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 مجزا 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 پاسخ‌هایی دقیق، متناسب با متن و مبتنی بر دانش سازمانی ارائه می‌دهند. ابتدا بررسی خواهید کرد که پایگاه‌های دانش چگونه داده‌های ساختاریافته و بدون ساختار را یکپارچه می‌کنند و از طریق استراتژی‌های تکه‌بندی (Chunking)، متادیتا و ایندکس‌گذاری، جستجوی معنایی را ممکن می‌سازند. سپس، نحوه تعامل مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) با پایگاه‌های داده برداری مانند Qdrant را با استفاده از Embeddingها و پیکربندی‌های بازیابی برای بهینه‌سازی عملکرد خواهید شناخت. در نهایت، یاد می‌گیرید که چگونه یک خط لوله (Pipeline) کاربردی RAG را با استفاده از LlamaIndex بسازید و ارزیابی کنید و تکنیک‌های دنیای واقعی را برای پیش‌پردازش، فیلتر کردن و رتبه‌بندی نتایج بازیابی شده به کار بگیرید. پس از اتمام این دوره، شما مهارت‌ها و دانش لازم برای ایجاد سیستم‌های RAG در سطح سازمانی را خواهید داشت تا مستندات ایستا را به ابزارهای هوشمند و گفتگو-محور تبدیل کنید.

سرفصل ها و درس ها

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

نحوه قدرت‌بخشی پایگاه‌های دانش به RAG: معماری، مزایا و چالش‌ها How KBs Power RAG: Architecture, Benefits, and Challenges
ساخت و یکپارچه‌سازی پایگاه‌های دانش با Embeddingها 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