فلش‌کارت‌های آموزشی ساخت سیستم پرسش و پاسخ هوشمند مالی با رویکرد نوآورانه بدون پایگاه داده برداری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت سیستم پرسش و پاسخ هوشمند مالی با رویکرد نوآورانه بدون پایگاه داده برداری

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش داده

موضوع میانی: تکنیک‌های پیشرفته پایگاه داده و بازیابی اطلاعات

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر سیستم‌های پرسش و پاسخ هوشمند مالی
• 2. مبانی هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی
• 3. مفاهیم کلیدی پایگاه داده و بازیابی اطلاعات
• 4. معرفی رویکردهای سنتی بازیابی اطلاعات
• 5. محدودیت‌های پایگاه داده‌های برداری
• 6. معرفی رویکرد Vectorless RAG
• 7. مزایای رویکرد Vectorless RAG در حوزه مالی
• 8. ملاحظات امنیتی و حریم خصوصی در داده‌های مالی
• 9. اصول پایگاه داده‌های محلی (Local Databases)
• 10. طراحی و پیاده‌سازی پایگاه داده‌های محلی برای داده‌های مالی
• 11. مدیریت داده‌های حساس مالی
• 12. تکنیک‌های نمایه‌سازی در پایگاه داده‌های سنتی
• 13. مقدمه‌ای بر نمایه‌سازی مبتنی بر درخت (Tree-Based Indexing)
• 14. انواع ساختارهای درختی برای نمایه‌سازی
• 15. نمایه‌سازی B-Tree و کاربردهای آن
• 16. نمایه‌سازی T-Tree و مزایای آن
• 17. نمایه‌سازی Radix Tree
• 18. نمایه‌سازی Patricia Trie
• 19. مقایسه نمایه‌سازی مبتنی بر درخت با نمایه‌سازی برداری
• 20. کاربرد نمایه‌سازی مبتنی بر درخت در بازیابی اطلاعات مالی
• 21. مفهوم Ollama و نقش آن در سیستم‌های هوشمند
• 22. نصب و پیکربندی Ollama
• 23. انتخاب مدل‌های زبان مناسب برای Ollama
• 24. تنظیمات پیشرفته Ollama
• 25. معرفی مدل‌های زبان بزرگ (LLMs)
• 26. معماری مدل‌های ترنسفورمر
• 27. اصول پردازش زبان طبیعی با LLMs
• 28. استخراج اطلاعات کلیدی از متن با LLMs
• 29. خلاصه‌سازی متون مالی با LLMs
• 30. تولید متن در حوزه مالی با LLMs
• 31. سیستم‌های پرسش و پاسخ مبتنی بر LLMs
• 32. محدودیت‌های LLMs در درک عمیق مفاهیم مالی
• 33. نیاز به دانش تخصصی در حوزه مالی
• 34. ادغام LLMs با تکنیک‌های بازیابی اطلاعات
• 35. رویکرد RAG (Retrieval-Augmented Generation)
• 36. مبانی RAG
• 37. چالش‌های پیاده‌سازی RAG
• 38. معرفی Vectorless RAG به عنوان راه‌حل
• 39. ساختار کلی سیستم Vectorless RAG
• 40. مراحل پردازش در Vectorless RAG
• 41. جمع‌آوری داده‌های مالی
• 42. پیش‌پردازش داده‌های مالی
• 43. پاکسازی و نرمال‌سازی داده‌ها
• 44. قالب‌بندی داده‌ها برای نمایه‌سازی
• 45. استفاده از نمایه‌سازی مبتنی بر درخت برای داده‌های مالی
• 46. ساخت ایندکس‌های درختی بر اساس کلمات کلیدی و مفاهیم
• 47. تکنیک‌های جستجوی کارآمد در ایندکس‌های درختی
• 48. بازیابی اسناد مرتبط با پرسش کاربر
• 49. فیلترینگ نتایج بازیابی شده
• 50. تنظیم آستانه مرتبط بودن (Relevance Threshold)
• 51. ارسال اسناد بازیابی شده به LLM
• 52. تولید پاسخ نهایی توسط LLM
• 53. بهینه‌سازی پرامپت برای LLM
• 54. تکنیک‌های مهندسی پرامپت (Prompt Engineering)
• 55. مدیریت تاریخچه مکالمات
• 56. ذخیره‌سازی موقت نتایج
• 57. ارزیابی عملکرد سیستم
• 58. معیارهای ارزیابی سیستم‌های پرسش و پاسخ
• 59. اندازه‌گیری دقت و بازیابی
• 60. تست سناریوهای واقعی مالی
• 61. پیاده‌سازی سیستم بر روی داده‌های مالی واقعی
• 62. مثال‌های کاربردی در حوزه بانکی
• 63. مثال‌های کاربردی در حوزه بیمه
• 64. مثال‌های کاربردی در حوزه سرمایه‌گذاری
• 65. مثال‌های کاربردی در حوزه حسابداری
• 66. مثال‌های کاربردی در حوزه مالیات
• 67. کاربرد در تحلیل صورت‌های مالی
• 68. کاربرد در درک قوانین و مقررات مالی
• 69. کاربرد در پاسخ به سوالات مشتریان
• 70. کاربرد در پشتیبانی تصمیم‌گیری مدیران مالی
• 71. بررسی چالش‌های امنیتی در سیستم Vectorless RAG
• 72. حفاظت از داده‌های حساس مالی
• 73. مدیریت دسترسی کاربران
• 74. پیاده‌سازی لایه‌های امنیتی
• 75. مقایسه Vectorless RAG با پایگاه داده‌های سنتی
• 76. مقایسه Vectorless RAG با پایگاه داده‌های برداری
• 77. مزایای رقابتی Vectorless RAG
• 78. ملاحظات پیاده‌سازی در مقیاس بزرگ
• 79. مقیاس‌پذیری سیستم
• 80. بهینه‌سازی عملکرد در حجم بالای داده
• 81. نکات کلیدی برای موفقیت در پیاده‌سازی
• 82. آینده پژوهی در سیستم‌های پرسش و پاسخ مالی
• 83. توسعه‌های آتی در Vectorless RAG
• 84. ادغام با سایر تکنولوژی‌های هوش مصنوعی
• 85. تأثیر بر آینده تحلیل داده‌های مالی
• 86. جمع‌بندی و چشم‌انداز نهایی