دوره سنجش و بهبود بازیابی اطلاعات در سیستمهای مبتنی بر بازیابی افزوده (RAG) همراه با فلشکارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری
🎓 دوره آموزشی جامع
📚 اطلاعات دوره
عنوان دوره: دوره سنجش و بهبود بازیابی اطلاعات در سیستمهای مبتنی بر بازیابی افزوده (RAG)
موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی
موضوع میانی: توسعه و بهینهسازی سیستمهای بازیابی اطلاعات
📋 سرفصلهای دوره
- 1. مبانی بازیابی اطلاعات در سیستمهای دانشمحور
- 2. مقدمهای بر بازیابی افزوده (RAG)
- 3. معماری پایهی سیستمهای RAG
- 4. اهمیت بازیابی در سیستمهای RAG
- 5. معیارهای سنجش کیفیت بازیابی
- 6. شاخصهای کلیدی عملکرد (KPIs) برای بازیابی
- 7. مفاهیم اولیه دقت و فراخوانی در بازیابی
- 8. اندازهگیری دقت بازیابی (Precision)
- 9. اندازهگیری فراخوانی بازیابی (Recall)
- 10. امتیاز F1 برای ارزیابی بازیابی
- 11. میانگین دقت میانگین (MAP)
- 12. میانگین میانگین دقت (MRR)
- 13. رتبهبندی نتایج بازیابی
- 14. ارزیابی کیفی نتایج بازیابی
- 15. تکنیکهای پیشرفته سنجش بازیابی
- 16. تستهای A/B برای ارزیابی بازیابی
- 17. ارزیابی انسانی برای بازیابی
- 18. نقش بازخورد کاربران در بهبود بازیابی
- 19. مقدمهای بر بهینهسازی بازیابی
- 20. شناسایی گلوگاههای بازیابی
- 21. تکنیکهای بهبود نمایهسازی (Indexing)
- 22. بهینهسازی حجم دادههای ورودی
- 23. پیشپردازش متون برای بازیابی بهتر
- 24. پاکسازی دادهها و حذف نویز
- 25. توکنسازی و نرمالسازی متون
- 26. ریشهیابی کلمات (Stemming) و بنواژهیابی (Lemmatization)
- 27. مدلهای زبانی برای بازیابی
- 28. مدلهای مبتنی بر بردار (Vector Embeddings)
- 29. معماریهای ترنسفورمر برای نمایش متن
- 30. نقش مدلهای زبانی بزرگ (LLMs) در RAG
- 31. استفاده از مدلهای زبانی پیشآموزشدیده
- 32. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدلهای زبانی
- 33. انتخاب و تنظیم مدلهای زبانی مناسب
- 34. تکنیکهای جستجوی معنایی (Semantic Search)
- 35. مقایسه جستجوی کلیدواژهای و معنایی
- 36. استفاده از تشابه کسینوسی
- 37. فضاهای برداری و خوشهبندی دادهها
- 38. مدیریت و بهروزرسانی پایگاه دانش
- 39. استراتژیهای بهروزرسانی پایگاه دانش
- 40. تکههای متنی (Chunks) و اندازهی بهینه
- 41. تکنیکهای تقسیمبندی متن (Chunking)
- 42. همپوشانی تکههای متنی (Chunk Overlap)
- 43. استراتژیهای بازیابی چندمرحلهای
- 44. بازیابی مرحله اول (First-stage Retrieval)
- 45. بازیابی مرحله دوم (Second-stage Retrieval)
- 46. استفاده از مدلهای رتبهبندی (Re-rankers)
- 47. تکنیکهای رتبهبندی مجدد نتایج
- 48. یادگیری برای رتبهبندی (Learning to Rank)
- 49. استفاده از مدلهای زبانی برای رتبهبندی مجدد
- 50. بهبود پاسخدهی در سیستمهای RAG
- 51. ارتباط بین بازیابی و تولید پاسخ
- 52. نقش پرس و جوی کاربر (User Query)
- 53. تکنیکهای بازنویسی پرس و جو
- 54. تولید پرس و جوهای جایگزین
- 55. استفاده از اطلاعات زمینه (Context) در تولید پاسخ
- 56. مدیریت دانش در سیستمهای RAG
- 57. استفاده از پایگاههای دانش ساختاریافته (Knowledge Graphs)
- 58. ادغام پایگاههای دانش ساختاریافته و بدون ساختار
- 59. تکنیکهای استنتاج از پایگاه دانش
- 60. مدیریت ابهام در پرس و جوها
- 61. شناسایی موجودیتهای نامگذاری شده (NER)
- 62. ارتباط بین موجودیتها و روابط آنها
- 63. استفاده از تکنیکهای استخراج رابطه
- 64. مقدمهای بر ارزیابی جامع سیستمهای RAG
- 65. ارزیابی end-to-end سیستمهای RAG
- 66. سناریوهای ارزیابی واقعی
- 67. جمعآوری مجموعه دادههای ارزیابی
- 68. تولید دادههای مصنوعی برای ارزیابی
- 69. مدیریت خطاها و نقاط ضعف سیستم
- 70. عیبیابی و رفع اشکالات بازیابی
- 71. تحلیل نتایج بازیابی ناموفق
- 72. یادگیری از خطاهای سیستم
- 73. مقدمهای بر معماریهای پیشرفته RAG
- 74. سیستمهای RAG تطبیقی (Adaptive RAG)
- 75. RAG با حافظه بلندمدت
- 76. RAG با استدلال چندمرحلهای
- 77. استفاده از ابزارها (Tools) در سیستمهای RAG
- 78. ترکیب RAG با دیگر تکنیکهای هوش مصنوعی
- 79. مقدمهای بر آینده سیستمهای RAG
- 80. روندهای نوظهور در بازیابی افزوده
- 81. چالشهای مقیاسپذیری سیستمهای RAG
- 82. امنیت و حریم خصوصی در سیستمهای RAG
- 83. اخلاق در طراحی و پیادهسازی RAG
- 84. ملاحظات فنی و مهندسی سیستمهای RAG
- 85. بهینهسازی مصرف منابع در RAG
- 86. پایش عملکرد سیستم در محیط عملیاتی
- 87. نکات عملی برای پیادهسازی موفق RAG
- 88. معماری سیستمهای RAG در عمل
- 89. انتخاب ابزارها و فریمورکهای مناسب
- 90. تجربیات عملی در پیادهسازی RAG
- 91. درسهای آموخته از پروژههای RAG
- 92. توسعه پایدار سیستمهای بازیابی اطلاعات
- 93. نوآوری در معماریهای بازیابی افزوده
محتویات بسته آموزشی
🌐 سامانه آنلاین فلشکارت؛ مرور هدفمند و هوشمند
اکانت ارائهشده، دسترسی به نسخه تحت وب سامانه فلشکارت ویژه این دوره را فراهم میکند. این سامانه از الگوریتم زمانبندی مرور SM-2 استفاده میکند و بر اساس ارزیابی شما از میزان یادآوری هر کارت، زمان مرورهای بعدی را تنظیم میکند.
به این ترتیب، کارتهای دشوارتر میتوانند زودتر مرور شوند و برای تثبیت مطالب در حافظه، برنامه مرور متناسبتری داشته باشید.
مدتزمان معادل آموزشی بر اساس برآورد این دوره در گواهی درج میشود.
گواهی دوزبانه با استعلام آنلاین
پس از تکمیل فعالیتهای لازم و تأیید درخواست، گواهی پایان دوره به زبان فارسی و انگلیسی صادر میشود. گواهی دارای لینک اختصاصی و QR Code برای بررسی و استعلام آنلاین است.
این گواهی صرفاً بهعنوان گواهی اتمام دوره آموزشی صادر میشود و معادل مدرک دانشگاهی، آکادمیک یا مدرک رسمی مورد تأیید نهادهای دولتی نیست. صدور آن منوط به تکمیل شرایط دوره و تأیید نهایی درخواست است.
نظرات
هنوز نظری ثبت نشده است.
وارد شوید تا نظر ثبت کنید.