کتاب صوتی راهکارهای نوین در ارتقای دقت مدل‌های زبانی با استفاده از پایگاه‌های دانش (RAG)

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای نوین در ارتقای دقت مدل‌های زبانی با استفاده از پایگاه‌های دانش (RAG)

موضوع کلی: علوم رایانه و هوش مصنوعی

موضوع میانی: پردازش زبان طبیعی و بازیابی اطلاعات

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی و ضرورت‌های به‌کارگیری مدل‌های زبانی بزرگ در سامانه‌های دانش‌بنیان
• 2. معماری کلی سامانه‌های بازیابی‌افزا (RAG) و نقش آن‌ها در کاهش توهم مدل
• 3. آشنایی با مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) و محدودیت‌های دانش ایستا
• 4. مفاهیم پایه در بازیابی اطلاعات (Information Retrieval) برای سیستم‌های هوشمند
• 5. پیش‌پردازش متون فارسی و چالش‌های پردازش زبان طبیعی در زبان فارسی
• 6. روش‌های قطعه‌بندی (Chunking) بهینه برای متون تخصصی و اسناد فنی
• 7. آشنایی با تعبیه متنی (Text Embeddings) و فضای برداری
• 8. بررسی مدل‌های جایگذاری و نحوه انتخاب مدل مناسب برای کاربردهای فارسی
• 9. مبانی کار با پایگاه‌های داده برداری (Vector Databases)
• 10. ذخیره‌سازی و نمایه‌سازی (Indexing) اسناد در پایگاه‌های داده برداری
• 11. الگوریتم‌های جستجوی شباهت و همسایگی نزدیک (ANN)
• 12. فرآیند بازیابی (Retrieval) اطلاعات مرتبط بر اساس پرس‌وجوی کاربر
• 13. ارزیابی کیفیت بازیابی با استفاده از معیارهای Precision و Recall
• 14. روش‌های رتبه‌بندی مجدد (Re-ranking) نتایج بازیابی برای افزایش دقت
• 15. تلفیق نتایج بازیابی شده با دستورالعمل‌های مدل زبانی (Prompt Engineering)
• 16. تکنیک‌های بهینه‌سازی پرامپت برای پاسخ‌دهی دقیق در سیستم‌های RAG
• 17. مدیریت حافظه و پنجره زمینه (Context Window) در مدل‌های زبانی
• 18. بررسی معماری‌های پیشرفته در RAG از جمله Self-RAG
• 19. روش‌های ارزیابی پایان‌به‌پایان (End-to-End) در سامانه‌های مبتنی بر RAG
• 20. شناسایی و مقابله با منابع غیرمعتبر در فرایند بازیابی
• 21. امنیت و حریم خصوصی در پیاده‌سازی سامانه‌های بازیابی دانش
• 22. مدیریت دسترسی و سطوح دسترسی در پایگاه‌های دانش سازمانی
• 23. استفاده از گراف‌های دانش (Knowledge Graphs) در کنار بازیابی برداری
• 24. ترکیب روش‌های بازیابی معنایی و کلیدواژه‌ای (Hybrid Search)
• 25. بهینه‌سازی نرخ تأخیر (Latency) در سیستم‌های بازیابی‌افزا
• 26. مقیاس‌پذیری زیرساخت‌های هوش مصنوعی در محیط‌های عملیاتی
• 27. استفاده از مدل‌های متن‌باز و بومی‌سازی آن‌ها برای کاربردهای خاص
• 28. مانیتورینگ و تحلیل عملکرد مدل در محیط عملیاتی
• 29. رفع خطاهای رایج در پیاده‌سازی سیستم‌های RAG
• 30. تجربه کاربری و طراحی رابط تعاملی در سیستم‌های پرسش و پاسخ
• 31. مطالعه موردی: پیاده‌سازی سامانه جستجوی هوشمند در اسناد قانونی و اداری
• 32. مطالعه موردی: استفاده از RAG در پشتیبانی فنی سامانه‌های نرم‌افزاری
• 33. مستندسازی و نگهداری پایگاه‌های دانش پویا
• 34. چشم‌انداز توسعه مدل‌های زبانی و آینده فناوری‌های بازیابی اطلاعات