فلش‌کارت‌های آموزشی ارزیابی کیفیت سیستم‌های پرسش و پاسخ مبتنی بر بازیابی (RAG) با استفاده از ابزارهای نوین

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ارزیابی کیفیت سیستم‌های پرسش و پاسخ مبتنی بر بازیابی (RAG) با استفاده از ابزارهای نوین

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی پیشرفته

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی سیستم‌های پرسش و پاسخ
• 2. معماری سیستم‌های بازیابی-افزوده (RAG)
• 3. مفاهیم کلیدی در RAG
• 4. شناخت انواع سیستم‌های RAG
• 5. مراحل پردازش در RAG
• 6. بازیابی اطلاعات در RAG
• 7. تولید پاسخ در RAG
• 8. مقدمه‌ای بر خطاهای تولید متن (Hallucinations)
• 9. انواع خطاهای تولید متن در مدل‌های زبانی
• 10. اهمیت ارزیابی کیفیت در RAG
• 11. چالش‌های ارزیابی سیستم‌های RAG
• 12. معیارهای سنتی ارزیابی مدل‌های زبانی
• 13. محدودیت‌های معیارهای سنتی در RAG
• 14. معرفی ابزارهای نوین ارزیابی RAG
• 15. مروری بر ابزارهای ارزیابی موجود
• 16. معرفی RAGAS
• 17. نصب و راه‌اندازی RAGAS
• 18. مفاهیم اصلی RAGAS
• 19. معیارهای ارزیابی در RAGAS
• 20. ارزیابی دقت بازیابی (Faithfulness) با RAGAS
• 21. ارزیابی ارتباط (Answer Relevance) با RAGAS
• 22. ارزیابی صحت (Ground Truth Similarity) با RAGAS
• 23. ارزیابی جامع با RAGAS
• 24. کاربرد RAGAS در تشخیص خطاهای تولید متن
• 25. مثال‌های عملی با RAGAS
• 26. تنظیم پارامترهای RAGAS
• 27. ارزیابی سیستم‌های RAG بزرگ مقیاس
• 28. معرفی Lynx
• 29. نصب و راه‌اندازی Lynx
• 30. مفاهیم اصلی Lynx
• 31. معیارهای ارزیابی در Lynx
• 32. ارزیابی مبتنی بر معنایی در Lynx
• 33. مقایسه RAGAS و Lynx
• 34. انتخاب ابزار مناسب برای ارزیابی
• 35. ترکیب ابزارهای ارزیابی
• 36. روش‌های پیشرفته ارزیابی RAG
• 37. ارزیابی با استفاده از داده‌های انسانی
• 38. طراحی مجموعه داده‌های ارزیابی
• 39. تکنیک‌های نمونه‌برداری در ارزیابی
• 40. مدل‌سازی خطاهای تولید متن
• 41. پیش‌بینی خطاهای تولید متن
• 42. مدیریت خطاهای تولید متن
• 43. بهبود دقت بازیابی در RAG
• 44. بهبود ارتباط پاسخ در RAG
• 45. بهبود صحت پاسخ در RAG
• 46. استراتژی‌های کاهش خطاهای تولید متن
• 47. تنظیم دقیق مدل‌های زبانی برای RAG
• 48. استفاده از دانش دامنه در RAG
• 49. تکنیک‌های بازیابی پیشرفته
• 50. بازیابی معنایی
• 51. بازیابی مبتنی بر گراف دانش
• 52. بازیابی چند مرحله‌ای
• 53. تولید پاسخ با استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ
• 54. تنظیم مدل‌های تولید متن
• 55. تکنیک‌های نمونه‌برداری در تولید متن
• 56. مدیریت حافظه در سیستم‌های RAG
• 57. ارزیابی سیستم‌های RAG در عمل
• 58. مطالعات موردی در ارزیابی RAG
• 59. کاربرد RAG در حوزه‌های مختلف
• 60. RAG در خدمات مشتری
• 61. RAG در آموزش
• 62. RAG در پژوهش
• 63. RAG در پزشکی
• 64. RAG در حقوق
• 65. ملاحظات اخلاقی در RAG
• 66. حفظ حریم خصوصی در RAG
• 67. امنیت سیستم‌های RAG
• 68. آینده ارزیابی سیستم‌های RAG
• 69. روندهای جدید در ارزیابی RAG
• 70. چالش‌های آینده در RAG
• 71. توسعه ابزارهای ارزیابی سفارشی
• 72. استانداردسازی معیارهای ارزیابی RAG
• 73. نقش هوش مصنوعی در ارزیابی RAG
• 74. یادگیری تقویتی برای ارزیابی
• 75. یادگیری خودنظارتی در ارزیابی
• 76. معیارهای ارزیابی مبتنی بر مدل
• 77. ارزیابی قابلیت اطمینان سیستم‌های RAG
• 78. ارزیابی مقاومت سیستم‌های RAG
• 79. ارزیابی تعصب در سیستم‌های RAG
• 80. شناسایی و کاهش تعصب
• 81. تأثیر تعصب بر ارزیابی
• 82. ارزیابی عملکرد در زبان فارسی
• 83. چالش‌های ارزیابی RAG در زبان فارسی
• 84. معیارهای ارزیابی بومی برای فارسی
• 85. ابزارهای ارزیابی برای زبان فارسی
• 86. مطالعات موردی RAG در ایران
• 87. بهبود مستمر سیستم‌های RAG
• 88. چرخه حیات ارزیابی در RAG
• 89. مدیریت دانش در سیستم‌های RAG
• 90. کاربرد RAG در هوشمندسازی سازمان‌ها
• 91. اصول طراحی سیستم‌های RAG با کیفیت
• 92. مبانی فقهی و اخلاقی در کاربرد هوش مصنوعی
• 93. مقررات حاکم بر پردازش اطلاعات در ایران
• 94. چارچوب‌های قانونی استفاده از فناوری‌های نوین
• 95. تأثیر فرهنگ ایرانی-اسلامی بر طراحی RAG