مکانیسم های مربوط و امتیازدهی برای RAG ها

Relevance and Scoring Mechanisms for RAGs

نکته: آخرین آپدیت رو دریافت میکنید حتی اگر این محتوا بروز نباشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره: با افزایش پیچیدگی داده ها، روش های جستجو و رتبه بندی سنتی می توانند ناکافی شوند. در این دوره، مکانیسم‌های مرتبط و امتیازدهی برای RAGها، تکنیک‌های رتبه‌بندی و امتیازدهی پیشرفته را برای ارتقای سیستم‌های بازیابی اطلاعات خود بررسی خواهید کرد. ابتدا، با الگوریتم های رتبه بندی پایه مانند BM25 و شباهت کسینوس آشنا خواهید شد تا اصول ارتباط سند را درک کنید. سپس، برای رسیدگی به پرسش‌های پیچیده و افزایش دقت بازیابی، به تکنیک‌های پیچیده‌ای مانند جاسازی‌های BERT و تطبیق معنایی با Transformers جمله می‌پردازید. در نهایت، مهارت‌های عملی در پیاده‌سازی و بهینه‌سازی این تکنیک‌ها با استفاده از کتابخانه‌های پایتون، از جمله تنظیم و تطبیق روش‌ها برای وظایف و دامنه‌های خاص، به دست خواهید آورد. در پایان این دوره، شما درک جامعی از الگوریتم‌های رتبه‌بندی مدرن خواهید داشت، می‌توانید از روش‌های امتیازدهی پیشرفته استفاده کنید و سیستم‌های جستجو و بازیابی را برای بهبود عملکرد و دقت به طور موثر بهینه کنید.

سرفصل ها و درس ها

ارتباط و مکانیسم امتیازدهی را برای RAG ها کاوش کنید Explore Relevance and Scoring Mechanism for RAGs

  • بخش 1 - رتبه بندی پایه (قسمت 1) Section 1 - Basic Ranking (Part 1)

  • بخش 1 - رتبه بندی پایه (قسمت 2) Section 1 - Basic Ranking (Part 2)

  • بخش 2 - مکانیسم های امتیازدهی پیشرفته Section 2 - Advanced Scoring Mechanisms

  • بخش 3 - پیاده سازی و ارزیابی تکنیک های رتبه بندی (قسمت 1) Section 3 - Implementation and Evaluation of Ranking Techniques (Part 1)

  • بخش 3 - پیاده سازی و ارزیابی تکنیک های رتبه بندی (قسمت 2) Section 3 - Implementation and Evaluation of Ranking Techniques (Part 2)

  • بخش 4 - بهینه سازی و تطبیق برای وظایف خاص RAG (قسمت 1) Section 4 - Optimization and Adaptation for Specific RAG Tasks (Part 1)

  • بخش 4 - بهینه سازی و تطبیق برای وظایف خاص RAG (قسمت 2) Section 4 - Optimization and Adaptation for Specific RAG Tasks (Part 2)

نمایش نظرات

مکانیسم های مربوط و امتیازدهی برای RAG ها
جزییات دوره
32m
7
Pluralsight (پلورال سایت) Pluralsight (پلورال سایت)
(آخرین آپدیت)
از 5
دارد
دارد
دارد
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Eduardo Freitas Eduardo Freitas

ادواردو یک علاقه مند به فناوری ، معمار نرم افزار و طرفدار موفقیت مشتری است. او راه حل های دات نت سازمانی را طراحی کرده است که فرآیندهای مهم تجاری مانند راه حل های حساب های قابل پرداخت و Mailroom را برای انواع سازمان ها استخراج ، اعتبارسنجی و خودکار می کند. وی سیستم های تولید را برای نام های جهانی مانند کوکا کولا ، انل ، پیرلی ، فیات-کرایسلر ، زیراکس و بسیاری دیگر طراحی و پشتیبانی کرده است. او یک متخصص شناخته شده در بخش بازار مدیریت محتوای سازمانی است ، به طور خاص در ضبط و استخراج داده ها و اتوماسیون فرآیند اسناد تمرکز دارد. او یک سیستم پردازش فاکتور تأمین کننده برای Agfa طراحی کرد که 50٪ پردازش مستقیم (50٪ فاکتورهای استخراج شده از کاغذ ، تأیید و صادر شده به SAP بدون هیچ گونه اعتبار انسانی) را به دست آورد. او همچنین دوست دارد در مورد فن آوری های پیشرفته بنویسد. او عاشق کمک به موفقیت مشتریان است. در اوقات فراغت او از گذراندن وقت با خانواده و بیرون بودن لذت می برد. او عاشق دویدن و ورزش است.