کتاب پرس‌وجو با زبان طبیعی در پایگاه‌های داده و فایل‌های CSV با استفاده از LangChain و مدل‌های OpenAI با فرمت AZW3 برای کتابخوان کیندل و فرمت EPUB

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پرس‌وجو با زبان طبیعی در پایگاه‌های داده و فایل‌های CSV با استفاده از LangChain و مدل‌های OpenAI

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی در تحلیل داده

موضوع میانی: استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ برای پرس‌وجو در پایگاه‌های داده و فایل‌ها

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی و هوش مصنوعی
• 2. مفاهیم پایهٔ مدل‌های زبانی بزرگ
• 3. آشنایی با LangChain: چارچوبی برای توسعهٔ برنامه‌های کاربردی با LLM
• 4. نصب و راه‌اندازی LangChain
• 5. مفاهیم کلیدی LangChain: زنجیره‌ها، عامل‌ها، و ابزارها
• 6. کار با مدل‌های OpenAI در LangChain
• 7. ساخت اولین زنجیرهٔ پرس‌وجو
• 8. مدیریت ورودی و خروجی در زنجیره‌ها
• 9. تنظیمات پیشرفتهٔ مدل‌های OpenAI
• 10. مقدمه‌ای بر پایگاه‌های داده رابطه‌ای
• 11. ساختار پایگاه داده و زبان SQL
• 12. اتصال LangChain به پایگاه‌های دادهٔ SQL
• 13. پرس‌وجو از پایگاه داده با استفاده از زبان طبیعی
• 14. تولید خودکار کوئری‌های SQL از دستورات زبانی
• 15. مدل‌های زبانی برای درک معنایی کوئری‌ها
• 16. پردازش و اعتبارسنجی کوئری‌های تولید شده
• 17. مدیریت خطاها در پرس‌وجو از پایگاه داده
• 18. مقدمه‌ای بر فایل‌های CSV
• 19. خواندن و پردازش فایل‌های CSV با LangChain
• 20. پرس‌وجو از فایل‌های CSV با استفاده از زبان طبیعی
• 21. ترکیب پرس‌وجو از پایگاه داده و فایل‌های CSV
• 22. ذخیره‌سازی نتایج پرس‌وجوها
• 23. مفاهیم پایگاه داده‌های برداری
• 24. کاربرد پایگاه داده‌های برداری در پردازش زبان
• 25. اتصال LangChain به پایگاه داده‌های برداری
• 26. جستجوی معنایی در داده‌ها
• 27. تولید بردارهای متنی (Embeddings)
• 28. مدل‌های تولید Embedding
• 29. استفاده از Embedding برای مقایسهٔ متون
• 30. بازیابی اطلاعات مرتبط با استفاده از بردارهای معنایی
• 31. مقدمه‌ای بر Agentها در LangChain
• 32. نقش Agentها در اجرای وظایف پیچیده
• 33. طراحی Agentهای سفارشی
• 34. ابزارهای Agent: دسترسی به عملکردها و داده‌ها
• 35. استفاده از ابزارهای جستجو
• 36. استفاده از ابزارهای پایگاه داده
• 37. استفاده از ابزارهای فایل
• 38. مدیریت وضعیت در Agentها
• 39. برنامه‌ریزی و اجرای چند مرحله‌ای وظایف
• 40. مقدمه‌ای بر Vector Stores در LangChain
• 41. انتخاب مناسب Vector Store
• 42. بارگذاری داده‌ها در Vector Store
• 43. پرس‌وجو از Vector Store
• 44. مدیریت داده‌های بزرگ در Vector Store
• 45. بهینه‌سازی عملکرد Vector Store
• 46. مقدمه‌ای بر Text Splitters
• 47. روش‌های مختلف تقسیم‌بندی متن
• 48. انتخاب Text Splitter مناسب
• 49. کاربرد Text Splitter در پردازش اسناد طولانی
• 50. پردازش اسناد حجیم با LangChain
• 51. استفاده از LLMs برای خلاصه‌سازی متون
• 52. خلاصه‌سازی اسناد با حفظ ساختار
• 53. خلاصه‌سازی متون پرسش و پاسخ
• 54. استفاده از LLMs برای استخراج اطلاعات
• 55. استخراج موجودیت‌های نام‌گذاری شده (NER)
• 56. استخراج روابط بین موجودیت‌ها
• 57. طراحی پرس‌وجوهای مؤثر برای استخراج اطلاعات
• 58. مقدمه‌ای بر Memory در LangChain
• 59. انواع Memory در LangChain
• 60. کاربرد Memory در حفظ تاریخچهٔ مکالمات
• 61. مدیریت حافظه در Agentها
• 62. تنظیمات پیشرفتهٔ Memory
• 63. مقدمه‌ای بر Callbacks در LangChain
• 64. استفاده از Callbacks برای نظارت بر اجرای زنجیره‌ها
• 65. پیاده‌سازی Callbacks سفارشی
• 66. مدیریت لاگ‌ها و رویدادها
• 67. مقدمه‌ای بر Document Loaders
• 68. انواع Document Loaders
• 69. استفاده از Document Loaders برای منابع مختلف
• 70. بارگذاری داده‌ها از APIها
• 71. بارگذاری داده‌ها از سرویس‌های ابری
• 72. مقدمه‌ای بر Output Parsers
• 73. نقش Output Parsers در ساختاردهی خروجی LLM
• 74. انواع Output Parsers
• 75. نوشتن Output Parsers سفارشی
• 76. استفاده از Output Parsers برای استخراج داده‌های ساختاریافته
• 77. مقدمه‌ای بر LangGraph
• 78. کاربرد LangGraph در ساخت گراف‌های پیچیده
• 79. طراحی Agentهای مبتنی بر گراف
• 80. مدیریت جریان اجرا در LangGraph
• 81. پیاده‌سازی منطق شرطی در LangGraph
• 82. مقدمه‌ای بر LangSmith
• 83. کاربرد LangSmith برای اشکال‌زدایی و مانیتورینگ
• 84. ردیابی اجرای زنجیره‌ها و Agentها
• 85. تحلیل عملکرد مدل‌ها
• 86. بهینه‌سازی پرس‌وجوها با LangSmith
• 87. مقدمه‌ای بر Chat Models
• 88. کار با Chat Models در LangChain
• 89. مدیریت مکالمات چند نوبتی
• 90. استفاده از Chat Models برای ساخت ربات‌های چت
• 91. تنظیمات پیشرفتهٔ Chat Models
• 92. مقدمه‌ای بر Prompt Engineering
• 93. اصول نوشتن Promptهای مؤثر
• 94. تکنیک‌های پیشرفتهٔ Prompt Engineering
• 95. Prompt Templating
• 96. استفاده از Variableها در Promptها
• 97. بهینه‌سازی Prompt برای وظایف خاص
• 98. مقدمه‌ای بر RAG (Retrieval-Augmented Generation)
• 99. کاربرد RAG در بهبود کیفیت پاسخ‌های LLM
• 100. پیاده‌سازی RAG با LangChain

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

• کتاب صدها نکته فارسی (خودمونی) – نسخه فرمت AZW3 (برای کتاب خوان های کیندل) و فرمت EPUB (برای سایر کتاب خوان ها) — زبان ساده و کاربردی
  
• کتاب صدها نکته رسمی فارسی – نسخه فرمت AZW3 (برای کتاب خوان های کیندل) و فرمت EPUB (برای سایر کتاب خوان ها) — نگارش استاندارد، علمی و مناسب چاپ
• کتاب صدها پرسش و پاسخ تشریحی – نسخه فرمت AZW3 (برای کتاب خوان های کیندل) و فرمت EPUB (برای سایر کتاب خوان ها)
  — هر سؤال بلافاصله همراه با پاسخ کامل و شفاف ارائه شده است؛ مناسب درک عمیق مفاهیم و رفع ابهام.
• کتاب صدها پرسش و پاسخ چهارگزینه‌ای – نسخه فرمت AZW3 (برای کتاب خوان های کیندل) و فرمت EPUB (برای سایر کتاب خوان ها) (نسخه یادگیری سریع)
  — پاسخ‌ها بلافاصله پس از سؤال قرار دارند؛ مناسب یادگیری سریع و تثبیت مطالب.
• کتاب صدها پرسش و پاسخ چهارگزینه‌ای – نسخه فرمت AZW3 (برای کتاب خوان های کیندل) و فرمت EPUB (برای سایر کتاب خوان ها) (نسخه خودآزمایی پایان‌بخش)
  — پاسخ‌ها در انتهای هر بخش آمده‌اند؛ مناسب آزمون واقعی و سنجش میزان یادگیری.

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

• این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
• توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
• دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
• برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
• اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs