آموزش سیستم‌های RAG چندزبانه و میان‌زبانی (Multilingual and Cross-lingual) - 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 برنامه‌های هوش مصنوعی از کاربران در زبان‌های مختلف پشتیبانی کنند، اما خط لوله‌های (pipelines) سنتی RAG اغلب در این سناریوها ناکارآمد هستند. در این دوره آموزشی با محوریت «RAGهای چندزبانه و میان‌زبانی»، شما توانایی طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های تولید متن تقویت‌شده با بازیابی (RAG) را کسب خواهید کرد که به‌طور قابل اعتمادی در مرزهای زبانی عمل می‌کنند. در ابتدا، بررسی خواهید کرد که چرا معماری‌های استاندارد RAG با داده‌های چندزبانه دچار مشکل می‌شوند و چگونه جاسازی‌های میان‌زبانی (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 (Vector Databases) و چارچوب‌های RAG می‌آموزید و با پیش‌پردازش، تبدیل به بردار (Embedding) و بازیابی محتوا از منابع زبانی متنوع آشنا می‌شوید. در نهایت، روش‌های بهینه‌سازی و مقیاس‌پذیری سیستم‌های میان‌زبانی برای محیط عملیاتی، از جمله کاهش تأخیر (Latency)، فیلترینگ متادیتا و نگهداری پایگاه دانش چندزبانه را فرا خواهید گرفت. در پایان این دوره، شما مهارت‌ها و دانش لازم در زمینه معماری‌های RAG چندزبانه و میان‌زبانی را برای ساخت سیستم‌های هوش مصنوعی مقیاس‌پذیر و قابل اعتماد برای کاربران جهانی به دست خواهید آورد.

سرفصل ها و درس ها

سیستم‌های RAG چندزبانه و میان‌زبانی Multilingual and Cross-lingual RAGs

چرا RAG معمولی در محیط‌های چندزبانه شکست می‌خورد 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 مقیاس‌پذیری سیستم‌های RAG چندزبانه Optimize and Scale Multilingual RAG Systems
دمو: بهینه‌سازی سرعت، هزینه و کیفیت Demo: Optimize for Speed, Cost, and Quality