فلش‌کارت‌های آموزشی سنجش و بهبود بازیابی اطلاعات در سیستم‌های مبتنی بر بازیابی افزوده (RAG)

🎓 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