اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی پیاده‌سازی سامانه بازیابی اطلاعات افزوده (RAG) با Agents for Amazon Bedrock

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی سامانه بازیابی اطلاعات افزوده (RAG) با Agents for Amazon Bedrock

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی و مدل‌های زبانی بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. مبانی یادگیری ماشین
• 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت‌شده، بدون نظارت، تقویتی
• 4. یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
• 5. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 6. کاربردهای پردازش زبان طبیعی
• 7. مدل‌های زبانی کلاسیک
• 8. نحوه عملکرد مدل‌های زبانی
• 9. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)
• 10. معماری مدل‌های ترنسفورمر
• 11. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
• 12. نحوه آموزش مدل‌های زبانی بزرگ
• 13. مجموعه داده‌های مورد استفاده در آموزش LLM
• 14. ملاحظات اخلاقی در مدل‌های زبانی بزرگ
• 15. معرفی Agents for Amazon Bedrock
• 16. مفهوم Agents در Amazon Bedrock
• 17. مزایای استفاده از Agents
• 18. معماری Agents for Amazon Bedrock
• 19. اجزای اصلی یک Agent
• 20. ابزارها و قابلیت‌های Agents
• 21. تنظیمات اولیه Agent
• 22. ایجاد اولین Agent
• 23. تعریف وظایف (Tasks) برای Agent
• 24. مدیریت جریان کاری Agent
• 25. اتصال Agent به پایگاه دانش
• 26. پیاده‌سازی سامانه بازیابی اطلاعات افزوده (RAG)
• 27. مفهوم RAG
• 28. مزایای RAG در بهبود پاسخگویی LLM
• 29. اجزای کلیدی سامانه RAG
• 30. منابع داده برای RAG
• 31. ذخیره‌سازی و نمایه‌سازی داده‌ها
• 32. استفاده از پایگاه‌های داده برداری
• 33. تنظیم و پیکربندی پایگاه داده برداری
• 34. ایجاد Embedding برای داده‌ها
• 35. انتخاب مدل Embedding مناسب
• 36. جستجوی شباهت در پایگاه داده برداری
• 37. بازیابی اسناد مرتبط
• 38. ارسال کوئری به LLM به همراه اسناد بازیابی شده
• 39. تنظیم Prompt برای LLM
• 40. تکنیک‌های بهبود Prompt
• 41. ارزیابی کیفیت پاسخ‌های LLM
• 42. معیارهای ارزیابی برای RAG
• 43. تنظیم پارامترهای Agent برای RAG
• 44. مدیریت حافظه در Agent
• 45. استفاده از تاریخچه مکالمات
• 46. پیاده‌سازی Agent برای پرسش و پاسخ
• 47. ساخت Agent برای خلاصه‌سازی متن
• 48. استفاده از Agent برای تولید محتوا
• 49. تنظیم Agent برای وظایف خاص
• 50. بهینه‌سازی عملکرد Agent
• 51. عیب‌یابی در پیاده‌سازی RAG
• 52. مدیریت خطاها در Agent
• 53. افزایش مقیاس‌پذیری سامانه RAG
• 54. امنیت در Agents for Amazon Bedrock
• 55. ملاحظات امنیتی در دسترسی به داده‌ها
• 56. حفاظت از اطلاعات حساس
• 57. استقرار Agent در محیط عملیاتی
• 58. نظارت و مانیتورینگ Agent
• 59. به‌روزرسانی Agent و پایگاه دانش
• 60. چالش‌های پیاده‌سازی RAG
• 61. روش‌های مقابله با چالش‌ها
• 62. آینده Agents for Amazon Bedrock
• 63. روندهای جدید در RAG
• 64. کاربرد Agent در صنایع مختلف
• 65. مثال‌های عملی از پیاده‌سازی RAG
• 66. ساخت Agent برای پشتیبانی مشتری
• 67. استفاده از Agent در سیستم‌های آموزشی
• 68. پیاده‌سازی Agent برای تحلیل داده‌ها
• 69. ساخت Agent برای خودکارسازی فرآیندها
• 70. مدیریت دانش سازمانی با RAG
• 71. توسعه Agent برای داشبوردهای هوشمند
• 72. استفاده از Agent در سیستم‌های توصیه‌گر
• 73. پیاده‌سازی Agent برای استخراج اطلاعات
• 74. ساخت Agent برای اعتبارسنجی اطلاعات
• 75. کاربرد Agent در جستجوی پیشرفته
• 76. مدیریت پرسش‌های پیچیده با Agent
• 77. بهبود دقت و صحت پاسخ‌ها
• 78. استفاده از بازخورد کاربران
• 79. آموزش مداوم Agent
• 80. تکنیک‌های پیشرفته در RAG
• 81. انواع مختلف پایگاه‌های داده برداری
• 82. مدیریت داده‌های حجیم و پراکنده
• 83. استفاده از Agent در سناریوهای چندزبانه
• 84. ملاحظات فرهنگی در پاسخگویی Agent
• 85. تست و ارزیابی جامع Agent
• 86. مستندسازی سامانه RAG
• 87. نکات کلیدی برای موفقیت در پیاده‌سازی RAG
• 88. مرور بر مفاهیم اصلی
• 89. جمع‌بندی و گام‌های بعدی