سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب پیاده‌سازی سامانه بازیابی اطلاعات افزوده (RAG) با Agents for Amazon Bedrock

کتاب پیاده‌سازی سامانه بازیابی اطلاعات افزوده (RAG) با Agents for Amazon Bedrock

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 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

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره پیاده‌سازی سامانه بازیابی اطلاعات افزوده (RAG) با Agents for Amazon Bedrock

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی و مدل‌های زبانی بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
  • 2. مبانی یادگیری ماشین
  • 3. انواع یادگیری ماشین: نظارت‌شده، بدون نظارت، تقویتی
  • 4. یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی
  • 5. مقدمه‌ای بر پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 6. کاربردهای پردازش زبان طبیعی
  • 7. مدل‌های زبانی کلاسیک
  • 8. نحوه عملکرد مدل‌های زبانی
  • 9. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)
  • 10. معماری مدل‌های ترنسفورمر
  • 11. مکانیزم توجه (Attention Mechanism)
  • 12. نحوه آموزش مدل‌های زبانی بزرگ
  • 13. مجموعه داده‌های مورد استفاده در آموزش LLM
  • 14. ملاحظات اخلاقی در مدل‌های زبانی بزرگ
  • 15. معرفی Agents for Amazon Bedrock
  • 16. مفهوم Agents در Amazon Bedrock
  • 17. مزایای استفاده از Agents
  • 18. معماری Agents for Amazon Bedrock
  • 19. اجزای اصلی یک Agent
  • 20. ابزارها و قابلیت‌های Agents
  • 21. تنظیمات اولیه Agent
  • 22. ایجاد اولین Agent
  • 23. تعریف وظایف (Tasks) برای Agent
  • 24. مدیریت جریان کاری Agent
  • 25. اتصال Agent به پایگاه دانش
  • 26. پیاده‌سازی سامانه بازیابی اطلاعات افزوده (RAG)
  • 27. مفهوم RAG
  • 28. مزایای RAG در بهبود پاسخگویی LLM
  • 29. اجزای کلیدی سامانه RAG
  • 30. منابع داده برای RAG
  • 31. ذخیره‌سازی و نمایه‌سازی داده‌ها
  • 32. استفاده از پایگاه‌های داده برداری
  • 33. تنظیم و پیکربندی پایگاه داده برداری
  • 34. ایجاد Embedding برای داده‌ها
  • 35. انتخاب مدل Embedding مناسب
  • 36. جستجوی شباهت در پایگاه داده برداری
  • 37. بازیابی اسناد مرتبط
  • 38. ارسال کوئری به LLM به همراه اسناد بازیابی شده
  • 39. تنظیم Prompt برای LLM
  • 40. تکنیک‌های بهبود Prompt
  • 41. ارزیابی کیفیت پاسخ‌های LLM
  • 42. معیارهای ارزیابی برای RAG
  • 43. تنظیم پارامترهای Agent برای RAG
  • 44. مدیریت حافظه در Agent
  • 45. استفاده از تاریخچه مکالمات
  • 46. پیاده‌سازی Agent برای پرسش و پاسخ
  • 47. ساخت Agent برای خلاصه‌سازی متن
  • 48. استفاده از Agent برای تولید محتوا
  • 49. تنظیم Agent برای وظایف خاص
  • 50. بهینه‌سازی عملکرد Agent
  • 51. عیب‌یابی در پیاده‌سازی RAG
  • 52. مدیریت خطاها در Agent
  • 53. افزایش مقیاس‌پذیری سامانه RAG
  • 54. امنیت در Agents for Amazon Bedrock
  • 55. ملاحظات امنیتی در دسترسی به داده‌ها
  • 56. حفاظت از اطلاعات حساس
  • 57. استقرار Agent در محیط عملیاتی
  • 58. نظارت و مانیتورینگ Agent
  • 59. به‌روزرسانی Agent و پایگاه دانش
  • 60. چالش‌های پیاده‌سازی RAG
  • 61. روش‌های مقابله با چالش‌ها
  • 62. آینده Agents for Amazon Bedrock
  • 63. روندهای جدید در RAG
  • 64. کاربرد Agent در صنایع مختلف
  • 65. مثال‌های عملی از پیاده‌سازی RAG
  • 66. ساخت Agent برای پشتیبانی مشتری
  • 67. استفاده از Agent در سیستم‌های آموزشی
  • 68. پیاده‌سازی Agent برای تحلیل داده‌ها
  • 69. ساخت Agent برای خودکارسازی فرآیندها
  • 70. مدیریت دانش سازمانی با RAG
  • 71. توسعه Agent برای داشبوردهای هوشمند
  • 72. استفاده از Agent در سیستم‌های توصیه‌گر
  • 73. پیاده‌سازی Agent برای استخراج اطلاعات
  • 74. ساخت Agent برای اعتبارسنجی اطلاعات
  • 75. کاربرد Agent در جستجوی پیشرفته
  • 76. مدیریت پرسش‌های پیچیده با Agent
  • 77. بهبود دقت و صحت پاسخ‌ها
  • 78. استفاده از بازخورد کاربران
  • 79. آموزش مداوم Agent
  • 80. تکنیک‌های پیشرفته در RAG
  • 81. انواع مختلف پایگاه‌های داده برداری
  • 82. مدیریت داده‌های حجیم و پراکنده
  • 83. استفاده از Agent در سناریوهای چندزبانه
  • 84. ملاحظات فرهنگی در پاسخگویی Agent
  • 85. تست و ارزیابی جامع Agent
  • 86. مستندسازی سامانه RAG
  • 87. نکات کلیدی برای موفقیت در پیاده‌سازی RAG
  • 88. مرور بر مفاهیم اصلی
  • 89. جمع‌بندی و گام‌های بعدی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 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

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.