سپنتا کتاب اکسپرس
کتاب طراحی و پیاده‌سازی پایگاه داده‌های برداری برای سیستم‌های بازیابی اطلاعات پیشرفته (RAG)

کتاب طراحی و پیاده‌سازی پایگاه داده‌های برداری برای سیستم‌های بازیابی اطلاعات پیشرفته (RAG)

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 طراحی و پیاده‌سازی پایگاه داده‌های برداری برای سیستم‌های بازیابی اطلاعات پیشرفته (RAG)

موضوع کلی: فناوری اطلاعات و پردازش داده

موضوع میانی: پایگاه داده و مدیریت اطلاعات

📋 سرفصل‌های دوره

  • 1. مقدمه‌ای بر پایگاه داده‌ها و مدیریت اطلاعات
  • 2. مبانی پایگاه داده‌های رابطه‌ای
  • 3. مبانی پایگاه داده‌های NoSQL
  • 4. مفاهیم کلیدی در بازیابی اطلاعات
  • 5. مقدمه‌ای بر سیستم‌های بازیابی اطلاعات
  • 6. مفاهیم اساسی بازیابی اسناد
  • 7. شاخص‌گذاری اسناد
  • 8. روش‌های جستجوی متنی
  • 9. ارزیابی سیستم‌های بازیابی اطلاعات
  • 10. مقدمه‌ای بر یادگیری ماشین در بازیابی اطلاعات
  • 11. یادگیری ماشین نظارت شده برای بازیابی اطلاعات
  • 12. یادگیری ماشین بدون نظارت برای بازیابی اطلاعات
  • 13. شبکه‌های عصبی برای بازیابی اطلاعات
  • 14. پردازش زبان طبیعی (NLP)
  • 15. واژگان و توکن‌سازی
  • 16. ریشه‌یابی و بن‌واژه‌سازی
  • 17. حذف کلمات توقف
  • 18. مدل‌سازی موضوعی
  • 19. تعبیه‌سازی کلمات (Word Embeddings)
  • 20. Word2Vec
  • 21. GloVe
  • 22. FastText
  • 23. تعبیه‌سازی جملات و اسناد
  • 24. Sentence-BERT
  • 25. تعبیه‌سازی‌های مبتنی بر ترانسفورمر
  • 26. مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
  • 27. معماری ترانسفورمر
  • 28. تکنیک‌های fine-tuning برای LLMs
  • 29. مقدمه‌ای بر پایگاه داده‌های برداری
  • 30. تفاوت پایگاه داده‌های برداری با پایگاه داده‌های سنتی
  • 31. کاربردهای پایگاه داده‌های برداری
  • 32. مبانی نمایش برداری داده‌ها
  • 33. فضاهای برداری
  • 34. فاصله در فضاهای برداری
  • 35. فاصله اقلیدسی
  • 36. شباهت کسینوسی
  • 37. شاخص‌گذاری در پایگاه داده‌های برداری
  • 38. شاخص‌های تقریبی نزدیک‌ترین همسایه (ANN)
  • 39. Hierarchical Navigable Small Worlds (HNSW)
  • 40. Inverted File Index (IVF)
  • 41. Product Quantization (PQ)
  • 42. مقدمه‌ای بر بازیابی اطلاعات افزوده (RAG)
  • 43. معماری RAG
  • 44. جریان کاری RAG
  • 45. تولید پاسخ با LLM
  • 46. بازیابی اسناد مرتبط
  • 47. ترکیب LLM و پایگاه داده‌های برداری در RAG
  • 48. مراحل پیاده‌سازی سیستم RAG
  • 49. انتخاب پایگاه داده برداری مناسب
  • 50. نصب و راه‌اندازی پایگاه داده برداری
  • 51. بارگذاری داده‌ها در پایگاه داده برداری
  • 52. ایجاد تعبیه‌سازی برای اسناد
  • 53. جستجو در پایگاه داده برداری
  • 54. بازیابی اسناد مرتبط با پرس و جو
  • 55. ارسال اسناد بازیابی شده به LLM
  • 56. تنظیم دقیق LLM برای پاسخگویی
  • 57. ارزیابی عملکرد سیستم RAG
  • 58. متریک‌های ارزیابی RAG
  • 59. بهینه‌سازی پایگاه داده برداری
  • 60. بهینه‌سازی الگوریتم‌های ANN
  • 61. تنظیم پارامترهای LLM
  • 62. مدیریت دانش در سیستم‌های RAG
  • 63. به‌روزرسانی پایگاه دانش
  • 64. مدیریت نسخه‌های پایگاه داده برداری
  • 65. امنیت در پایگاه داده‌های برداری
  • 66. حریم خصوصی داده‌ها
  • 67. کاربردهای پیشرفته پایگاه داده‌های برداری
  • 68. سیستم‌های پرسش و پاسخ
  • 69. توصیه‌گرها
  • 70. کشف دانش
  • 71. تحلیل احساسات
  • 72. تشخیص ناهنجاری
  • 73. مدیریت دانش سازمانی
  • 74. کاربرد RAG در حوزه‌های تخصصی
  • 75. RAG در حوزه حقوقی
  • 76. RAG در حوزه پزشکی
  • 77. RAG در حوزه مالی
  • 78. RAG در حوزه آموزش
  • 79. RAG در حوزه پشتیبانی مشتری
  • 80. مباحث پیشرفته در تعبیه‌سازی
  • 81. تعبیه‌سازی‌های چندوجهی
  • 82. تعبیه‌سازی‌های پویا
  • 83. مباحث پیشرفته در ANN
  • 84. الگوریتم‌های ANN جدید
  • 85. مقایسه الگوریتم‌های ANN
  • 86. مباحث پیشرفته در RAG
  • 87. RAG با LLMهای بزرگتر
  • 88. RAG با چندین LLM
  • 89. RAG برای پرسش‌های پیچیده
  • 90. RAG برای داده‌های ساختاریافته و نیمه‌ساختاریافته
  • 91. ملاحظات پیاده‌سازی در مقیاس بزرگ
  • 92. انتخاب زیرساخت ابری
  • 93. مدیریت منابع
  • 94. مقیاس‌پذیری سیستم
  • 95. نگهداری و نظارت بر سیستم
  • 96. آینده پایگاه داده‌های برداری و RAG
  • 97. روندهای نوظهور
  • 98. چالش‌های پیش رو
  • 99. نتیجه‌گیری و چشم‌انداز
  • 100. اهمیت پایگاه داده‌های برداری در عصر هوش مصنوعی

📚 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.