آموزش جامع RAG از صفر: ساخت چت‌بات مبتنی بر دانش - آخرین آپدیت

مبانی RAG و ساخت اولین خط لوله از صفر RAG Foundations & First Pipeline from Scratch

• چرا پاسخ‌های مستند در محیط‌های سازمانی اهمیت دارند Why Grounded Answers Matter in Real Enterprise Work

• علت توهمات LLMها و نحوه رفع آن توسط بازیابی Why LLMs Hallucinate & How Retrieval Fixes It

• معماری RAG — سه مؤلفه اصلی RAG Architecture — The Three Core Components

• معرفی پروژه — چت‌بات پایگاه دانش سازمانی Meet the Project — Enterprise Knowledge Base Chatbot

• مبانی Embeddingهای متنی Text Embeddings from First Principles

• ساخت یک ذخیره‌ساز برداری در ۵۰ خط پایتون Building a Vector Store in 50 Lines of Python

ورود مستندات، تکه‌بندی و مدل‌های Embedding Document Ingestion, Chunking & Embedding Models

• چرا ورود داده و Embeddingها تعیین‌کننده کیفیت RAG هستند Why Ingestion and Embeddings Determine RAG Quality

• تجزیه مستندات — PDF، Markdown، HTML، CSV Document Parsing — PDFs, Markdown, HTML, CSV

• استراتژی‌های تکه‌بندی (Chunking) که واقعاً مؤثرند Chunking Strategies That Actually Matter

• غنی‌سازی تکه‌ها و متادیتا Chunk Enrichment & Metadata

• مقایسه مدل‌های Embedding شرکت OpenAI و مدل‌های متن‌باز OpenAI vs. Open-Source Embedding Models

• کیفیت Embedding و آزمایش‌های ابعادی Embedding Quality & Dimension Experiments

پایگاه‌های داده برداری، جستجوی ترکیبی و رتبه‌بندی مجدد Vector Databases, Hybrid Search & Re-Ranking

• چرا کیفیت بازیابی، دقت RAG را در مقیاس بزرگ تعیین می‌کند Why Retrieval Quality Determines RAG Accuracy at Scale

• معرفی ChromaDB — پایگاه داده برداری محلی ChromaDB — Local Vector Database

• معرفی FAISS و Pinecone — مقیاس‌پذیری سیستم FAISS & Pinecone — Scaling Up

• فیلتر کردن متادیتا و استراتژی Namespace Metadata Filtering & Namespace Strategy

• جستجوی کلیدواژه‌ای BM25 — قطعه گم‌شده BM25 Keyword Search — The Missing Piece

• جستجوی ترکیبی با استفاده از Reciprocal Rank Fusion Hybrid Search with Reciprocal Rank Fusion

تولید پاسخ، گفتگو و معماری‌های پیشرفته RAG Generation, Conversation & Advanced RAG Architectures

• اهمیت تولید پاسخ‌های وفادار و مستند در RAG سازمانی Why Faithful, Cited Generation Matters in Enterprise RAG

• طراحی پرامپت تولید پاسخ Designing the Generation Prompt

• ارجاع به منابع و استناددهی Source Citation & Attribution

• استریمینگ، پنجره بافتار و مدیریت هزینه‌ها Streaming, Context Window & Cost Management

• مشکل بافتار در گفتگوهای چندمرحله‌ای The Context Problem in Multi-Turn Chat

• بازنویسی پرس‌وجو و حافظه گفتگو Query Reformulation & Conversation Memory

ارزیابی، بهینه‌سازی و استقرار در محیط عملیاتی Evaluation, Optimization & Production Deployment

• چرا ارزیابی و استقرار برای RAG سازمانی حیاتی است Why Evaluation and Deployment Matter for Enterprise RAG

• چهار معیار اصلی ارزیابی RAG The Four Core RAG Metrics

• پیاده‌سازی ارزیابی با RAGAS Implementing RAGAS Evaluation

• ساخت داشبورد ارزیابی سفارشی Building a Custom Evaluation Dashboard

• بهینه‌سازی بازیابی Retrieval Optimization

• بهینه‌سازی تولید پاسخ Generation Optimization

• کاهش تاخیر و هزینه‌ها Latency & Cost Reduction