دوره استقرار سامانه‌های پرسش و پاسخ هوشمند با استفاده از Chroma و Weaviate همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره استقرار سامانه‌های پرسش و پاسخ هوشمند با استفاده از Chroma و Weaviate

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی

موضوع میانی: پیاده‌سازی مدل‌های زبانی پیشرفته در کاربردهای عملی

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی
• 2. مبانی پردازش زبان طبیعی
• 3. فهم زبان طبیعی
• 4. تولید زبان طبیعی
• 5. مقدمه‌ای بر بردارهای معنایی
• 6. مفهوم جاسازی (Embedding)
• 7. تکنیک‌های مختلف جاسازی
• 8. کاربرد جاسازی در جستجوی معنایی
• 9. معرفی پایگاه داده‌های برداری
• 10. معرفی Chroma DB
• 11. معرفی Weaviate
• 12. معماری Chroma DB
• 13. معماری Weaviate
• 14. نصب و راه‌اندازی Chroma DB
• 15. نصب و راه‌اندازی Weaviate
• 16. مبانی پایگاه داده‌های رابطه‌ای (برای مقایسه)
• 17. مبانی پایگاه داده‌های NoSQL (برای مقایسه)
• 18. مفهوم بازیابی اطلاعات (Information Retrieval)
• 19. مفهوم بازیابی اطلاعات مبتنی بر معنا (Semantic Search)
• 20. الگوریتم‌های جستجوی سنتی
• 21. محدودیت‌های جستجوی کلیدواژه‌ای
• 22. مقدمه‌ای بر RAG (Retrieval-Augmented Generation)
• 23. اهمیت RAG در بهبود دقت مدل‌های زبانی
• 24. مراحل پیاده‌سازی RAG
• 25. بخش بازیابی (Retrieval) در RAG
• 26. بخش تولید (Generation) در RAG
• 27. اتصال بازیابی و تولید
• 28. چالش‌های پیاده‌سازی RAG
• 29. انتخاب پایگاه داده برداری مناسب
• 30. کاربرد Chroma در RAG
• 31. کاربرد Weaviate در RAG
• 32. مقایسه Chroma و Weaviate برای RAG
• 33. مراحل آماده‌سازی داده برای RAG
• 34. پاکسازی و پیش‌پردازش متن
• 35. تقسیم‌بندی متن به قطعات (Chunking)
• 36. استراتژی‌های مختلف Chunking
• 37. جاسازی قطعات متن
• 38. ذخیره‌سازی قطعات جاسازی شده در Chroma
• 39. ذخیره‌سازی قطعات جاسازی شده در Weaviate
• 40. جستجوی معنایی در Chroma
• 41. جستجوی معنایی در Weaviate
• 42. بازیابی قطعات مرتبط با پرسش
• 43. استفاده از نتایج بازیابی برای بهبود پرسش
• 44. ارسال پرسش و قطعات مرتبط به مدل زبانی
• 45. انتخاب مدل زبانی مناسب برای بخش تولید
• 46. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 47. مقدمه‌ای بر مدل‌های Transformer
• 48. کاربرد مدل‌های زبانی پیش‌آموزش‌دیده
• 49. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌های زبانی
• 50. تنظیم دقیق مدل برای وظایف پرسش و پاسخ
• 51. نحوه تولید پاسخ توسط مدل زبانی
• 52. ارزیابی کیفیت پاسخ‌های تولید شده
• 53. معیارهای ارزیابی مدل‌های زبانی
• 54. معیارهای ارزیابی سیستم‌های RAG
• 55. پیاده‌سازی یک سیستم پرسش و پاسخ ساده با Chroma
• 56. پیاده‌سازی یک سیستم پرسش و پاسخ ساده با Weaviate
• 57. یکپارچه‌سازی Chroma با LangChain
• 58. یکپارچه‌سازی Weaviate با LangChain
• 59. استفاده از LangChain برای ساخت زنجیره‌های RAG
• 60. ساخت اپلیکیشن پرسش و پاسخ با LangChain
• 61. استقرار (Deployment) مدل‌های زبانی
• 62. استقرار مدل‌های زبانی در محیط عملیاتی
• 63. ملاحظات امنیتی در استقرار
• 64. مدیریت هزینه‌ها در استقرار
• 65. مقیاس‌پذیری سیستم‌های RAG
• 66. مانیتورینگ عملکرد سیستم‌های RAG
• 67. بهینه‌سازی پرسش و پاسخ
• 68. تکنیک‌های بهبود دقت بازیابی
• 69. تکنیک‌های بهبود کیفیت تولید پاسخ
• 70. کاربرد RAG در حوزه‌های مختلف
• 71. RAG برای پشتیبانی مشتریان
• 72. RAG برای جستجوی اسناد سازمانی
• 73. RAG برای دستیارهای آموزشی
• 74. RAG برای سیستم‌های توصیه‌گر
• 75. اخلاق در هوش مصنوعی و RAG
• 76. سوگیری در مدل‌های زبانی
• 77. عدالت در سیستم‌های هوش مصنوعی
• 78. شفافیت در سیستم‌های RAG
• 79. مسئولیت‌پذیری در هوش مصنوعی
• 80. آیندهٔ RAG و مدل‌های زبانی
• 81. روندهای نوظهور در پردازش زبان طبیعی
• 82. توسعهٔ پایگاه داده‌های برداری
• 83. تحولات در معماری مدل‌های زبانی
• 84. چالش‌های پیش رو در هوش مصنوعی
• 85. جمع‌بندی و گام‌های بعدی
• 86. مبانی حقوقی و چارچوب‌های قانونی در استفاده از سامانه‌های هوشمند
• 87. قوانین مربوط به حفاظت از داده‌ها و حریم خصوصی
• 88. مقررات ناظر بر محتوای دیجیتال در ایران
• 89. اصول اخلاقی در تولید و انتشار محتوای دیجیتال
• 90. چارچوب‌های شرعی و فقهی در کاربردهای فناوری اطلاعات
• 91. ملاحظات فنی و امنیتی در پیاده‌سازی سامانه‌های هوشمند
• 92. استانداردهای فنی معتبر در حوزه هوش مصنوعی
• 93. اهمیت امنیت اطلاعات در سامانه‌های پرسش و پاسخ
• 94. حفاظت از زیرساخت‌های سایبری در برابر حملات
• 95. اصول طراحی سامانه‌های پایدار و قابل اطمینان
• 96. ملاحظات مربوط به مالکیت فکری و حقوق نشر
• 97. قوانین مربوط به کپی‌رایت در محتوای دیجیتال
• 98. حقوق مرتبط با داده‌های آموزشی و مدل‌ها
• 99. نحوه استناد به منابع و جلوگیری از سرقت علمی
• 100. ملاحظات مربوط به توسعهٔ پایدار و مسئولیت اجتماعی