آموزش مدل‌های فضای برداری و امبدینگ‌ها در سیستم‌های RAG - آخرین آپدیت

دانلود Vector Space Models and Embeddings in RAGs

نکته: ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره: ساخت سیستم‌های تولید متنی تقویت‌شده با بازیابی (RAG) به چیزی فراتر از یک مدل زبانی بزرگ نیاز دارد؛ این سیستم‌ها به بردارهای امبدینگ وابسته هستند که می‌توانند دانش را به‌طور مؤثر نمایش داده و جستجو کنند. در این دوره آموزشی با عنوان «مدل‌های فضای برداری و امبدینگ‌ها در RAG»، یاد می‌گیرید چگونه از امبدینگ‌ها برای اتصال داده‌های بدون ساختار به فرآیندهای بازیابی و تولید مبتنی بر LLM استفاده کنید. ابتدا با مفاهیم بنیادی بردارهای امبدینگ، نحوه تبدیل داده‌های خام به نمایش‌های عددی و چگونگی ثبت روابط معنایی در فضای برداری آشنا می‌شوید. سپس خواهید آموخت که امبدینگ‌ها چگونه از طریق جستجوی معنایی، تطبیق شباهت و رتبه‌بندی ارتباطی، سیستم‌های RAG را تقویت می‌کنند و با چالش‌هایی مانند کیفیت بردارها، ذخیره‌سازی و به‌روزرسانی مقابله نمایید. در نهایت، روش‌های بهینه‌سازی و ارزیابی امبدینگ‌ها برای بهبود دقت بازیابی و عملکرد کلی RAG را فرا خواهید گرفت. پس از اتمام این دوره، مهارت‌ها و دانش لازم در مورد مدل‌های فضای برداری و امبدینگ‌ها را برای ساخت برنامه‌های RAG کارآمد و قابل اعتماد به دست خواهید آورد.

سرفصل ها و درس ها

مبانی بردارهای امبدینگ و نقش آن‌ها در سیستم‌های RAG Fundamentals of Embedding Vectors and Their Role in RAG Systems

  • مبانی بردارهای امبدینگ و نقش آن‌ها در سیستم‌های RAG Fundamentals of Embedding Vectors and Their Role in RAG Systems

  • امبدینگ‌ها در فضای برداری Embeddings in Vector Space

  • مقایسه مدل‌های امبدینگ سنتی و مدرن Comparing Traditional and Modern Embedding Models

به‌کارگیری بردارهای امبدینگ در سیستم‌های RAG برای بازیابی و تولید Apply Embedding Vectors in RAG Systems for Retrieval and Generation

  • بردارهای امبدینگ برای بازیابی و تولید Embedding Vectors for Retrieval and Generation

  • امبدینگ و چالش‌های دنیای واقعی Embedding and Real-world Challenges

بهینه‌سازی و ارزیابی امبدینگ‌ها برای بهبود عملکرد Optimizing and Evaluating Embeddings to Improve Performance

  • بهینه‌سازی و ارزیابی امبدینگ‌ها برای بهبود عملکرد Optimize and Evaluate Embeddings to Improve Performance

  • ملاحظات مربوط به سوگیری در تولید امبدینگ Bias Concerns in Embedding Generation

نمایش نظرات

آموزش مدل‌های فضای برداری و امبدینگ‌ها در سیستم‌های RAG
جزییات دوره
31m
7
Pluralsight (پلورال سایت) Pluralsight (پلورال سایت)
(آخرین آپدیت)
14
4.5 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

Catalin Tudose Catalin Tudose

من در پیتستی ، رومانی متولد شدم و در رشته کامپیوتر در بخارست تحصیل کردم و در سال 1997 فارغ التحصیل شدم و در سال 2006 دکترای خود را با تز "پایگاه داده های مکانی برای بازسازی امداد" دریافت کردم. من در دانشگاه "Politehnica" دوره های Bucuresti و حوزه های علمیه در مورد تجزیه و تحلیل الگوریتم ها ، گرافیک کامپیوتر ، طراحی منطق و طراحی پایگاه داده تدریس کرده ام. من در صنعت توسعه نرم افزار مشارکت داشته ام ، از اواخر دهه 90 کار می کردم و از اوایل سال 2000 روی فناوری های جاوا و جاوا تمرکز داشتم. در حال حاضر در حال توسعه/توسعه دوره های جاوا و وب در داخل شرکت Luxoft هستم.