مدل‌های فضایی برداری و جاسازی‌ها در RAG

Vector Space Models and Embeddings in RAGs

نکته: آخرین آپدیت رو دریافت میکنید حتی اگر این محتوا بروز نباشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره: در زمینه همیشه در حال تحول پردازش زبان طبیعی، ادغام مکانیسم های بازیابی قوی با تولید مدل‌ها برای ایجاد سیستم‌های هوش مصنوعی پیشرفته بسیار مهم هستند. در این البته، مدل های فضای برداری و جاسازی در RAG ها، پیاده سازی را یاد خواهید گرفت چت ربات های موثر مبتنی بر RAG ابتدا، شما را بررسی خواهید کرد مفاهیم اساسی نسل افزوده بازیابی و اهمیت آن را در تقویت زبان درک کنید مدل ها. در مرحله بعد، نحوه نمایش داده های متنی را خواهید یافت با استفاده از تکنیک های مختلف تعبیه، تجزیه و تحلیل آنها خواص و محدودیت ها در نهایت، شما یاد خواهید گرفت که چگونه این تعبیه‌ها را در یک سیستم RAG عملی پیاده‌سازی کنید تا اطلاعات مربوطه را به طور موثر بازیابی کنید. وقتی هستی با اتمام این دوره، مهارت و مهارت های لازم را خواهید داشت دانش RAG برای توسعه چت ربات های پیشرفته هوش مصنوعی لازم است قادر به بازیابی و پاسخگویی پیچیده متن است نسل.

سرفصل ها و درس ها

مقدمه ای بر Retrieval-Augmented Generation Introduction to Retrieval-Augmented Generation

  • درک نسل افزوده بازیابی (RAG) Understanding Retrieval-Augmented Generation (RAG)

  • نمایش داده های متنی با استفاده از جاسازی ها Representing Text Data Using Embeddings

  • نسخه ی نمایشی: ساخت یک چت بات مبتنی بر RAG Demo: Building a RAG-Based Chatbot

نمایش نظرات

مدل‌های فضایی برداری و جاسازی‌ها در RAG
جزییات دوره
15m
3
Pluralsight (پلورال سایت) Pluralsight (پلورال سایت)
(آخرین آپدیت)
از 5
دارد
دارد
دارد
Axel Sirota
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Axel Sirota Axel Sirota

آکسل سیروتا دارای مدرک کارشناسی ارشد ریاضیات است که علاقه زیادی به عملیات یادگیری عمیق و یادگیری ماشین دارد. وی پس از تحقیق در زمینه احتمال ، آمار و بهینه سازی یادگیری ماشین ، در حال حاضر در JAMPP به عنوان یک مهندس تحقیق در زمینه یادگیری ماشین مشغول به کار است که از داده های مشتری برای پیش بینی دقیق در زمان واقعی پیشنهاد استفاده می کند.