آموزش RAG برای هوش مصنوعی و دواپس (Master RAG for AI DevOps)

در دوره آموزش RAG یاد می‌گیرید چگونه مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) را به داده‌ها و اسناد اختصاصی متصل کنید تا بتوانند بر اساس اطلاعات مرتبط، پاسخ‌های دقیق‌تر و متناسب با زمینه ارائه دهند. این آموزش با تمرکز بر پیاده‌سازی عملی، مفاهیم بازیابی اطلاعات، پردازش اسناد، Embeddings و پایگاه‌های داده برداری را با استفاده از Python و Gemini پوشش می‌دهد.

آموزش RAG برای هوش مصنوعی و دواپس در قالب 6 ویدیوی آموزشی به مدت 1 ساعت آموزش مفید تدریس شده است!

در این دوره چه چیزهایی یاد می‌گیرید؟

• درک معماری RAG و نحوه ترکیب بازیابی اطلاعات با مدل‌های زبانی بزرگ
• آشنایی با بارگذاری، آماده‌سازی و پیش‌پردازش اسناد
• تقسیم اسناد به بخش‌های کوچک‌تر با تکنیک‌های Chunking
• تبدیل متن به Embeddings برای جستجوی معنایی
• کار با پایگاه‌های داده برداری و جستجوی شباهت
• ساخت و استفاده از Retriever برای بازیابی اطلاعات مرتبط با پرسش کاربر
• اتصال گردش کار RAG به Python و مدل زبانی Gemini
• استفاده از RAG در سناریوهای هوش مصنوعی سازمانی و DevOps

RAG چیست و چه کاربردی در هوش مصنوعی دارد؟

مدل‌های زبانی بزرگ می‌توانند متن تولید کنند و به پرسش‌ها پاسخ دهند، اما ممکن است به اطلاعات اختصاصی سازمان، اسناد داخلی یا داده‌های جدید دسترسی نداشته باشند. همچنین، پاسخ‌های آن‌ها همیشه دقیق و مبتنی بر منابع معتبر نیست.

تولید افزوده‌شده با بازیابی اطلاعات (Retrieval-Augmented Generation یا RAG) روشی برای اتصال مدل زبانی به یک منبع اطلاعاتی است. در این معماری، ابتدا اطلاعات مرتبط با پرسش کاربر بازیابی می‌شود و سپس همراه با پرسش در اختیار مدل قرار می‌گیرد تا پاسخ بر اساس زمینه مناسب تولید شود.

با یادگیری RAG می‌توانید زمینه استفاده از مدل‌های زبانی را از پاسخ‌گویی عمومی به کاربردهایی مانند جستجو در مستندات فنی، دستیارهای هوشمند سازمانی و تحلیل پایگاه‌های دانش گسترش دهید.

سرفصل‌های آموزش RAG

۱. مبانی RAG و جستجوی برداری

در این بخش با نقش RAG در بهبود کاربرد مدل‌های زبانی آشنا می‌شوید. مفاهیم بارگذاری اسناد، قطعه‌بندی متن، Embeddings و جستجوی برداری معرفی می‌شوند تا درک کنید اطلاعات چگونه برای بازیابی آماده می‌شوند.

۲. گردش کار RAG و یکپارچه‌سازی با Python

در یک سیستم RAG، پرسش کاربر، Retriever، پایگاه دانش و مدل زبانی باید به‌درستی با یکدیگر تعامل داشته باشند. در این بخش با ساختار اصلی این گردش کار و استفاده از Python برای بارگذاری اسناد و ایجاد سازوکار بازیابی اطلاعات آشنا خواهید شد.

۳. آماده‌سازی اسناد و ساخت Embeddings

کیفیت داده‌های ورودی بر عملکرد جستجوی معنایی تأثیر می‌گذارد. در این بخش با تقسیم اسناد به بخش‌های مناسب و تبدیل متن به بردارهای عددی آشنا می‌شوید؛ بردارهایی که امکان مقایسه معنایی و یافتن اطلاعات مرتبط را فراهم می‌کنند.

۴. پایگاه‌های داده برداری و بازیابی اطلاعات با Gemini

در ادامه، کاربرد پایگاه‌های داده برداری در ذخیره‌سازی و بازیابی اطلاعات بررسی می‌شود. ابزارهایی مانند Pinecone، Weaviate و FAISS در زمینه جستجوی شباهت معرفی می‌شوند و با نحوه استفاده از Retriever در Python و اتصال نتایج بازیابی به Gemini آشنا خواهید شد.

پیش‌نیازهای دوره

برای شروع این دوره، به دانش قبلی درباره RAG یا مدل‌های زبانی بزرگ نیاز ندارید؛ مفاهیم به‌صورت مرحله‌به‌مرحله معرفی می‌شوند. بااین‌حال، آشنایی مقدماتی با Python می‌تواند درک مثال‌های عملی و پیاده‌سازی گردش کارها را آسان‌تر کند.

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• مهندسان DevOps: برای بررسی کاربردهای هوش مصنوعی در مستندات فنی، عیب‌یابی و مدیریت دانش
• توسعه‌دهندگان نرم‌افزار: برای ساخت ابزارها و برنامه‌های مبتنی بر مدل‌های زبانی
• متخصصان داده و هوش مصنوعی: برای آشنایی با بازیابی معنایی و کاربرد عملی RAG
• علاقه‌مندان به LLM و یادگیری ماشین: برای درک ارتباط میان داده‌های اختصاصی و مدل‌های زبانی
• دانشجویان و یادگیرندگان هوش مصنوعی: برای آشنایی با معماری سیستم‌های پرسش‌وپاسخ مبتنی بر داده

پس از پایان دوره چه توانایی‌هایی خواهید داشت؟

پس از گذراندن این آموزش، درک روشن‌تری از اجزای اصلی یک سیستم RAG و نحوه ارتباط آن‌ها با یکدیگر خواهید داشت. می‌توانید مراحل آماده‌سازی اسناد، ساخت Embeddings، جستجوی برداری و بازیابی اطلاعات را بشناسید و از Python و Gemini برای پیاده‌سازی نمونه‌های اولیه استفاده کنید.

جمع‌بندی

RAG یکی از روش‌های مهم برای توسعه برنامه‌های هوش مصنوعی متصل به داده‌های اختصاصی است. این دوره با معرفی مفاهیم اصلی و ابزارهای موردنیاز، نقطه شروعی برای یادگیری ساخت سیستم‌هایی فراهم می‌کند که اطلاعات مرتبط را بازیابی کرده و در اختیار مدل‌های زبانی قرار می‌دهند. اگر به توسعه دستیارهای هوشمند، جستجوی معنایی یا کاربرد هوش مصنوعی در DevOps علاقه‌مند هستید، این آموزش می‌تواند پایه مناسبی برای ادامه مسیر شما باشد.