اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی راه‌اندازی سریع سیستم‌های پرسش و پاسخ با استفاده از Agents و Amazon Bedrock

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راه‌اندازی سریع سیستم‌های پرسش و پاسخ با استفاده از Agents و Amazon Bedrock

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی

موضوع میانی: پیاده‌سازی سیستم‌های پرسش و پاسخ مبتنی بر هوش مصنوعی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی
• 2. مبانی یادگیری ماشین در پردازش زبان طبیعی
• 3. مفاهیم کلیدی در سیستم‌های پرسش و پاسخ
• 4. معماری سیستم‌های پرسش و پاسخ مبتنی بر هوش مصنوعی
• 5. مقدمه‌ای بر Amazon Bedrock
• 6. آشنایی با Agents در Amazon Bedrock
• 7. مفهوم بازیابی افزوده (Retrieval-Augmented Generation - RAG)
• 8. اهمیت RAG در سیستم‌های پرسش و پاسخ
• 9. مراحل پیاده‌سازی RAG
• 10. انتخاب مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) برای RAG
• 11. مدل‌های زبانی در Amazon Bedrock
• 12. تنظیمات اولیه برای استفاده از Agents
• 13. ایجاد یک Agent برای سیستم پرسش و پاسخ
• 14. تعریف منابع دانش برای Agent
• 15. بارگذاری اسناد و داده‌ها برای RAG
• 16. فرمت‌های پشتیبانی شده برای داده‌ها
• 17. پیش‌پردازش داده‌ها برای RAG
• 18. پاکسازی متن و حذف نویز
• 19. توکن‌سازی و نرمال‌سازی متن
• 20. استخراج اطلاعات کلیدی از اسناد
• 21. ایجاد پایگاه دانش (Knowledge Base)
• 22. انتخاب روش‌های جاسازی (Embeddings)
• 23. مدل‌های جاسازی در Amazon Bedrock
• 24. ذخیره‌سازی جاسازی‌ها در پایگاه برداری
• 25. مقدمه‌ای بر پایگاه‌های داده برداری
• 26. انتخاب پایگاه داده برداری مناسب
• 27. اتصال Agent به پایگاه دانش
• 28. تنظیمات پرس‌وجو (Query) برای Agent
• 29. بهینه‌سازی پرس‌وجوها
• 30. استفاده از فیلترها در پرس‌وجوها
• 31. مفهوم زنجیره پرس‌وجو (Query Chain)
• 32. پیاده‌سازی زنجیره‌های پرس‌وجو
• 33. مدیریت پاسخ‌های Agent
• 34. ارزیابی کیفیت پاسخ‌ها
• 35. معیارهای سنجش دقت و ارتباط پاسخ‌ها
• 36. تست و اشکال‌زدایی Agent
• 37. بهبود عملکرد Agent
• 38. تنظیم پارامترهای مدل زبانی
• 39. تنظیم پارامترهای پایگاه دانش
• 40. بهینه‌سازی استراتژی بازیابی
• 41. استفاده از تکنیک‌های پیشرفته RAG
• 42. مدیریت اسناد حجیم
• 43. پردازش پرس‌وجوهای پیچیده
• 44. سیستم‌های پرسش و پاسخ چندزبانه
• 45. پیاده‌سازی سیستم پرسش و پاسخ برای زبان فارسی
• 46. ملاحظات فرهنگی و زبانی در پردازش فارسی
• 47. استفاده از داده‌های فارسی برای آموزش
• 48. امنیت داده‌ها در Amazon Bedrock
• 49. مدیریت دسترسی‌ها و مجوزها
• 50. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
• 51. سوگیری در مدل‌های زبانی
• 52. کاهش سوگیری در سیستم‌های پرسش و پاسخ
• 53. حفظ حریم خصوصی کاربران
• 54. کاربردهای عملی سیستم‌های پرسش و پاسخ
• 55. سیستم پرسش و پاسخ برای پشتیبانی مشتریان
• 56. سیستم پرسش و پاسخ برای آموزش و پژوهش
• 57. سیستم پرسش و پاسخ برای سازمان‌ها
• 58. مقدمه‌ای بر ابزارهای توسعه
• 59. کار با AWS SDK
• 60. استفاده از AWS CLI
• 61. مدیریت پیکربندی Agent
• 62. مانیتورینگ و لاگ‌برداری Agent
• 63. تحلیل لاگ‌ها برای عیب‌یابی
• 64. مقیاس‌پذیری سیستم پرسش و پاسخ
• 65. بهبود زمان پاسخ‌دهی
• 66. مدیریت هزینه‌ها در Amazon Bedrock
• 67. بهینه‌سازی هزینه‌ها
• 68. آخرین تحولات در زمینه Agents و RAG
• 69. آینده سیستم‌های پرسش و پاسخ
• 70. نکات پیشرفته در طراحی Agent
• 71. استفاده از ابزارهای خارجی با Agent
• 72. ادغام با سایر سرویس‌های AWS
• 73. ساخت داشبوردهای مدیریتی
• 74. ارائه گزارش‌های عملکرد
• 75. مدیریت نسخه‌های Agent
• 76. به‌روزرسانی پایگاه دانش
• 77. استراتژی‌های بازیابی پویا
• 78. تکنیک‌های خلاصه‌سازی پاسخ‌ها
• 79. پردازش پرس‌وجوهای مبهم
• 80. فهم زمینه (Context) در پرس‌وجوها
• 81. مدیریت تاریخچه مکالمات
• 82. یادگیری از تعاملات کاربر
• 83. بازخورد کاربران و بهبود مداوم
• 84. تست A/B برای بهینه‌سازی
• 85. مستندسازی سیستم پرسش و پاسخ
• 86. آموزش کاربران نهایی
• 87. نکات کلیدی برای موفقیت در پیاده‌سازی
• 88. جمع‌بندی مباحث پایانی
• 89. راهنمای عیب‌یابی رایج
• 90. منابع تکمیلی برای مطالعه بیشتر
• 91. انتخاب مدل مناسب برای وظایف خاص
• 92. بهینه‌سازی تنظیمات مدل
• 93. ملاحظات عملکردی در محیط عملیاتی
• 94. بررسی نمونه‌های موفق پیاده‌سازی
• 95. چالش‌های پیش رو در پیاده‌سازی RAG
• 96. راهکارهای عملی برای غلبه بر چالش‌ها
• 97. اهمیت داده‌های با کیفیت در RAG
• 98. نقش هوش مصنوعی مولد در RAG
• 99. استفاده از Agents برای وظایف پیچیده‌تر
• 100. مدیریت چرخه حیات Agent