اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی راهنمای جامع گردش کارهای RAG با N8N: بهره‌گیری از گره‌های کلیدی برای اتوماسیون هوشمند

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای جامع گردش کارهای RAG با N8N: بهره‌گیری از گره‌های کلیدی برای اتوماسیون هوشمند

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و هوش مصنوعی

موضوع میانی: توسعه و اتوماسیون گردش کار با ابزارهای هوشمند

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر اتوماسیون گردش کار و N8N
• 2. آشنایی با ابزارهای اتوماسیون گردش کار
• 3. مفاهیم کلیدی در N8N
• 4. نصب و راه‌اندازی N8N
• 5. آشنایی با محیط کاربری N8N
• 6. مفهوم گره (Node) در N8N
• 7. انواع گره‌ها در N8N
• 8. ساخت اولین گردش کار ساده
• 9. اجرای گردش کار و مشاهده نتایج
• 10. مقدمه‌ای بر بازیابی افزوده (RAG)
• 11. کاربرد RAG در اتوماسیون
• 12. مفهوم مدل‌های زبان بزرگ (LLM)
• 13. نحوه تعامل با LLM ها
• 14. مقدمه‌ای بر گره‌های کلیدی N8N برای RAG
• 15. گره HTTP Request برای فراخوانی API ها
• 16. پیکربندی گره HTTP Request
• 17. استفاده از متغیرها در HTTP Request
• 18. گره Function برای پردازش داده‌ها
• 19. نوشتن توابع ساده در N8N
• 20. استفاده از JavaScript در گره Function
• 21. گره Set برای تنظیم مقادیر
• 22. کاربرد گره Set در گردش کار
• 23. گره Item Lists برای مدیریت لیست‌ها
• 24. فیلتر کردن و مرتب‌سازی آیتم‌ها
• 25. گره Merge برای ترکیب داده‌ها
• 26. مقدمه‌ای بر RAG با استفاده از گره‌های N8N
• 27. ایجاد یک گردش کار RAG پایه
• 28. فراخوانی LLM از طریق N8N
• 29. مدیریت پاسخ‌های LLM
• 30. ذخیره‌سازی و بازیابی اطلاعات
• 31. کاربرد پایگاه‌های داده برداری (Vector Databases)
• 32. مقدمه‌ای بر پایگاه‌های داده برداری
• 33. اتصال N8N به پایگاه داده برداری
• 34. ذخیره‌سازی بردارهای متنی
• 35. جستجوی شباهت در پایگاه داده برداری
• 36. افزودن اسناد به پایگاه داده برداری
• 37. پردازش ورودی کاربر برای RAG
• 38. ایجاد پرس و جوی بهینه برای LLM
• 39. ادغام پرس و جو با اطلاعات بازیابی شده
• 40. تنظیم Prompt برای LLM
• 41. مدیریت تاریخچه مکالمات
• 42. ساخت یک ربات پرسش و پاسخ ساده
• 43. اتصال ربات به کانال‌های ارتباطی
• 44. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
• 45. تکنیک‌های پیش پردازش متن
• 46. استفاده از گره‌های NLP داخلی N8N
• 47. ادغام با کتابخانه‌های NLP خارجی
• 48. تحلیل احساسات متن
• 49. شناسایی موجودیت‌های نام‌دار (NER)
• 50. خلاصه‌سازی متن
• 51. ترجمه ماشینی
• 52. تولید متن خلاقانه
• 53. کاربرد RAG در تولید محتوا
• 54. اتوماسیون گزارش‌دهی
• 55. ایجاد گردش کار برای تحلیل داده‌ها
• 56. اتصال به منابع داده متنوع
• 57. استفاده از گره‌های شرطی (If, Switch)
• 58. مدیریت خطا در گردش کار
• 59. لاگ‌گیری و مانیتورینگ گردش کار
• 60. بهینه‌سازی عملکرد گردش کار
• 61. مقیاس‌پذیری گردش کار RAG
• 62. کاربرد RAG در خدمات مشتریان
• 63. ساخت سیستم‌های پشتیبانی هوشمند
• 64. اتوماسیون پاسخ به سوالات متداول
• 65. شخصی‌سازی تجربیات کاربری
• 66. مقدمه‌ای بر امنیت در اتوماسیون
• 67. مدیریت دسترسی‌ها در N8N
• 68. رمزنگاری داده‌ها
• 69. جلوگیری از حملات رایج
• 70. اصول توسعه نرم‌افزار امن
• 71. بررسی و اعتبارسنجی ورودی‌ها
• 72. مدیریت توکن‌های API
• 73. ملاحظات اخلاقی در هوش مصنوعی
• 74. مسئولیت‌پذیری در توسعه سیستم‌های هوشمند
• 75. شفافیت در عملکرد سیستم‌ها
• 76. جلوگیری از سوگیری در مدل‌ها
• 77. کاربرد RAG در آموزش آنلاین
• 78. ساخت ابزارهای یادگیری تعاملی
• 79. شخصی‌سازی مسیر یادگیری
• 80. ارزیابی خودکار دانش‌آموزان
• 81. مقدمه‌ای بر اتوماسیون فرآیندهای کسب و کار
• 82. شناسایی فرصت‌های اتوماسیون
• 83. مدل‌سازی فرآیندهای کسب و کار
• 84. پیاده‌سازی گردش کارهای اتوماتیک
• 85. اندازه‌گیری نتایج اتوماسیون
• 86. موفقیت در پیاده‌سازی اتوماسیون
• 87. آینده اتوماسیون و هوش مصنوعی
• 88. روندهای نوظهور در N8N و RAG
• 89. توسعه گردش کارهای پیچیده‌تر
• 90. یادگیری مداوم و به‌روزرسانی دانش
• 91. پروژه‌های عملی و کاربردی
• 92. نکات پیشرفته در N8N
• 93. تکنیک‌های حرفه‌ای در RAG
• 94. ساخت اتوماسیون‌های سفارشی
• 95. آشنایی با اکوسیستم N8N
• 96. جمع‌بندی و گام‌های بعدی