اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی آموزش جامع خلاصه‌سازی خودکار متون فارسی با استفاده از LangChain و OpenAI

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع خلاصه‌سازی خودکار متون فارسی با استفاده از LangChain و OpenAI

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی

موضوع میانی: کاربردهای کاربردی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) در تحلیل متون

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم مدل‌های زبانی بزرگ در پردازش متن
• 2. معرفی اکوسیستم LangChain برای توسعه‌دهندگان فارسی‌زبان
• 3. تنظیمات محیط توسعه و مدیریت کلیدهای API
• 4. آشنایی با توکن‌بندی و محدودیت‌های مدل‌های زبانی
• 5. پیش‌پردازش متون فارسی و چالش‌های نرمال‌سازی
• 6. روش‌های فراخوانی مدل‌های OpenAI در محیط برنامه‌نویسی
• 7. مفهوم Prompt Engineering برای بهبود کیفیت خلاصه‌سازی
• 8. طراحی پرامپت‌های بهینه جهت استخراج نکات کلیدی
• 9. کار با کلاس‌های PromptTemplate در LangChain
• 10. تکنیک‌های مدیریت حافظه و تاریخچه گفتگو در خلاصه‌سازی
• 11. استفاده از Chains برای زنجیره‌سازی عملیات متنی
• 12. خلاصه‌سازی متون طولانی با استراتژی Map Reduce
• 13. تکنیک Refine برای بهبود تدریجی خلاصه‌های تولیدی
• 14. روش Stuff برای پردازش متون کوتاه و میان‌حجم
• 15. کار با اسناد متنی و تبدیل آن‌ها به فرمت‌های قابل پردازش
• 16. استفاده از TextSplitter برای مدیریت حجم متن ورودی
• 17. ارزیابی کیفیت خلاصه‌های تولید شده با معیارهای کمی
• 18. بهینه‌سازی خروجی مدل برای متون رسمی و اداری
• 19. استخراج موجودیت‌های نام‌دار از متون فارسی
• 20. تحلیل احساسات و استخراج دیدگاه‌های اصلی در متن
• 21. یکپارچه‌سازی خلاصه‌سازی با پایگاه‌های داده برداری
• 22. معرفی ابزارهای Vector Store برای جستجوی معنایی
• 23. ساخت سیستم پرسش و پاسخ بر اساس متون خلاصه‌شده
• 24. استفاده از Embeddings برای درک مفهوم عمیق جملات
• 25. کاربرد زنجیره‌های ترکیبی در تحلیل مقالات علمی
• 26. مدیریت خطاها و استثناها در فراخوانی سرویس‌های OpenAI
• 27. امنیت داده‌ها و حریم خصوصی در پردازش متن
• 28. پیاده‌سازی سیستم خلاصه‌سازی خودکار برای گزارش‌های خبری
• 29. طراحی رابط کاربری ساده برای ابزارهای خلاصه‌ساز
• 30. تکنیک‌های افزایش سرعت پردازش در پروژه‌های بزرگ
• 31. بررسی محدودیت‌های مدل‌های زبانی در زبان فارسی
• 32. راهکارهای شخصی‌سازی خروجی بر اساس نیاز کاربر
• 33. استفاده از مدل‌های متن‌باز به عنوان جایگزین در پروژه‌های داخلی
• 34. مستندسازی پروژه‌های مبتنی بر LangChain
• 35. بهینه‌سازی مصرف توکن و کاهش هزینه‌های عملیاتی
• 36. پروژه نهایی: طراحی یک دستیار هوشمند برای خلاصه‌سازی اسناد رسمی