.

مخاطبان هدف

این دوره برای طیف وسیعی از متخصصان و علاقه‌مندان به حوزه هوش مصنوعی طراحی شده است، از جمله:

• مهندسان هوش مصنوعی و یادگیری ماشین.
• توسعه‌دهندگان نرم‌افزار علاقه‌مند به هوش مصنوعی مولد.
• دانشمندان داده (Data Scientists).
• محققان حوزه هوش مصنوعی.
• مدیران محصول و پروژه‌های هوش مصنوعی.
• دانشجویان مقاطع تحصیلات تکمیلی در رشته‌های مرتبط.
• هر فردی که به دنبال درک عمیق و عملی تکنیک‌های RAG برای ساخت سیستم‌های هوشمند است.

مزایای دانلود و یادگیری آفلاین این دوره

دسترسی به این دوره به صورت دانلودی، مزایای قابل توجهی را برای شما به ارمغان می‌آورد. این رویکرد به شما امکان می‌دهد تا برنامه یادگیری خود را کاملاً منعطف و مطابق با سبک زندگی و زمان‌بندی شخصی خود تنظیم کنید. با دانلود محتوای دوره، شما به طور همیشگی به مطالب دسترسی خواهید داشت و نیازی به اتصال دائمی اینترنت برای مرور درس‌ها ندارید. این موضوع یادگیری را در هر زمان و مکانی، چه در سفر، چه در محیط کار، یا در خانه، تسهیل می‌کند. قابلیت مرور مکرر مفاهیم پیچیده و همچنین استفاده از مطالب برای پروژه‌های عملی بدون نگرانی از اتمام زمان دسترسی، از دیگر مزایای مهم این روش یادگیری است. همچنین، شما می‌توانید محتوای دوره را به دلخواه سازماندهی کرده و بخش‌های مورد نیاز خود را به سرعت پیدا کنید.

نکات کلیدی که یاد می‌گیرند

پس از گذراندن این دوره، شرکت‌کنندگان قادر خواهند بود:

• سیستم‌های RAG را از پایه طراحی، پیاده‌سازی و مستقر کنند.
• از ابزارها و کتابخانه‌های مدرن برای ساخت برنامه‌های مبتنی بر RAG استفاده کنند.
• دقت و مرتبط بودن خروجی‌های مدل‌های زبانی بزرگ را با ادغام منابع خارجی افزایش دهند.
• چالش‌های مربوط به داده‌های حجیم و پیچیده را در معماری‌های RAG مدیریت کنند.
• برای کاربردهای خاص، رویکردهای RAG سفارشی‌سازی شده را توسعه دهند.
• عملکرد سیستم‌های RAG خود را ارزیابی کرده و برای بهبود آن اقدام نمایند.
• مفهوم "Knowledge Grounding" را در مدل‌های هوش مصنوعی مولد به کار گیرند.
• آخرین پیشرفت‌ها و روندهای نوظهور در حوزه RAG را درک کنند.