آموزش پیاده‌سازی داده‌های چندوجهی بازیابی برای مبتدیان

دانلود Implementing Retrival Multimodal data for beginners

نکته: آخرین آپدیت رو دریافت میکنید حتی اگر این محتوا بروز نباشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره: نحوه پیاده سازی Retrival multimodal data و multimodal و ساخت سیستم های چند برداری را بیشتر بیاموزید! شما می خواهید در مورد Retrieval-Augmented Generation با داده های چندوجهی بیاموزید شما می خواهید سیستم های چندوجهی Retrieval-Augmented Generation بسازید شما قصد دارید به جستجوی چندوجهی بپردازید شما می خواهید سیستم پیشنهادی چند برداری بسازید پیش نیازها:شما باید اینترنت داشته باشید تا این دوره را بگذرانید

Retrieval-Augmented Generation یک مدل ترکیبی است که مکانیسم‌های بازیابی را با مدل‌های تولیدی ادغام می‌کند و توانایی هوش مصنوعی را برای تولید متن دقیق‌تر و مرتبط‌تر افزایش می‌دهد. RAG نقاط قوت سیستم های بازیابی اطلاعات مانند موتورهای جستجو را با قابلیت های تولید زبان مدل ها ترکیب می کند. این رویکرد به یک محدودیت رایج در مدل‌های تولیدی می‌پردازد: چالش تولید اطلاعات واقعی و به‌روز.

نسل افزایش یافته بازیابی با معرفی یک مؤلفه بازیابی که اسناد مربوطه را از یک مجموعه خارجی واکشی می کند، غالباً با استفاده از بازیابی متراکم مانند DPR (بازیابی گذرگاه متراکم) یا BM25، در طول فرآیند تولید بر این امر غلبه می کند. خروجی ها بر اساس یک مجموعه داده ایستا تولید می شوند که مدل بر اساس آن آموزش داده شده است. در حالی که این امکان تولید متن منسجم را فراهم می‌کند، این مدل‌ها اغلب با ایجاد پاسخ‌های واقعی یا مربوط به دامنه مشکل دارند، به‌ویژه زمانی که اطلاعات مورد نیاز بخشی از داده‌های آموزشی آنها نباشد.

نسل افزوده شده با بازیابی عملکرد مدل‌های مولد را با یکپارچه‌سازی سیستم‌های بازیابی افزایش می‌دهد و آن را به ابزاری قدرتمند برای تولید اطلاعات دقیق، مرتبط با زمینه و در زمان واقعی در برنامه‌های مختلف مبتنی بر هوش مصنوعی تبدیل می‌کند. یکی از مزایای قابل توجه Retrieval-Augmented Generation انعطاف پذیری آن در ترکیب منابع دانش خارجی، مانند پایگاه های داده، مقالات تحقیقاتی، یا مقالات وب به روز شده است. این امر آن را به ویژه برای برنامه‌هایی که به اطلاعات واقعی و واقعی نیاز دارند، مانند سیستم‌های پاسخگویی به سؤال، پشتیبانی مشتری، یا اسناد فنی مؤثر می‌کند.


سرفصل ها و درس ها

مقدمه Introduction

  • مقدمه Introduction

  • چند مدل Multi Model

  • رابطه متنی Contextual Relationship

  • پایگاه داده Mango DB Mango DB Database

  • معماری منابع در هوش مصنوعی Architecture of Resources in AI

  • تعبیه و تولید چند مدل Multimodel Embedding and Generation

  • انواع پایگاه داده NoSQL Types of NoSQL database

  • Imagenet Imagenet

نمایش نظرات

آموزش پیاده‌سازی داده‌های چندوجهی بازیابی برای مبتدیان
جزییات دوره
1 hour
8
Udemy (یودمی) Udemy (یودمی)
(آخرین آپدیت)
51
4.9 از 5
ندارد
دارد
دارد
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Jagadiswara Rao Tivanani Jagadiswara Rao Tivanani

مهندس یادگیری ماشین