اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی بهینه‌سازی بازیابی اطلاعات با استفاده از تکنیک‌های پیشرفته (RAG)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره بهینه‌سازی بازیابی اطلاعات با استفاده از تکنیک‌های پیشرفته (RAG)

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی

موضوع میانی: بازیابی اطلاعات و دانش

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی
• 2. مقدمه‌ای بر بازیابی اطلاعات
• 3. اصول پایه‌ی پایگاه‌های داده‌ی برداری
• 4. معماری ChromaDB
• 5. نصب و راه‌اندازی ChromaDB
• 6. ذخیره‌سازی و بازیابی اسناد متنی
• 7. ایجاد و مدیریت مجموعه‌ها (Collections)
• 8. افزودن اسناد به ChromaDB
• 9. پرس‌وجو از پایگاه داده‌ی برداری
• 10. فیلتر کردن نتایج جستجو
• 11. تنظیم پارامترهای جستجوی شباهت
• 12. ارزیابی عملکرد بازیابی اطلاعات
• 13. معیارهای ارزیابی: دقت و فراخوانی
• 14. معیارهای ارزیابی: میانگین دقت در رتبه‌های مختلف
• 15. معرفی چارچوب‌های RAG (Retrieval-Augmented Generation)
• 16. مفهوم RAG در پردازش زبان طبیعی
• 17. مزایای استفاده از RAG
• 18. اجزای اصلی سیستم‌های RAG
• 19. بازیابی مبتنی بر اسناد
• 20. تولید مبتنی بر بازیابی
• 21. بهینه‌سازی بخش بازیابی در RAG
• 22. انتخاب مدل‌های جاسازی (Embedding Models)
• 23. تأثیر انتخاب مدل جاسازی بر نتایج
• 24. آموزش مدل‌های جاسازی سفارشی
• 25. استفاده از پایگاه‌های داده‌ی برداری در RAG
• 26. ادغام ChromaDB با مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)
• 27. فریم‌ورک LangChain و ChromaDB
• 28. کار با LangChain برای ساخت سیستم‌های RAG
• 29. پیاده‌سازی RAG با LangChain و ChromaDB
• 30. مفهوم Chunking (قطعه‌بندی اسناد)
• 31. استراتژی‌های مختلف قطعه‌بندی
• 32. تأثیر اندازه قطعه بر نتایج
• 33. بازیابی مبتنی بر پرس‌وجو (Query-based Retrieval)
• 34. بازیابی مبتنی بر اسناد مرتبط (Document-based Retrieval)
• 35. تکنیک‌های پیشرفته‌ی بازیابی
• 36. جستجوی ترکیبی (Hybrid Search)
• 37. جستجوی معنایی (Semantic Search)
• 38. جستجوی کلیدواژه‌ای (Keyword Search)
• 39. ترکیب جستجوی معنایی و کلیدواژه‌ای
• 40. افزایش دقت جستجو با استفاده از متا‌داده‌ها
• 41. فیلتر کردن نتایج بر اساس متا‌داده‌ها
• 42. مدیریت و به‌روزرسانی داده‌ها در ChromaDB
• 43. استراتژی‌های به‌روزرسانی اسناد
• 44. حذف اسناد از ChromaDB
• 45. مدیریت نسخه‌بندی اسناد
• 46. امنیت داده‌ها در ChromaDB
• 47. اصول اولیه‌ی تولید متن با LLMs
• 48. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبان بزرگ
• 49. معماری ترنسفورمر (Transformer Architecture)
• 50. آموزش مدل‌های زبان بزرگ
• 51. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبان بزرگ
• 52. تولید متن با استفاده از LLMs
• 53. پارامترهای تولید متن (Temperature, Top-k, Top-p)
• 54. کنترل خروجی تولید شده
• 55. چالش‌های تولید متن
• 56. تولید پاسخ‌های دقیق و مرتبط
• 57. جلوگیری از تولید اطلاعات نادرست
• 58. مفهوم Grounding در RAG
• 59. اطمینان از صحت اطلاعات تولید شده
• 60. ارتباط بین بازیابی و تولید
• 61. بهبود کیفیت پاسخ‌ها با RAG
• 62. استفاده از چندین مرحله بازیابی
• 63. بازیابی سلسله مراتبی (Hierarchical Retrieval)
• 64. فشرده‌سازی اطلاعات بازیابی شده
• 65. خلاصه‌سازی اسناد بازیابی شده
• 66. ارزیابی کیفیت پاسخ‌های تولید شده
• 67. معیارهای ارزیابی پاسخ (Faithfulness, Relevance)
• 68. معیارهای ارزیابی پاسخ (Coherence, Fluency)
• 69. تکنیک‌های بهبود پاسخ‌های تولیدی
• 70. بازخورد انسانی در RAG
• 71. یادگیری تقویتی از بازخورد انسانی
• 72. کاربرد RAG در حوزه‌های مختلف
• 73. RAG برای پرسش و پاسخ (Question Answering)
• 74. RAG برای خلاصه‌سازی متون
• 75. RAG برای تولید محتوای خلاقانه
• 76. RAG برای سیستم‌های چت‌بات
• 77. RAG در تحلیل داده‌های سازمانی
• 78. RAG در حوزه‌ی سلامت
• 79. RAG در حوزه‌ی حقوق
• 80. RAG در حوزه‌ی آموزش
• 81. مقایسه ChromaDB با سایر پایگاه‌های داده‌ی برداری
• 82. مزایای ChromaDB برای RAG
• 83. چالش‌های پیاده‌سازی RAG
• 84. بهینه‌سازی مقیاس‌پذیری سیستم‌های RAG
• 85. مدیریت هزینه در سیستم‌های RAG
• 86. ملاحظات اخلاقی در RAG
• 87. سوگیری در مدل‌های جاسازی و LLMs
• 88. تأثیر سوگیری بر نتایج RAG
• 89. روش‌های کاهش سوگیری
• 90. حریم خصوصی و امنیت داده‌ها در RAG
• 91. آینده‌ی RAG و پردازش زبان طبیعی
• 92. پیشرفت‌های جدید در مدل‌های جاسازی
• 93. پیشرفت‌های جدید در LLMs
• 94. تکنیک‌های پیشرفته‌ی بازیابی و تولید
• 95. کاربرد RAG در رباتیک و هوش مصنوعی عمومی
• 96. روندهای نوظهور در RAG
• 97. ساخت سیستم‌های RAG پیشرفته با ChromaDB
• 98. نکات کلیدی در پیاده‌سازی موفق RAG
• 99. درس‌های آموخته از پروژه‌های RAG
• 100. نکات عملی برای توسعه‌دهندگان RAG