فلش‌کارت‌های آموزشی آموزش جامع پیاده‌سازی جستجوی برداری (Vector Search) در پایگاه داده MongoDB برای توسعه‌دهندگان

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع پیاده‌سازی جستجوی برداری (Vector Search) در پایگاه داده MongoDB برای توسعه‌دهندگان

موضوع کلی: علوم داده و هوش مصنوعی

موضوع میانی: پایگاه‌های داده مدرن و بازیابی اطلاعات

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی پایگاه‌های داده سندگرا و ساختار داده‌های JSON
• 2. نقش پایگاه‌های داده در مدیریت داده‌های حجیم و غیرساختاریافته
• 3. مفهوم بردارها و فضای برداری در علوم داده
• 4. آشنایی با مدل‌های تعبیه (Embedding) و تبدیل متن به بردار
• 5. معماری MongoDB Atlas و نقش آن در هوش مصنوعی
• 6. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای کار با MongoDB Atlas
• 7. ساختار داده‌های برداری و ذخیره‌سازی آن‌ها در اسناد MongoDB
• 8. مفاهیم پایه جستجوی شباهت و فاصله کسینوسی
• 9. آماده‌سازی داده‌های متنی برای برداری‌سازی
• 10. استفاده از کتابخانه‌های پایتون برای تولید بردار (Vector Embedding)
• 11. مدیریت و ذخیره‌سازی ویژگی‌های برداری در مجموعه‌های MongoDB
• 12. تعریف شاخص‌های برداری (Vector Search Index) در پایگاه داده
• 13. پیکربندی پارامترهای جستجوی برداری برای بهینه‌سازی عملکرد
• 14. اجرای پرس‌وجوهای جستجوی برداری با استفاده از MongoDB Aggregation
• 15. پیاده‌سازی جستجوی معنایی (Semantic Search) به جای جستجوی کلیدواژه‌ای
• 16. ترکیب فیلترهای سنتی و جستجوی برداری در یک پرس‌وجو
• 17. بهینه‌سازی حافظه و سرعت در جستجوهای برداری در مقیاس بالا
• 18. کاربرد جستجوی برداری در سیستم‌های پیشنهاددهنده هوشمند
• 19. پیاده‌سازی بازیابی اطلاعات معنایی در اپلیکیشن‌های تحت وب
• 20. استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) در کنار MongoDB Vector Search
• 21. مفهوم تولید متن افزوده با بازیابی (RAG) در معماری سیستم‌های داده‌محور
• 22. تکنیک‌های پیش‌پردازش داده برای افزایش دقت جستجوی برداری
• 23. مدیریت به‌روزرسانی و حذف بردارها در پایگاه داده
• 24. نظارت بر عملکرد و تحلیل کوئری‌های برداری در پلتفرم Atlas
• 25. امنیت داده‌ها و کنترل دسترسی در پیاده‌سازی‌های هوش مصنوعی با MongoDB
• 26. استقرار و مقیاس‌پذیری پایگاه‌های داده برداری در محیط‌های عملیاتی
• 27. حل چالش‌های رایج در پیاده‌سازی جستجوی برداری
• 28. مطالعه موردی: پیاده‌سازی موتور جستجوی هوشمند برای اسناد سازمانی
• 29. آینده فناوری‌های پایگاه داده در حوزه هوش مصنوعی و تحلیل داده