آموزش سیستم‌های RAG چندزبانه و متقاطع (Multilingual and Cross-lingual RAGs) - آخرین آپدیت

دانلود Multilingual and Cross-lingual RAGs

نکته: ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.

نمونه ویدیوها: (صرفا برای مشاهده نمونه ویدیو، ممکن هست نیاز به شکن داشته باشید.)

توضیحات دوره: امروزه انتظار می‌رود کاربردهای هوش مصنوعی از کاربران در زبان‌های مختلف پشتیبانی کنند، اما خط لوله‌های (pipelines) سنتی RAG اغلب در این سناریوها با شکست مواجه می‌شوند. در این دوره آموزشی با عنوان «RAGهای چندزبانه و متقاطع»، شما توانایی طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های تولید محتوای تقویت‌شده با بازیابی (RAG) را کسب خواهید کرد که به‌طور قابل‌اعتمادی در مرزهای زبانی عمل می‌کنند. در ابتدا، بررسی خواهیم کرد که چرا معماری‌های استاندارد RAG با داده‌های چندزبانه دچار مشکل می‌شوند و چگونه جاسازی‌های متقاطع (Cross-lingual Embeddings) بازیابی معنایی را حتی زمانی که پرس‌وجوها و محتوا به زبان‌های متفاوتی هستند، ممکن می‌سازند. سپس، نحوه پیاده‌سازی یک خط لوله بازیابی چندزبانه را با استفاده از پایگاه‌های داده برداری و فریم‌ورک‌های RAG خواهید آموخت و با روش‌های پیش‌پردازش، جاسازی و بازیابی محتوا از منابع زبانی متنوع آشنا می‌شوید. در نهایت، یاد می‌گیرید که چگونه سیستم‌های متقاطع را برای استفاده در محیط عملیاتی بهینه‌سازی و مقیاس‌بندی کنید، که شامل کاهش تأخیر (Latency)، فیلتر کردن متادیتا و نگهداری پایگاه دانش چندزبانه است. پس از اتمام این دوره، شما مهارت‌ها و دانش لازم در زمینه معماری‌های RAG چندزبانه و متقاطع را برای ساخت سیستم‌های هوش مصنوعی مقیاس‌پذیر و قابل‌اعتماد برای کاربران جهانی به دست خواهید آورد.

سرفصل ها و درس ها

سیستم‌های RAG چندزبانه و متقاطع Multilingual and Cross-lingual RAGs

چرا RAGهای معمولی در محیط‌های چندزبانه شکست می‌خورند Why 'Normal RAG' Breaks in Multilingual Settings
ساخت خط لوله بازیابی چندزبانه Build the Multilingual Retrieval Pipeline
دمو: پیاده‌سازی خط لوله بازیابی چندزبانه Demo: Building the Multilingual Retrieval Pipeline
بهینه‌سازی و مقیاس‌بندی سیستم‌های RAG چندزبانه Optimize and Scale Multilingual RAG Systems
دمو: بهینه‌سازی سرعت، هزینه و کیفیت Demo: Optimize for Speed, Cost, and Quality