آموزش یکپارچه‌سازی پایگاه‌های دانش برای سیستم‌های RAG - آخرین آپدیت

دانلود Integrating Knowledge Bases for 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: تیم‌های سازمانی با چالشی رو به رشد روبرو هستند: چگونه پاسخ‌های معنادار را از منابع داده‌ای پراکنده و ایزوله استخراج کنند. در این دوره آموزشی با عنوان «یکپارچه‌سازی پایگاه‌های دانش برای RAG»، شما توانایی ساخت سیستم‌های تولید تقویت‌شده با بازیابی (RAG) را کسب می‌کنید که پاسخ‌های دقیق و متناسب با متن را بر اساس دانش سازمانی ارائه می‌دهند. ابتدا بررسی خواهید کرد که پایگاه‌های دانش چگونه داده‌های ساختاریافته و بدون ساختار را متحد می‌کنند و از طریق استراتژی‌های تکه بندی (Chunking)، متاداده و ایندکس‌گذاری، جستجوی معنایی را ممکن می‌سازند. سپس، نحوه تعامل مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) با پایگاه‌های داده برداری مانند Qdrant را با استفاده از Embeddings و تنظیمات بازیابی برای بهینه‌سازی عملکرد خواهید آموخت. در نهایت، یاد می‌گیرید که چگونه یک خط لوله (Pipeline) عملیاتی RAG را با استفاده از LlamaIndex بسازید و ارزیابی کنید و تکنیک‌های واقعی را برای پیش‌پردازش، فیلتر کردن و رتبه‌بندی نتایج بازیابی شده به کار ببرید. پس از اتمام این دوره، شما مهارت‌ها و دانش لازم برای پیاده‌سازی سیستم‌های RAG در سطح سازمانی را خواهید داشت تا مستندات استاتیک را به ابزارهای هوشمند و مکالمه‌محور تبدیل کنید.

سرفصل ها و درس ها

یکپارچه‌سازی پایگاه‌های دانش سازمانی برای سیستم‌های AI RAG Integrating Enterprise KBs for AI RAG Systems

چگونه پایگاه‌های دانش RAG را تقویت می‌کنند: معماری، مزایا و چالش‌ها How KBs Power RAG: Architecture, Benefits, and Challenges
ساخت و یکپارچه‌سازی پایگاه‌های دانش با Embeddings و ذخیره‌سازهای برداری Building and Integrating KBs with Embeddings and Vector Stores
بهینه‌سازی و نگهداری پایگاه‌های دانش فعال‌شده با RAG در مقیاس بالا Optimizing and Maintaining RAG-enabled KBs at Scale