اصول پایگاه‌های داده برداری تا مرحله تولید [نسخه 2026]

آنچه یاد خواهید گرفت:

• ساخت اپلیکیشن های RAG آماده‌ی تولید با Chroma، Pinecone و pgvector با استفاده از APIهای آوریل 2026
• تسلط به pgvector - افزونه‌ی PostgreSQL که سازمان‌ها برای جست‌وجوی برداری به‌کار می‌گیرند.
• پیاده‌سازی جست‌وجوی ترکیبی با ترکیب کلیدواژه‌های BM25 و شباهت برداری برای دقت بهتر
• اعمال راهبردهای پیشرفته‌ی قطعه بندی که RAG آماتور را از بازیابی با کیفیت تولیدی جدا می‌کند.
• تنظیم پارامترهای ایندکس HNSW برای بهینه‌سازی سرعت، دقت و حافظه متناسب با نیاز شما
• ساخت کامل پایپ‌لاین‌های LangChain با استفاده از الگوهای مدرن LCEL - بدون کدهای منسوخ
• گرفتن تصمیم‌های آگاهانه درباره‌ی پایگاه داده با استفاده از داده واقعی هزینه و یک چارچوب تصمیم‌گیری عملی
• درک ریاضیات پشت embeddingها و این‌که چرا معیارهای شباهت معنا را ثبت می‌کنند.

پیش‌نیازهای دوره

• دانش اولیه برنامه‌نویسی
• علاقه‌ جدی به علم داده، هوش مصنوعی یا حوزه‌های مرتبط، تجربه‌ی یادگیری شما را بهتر می‌کند.

توضیحات دوره

در عصر اپلیکیشن های مجهز به هوش مصنوعی، پایگاه‌های داده برداری اصول هر پایپ‌لاین‌ RAG، سیستم جست‌وجوی معنایی و برنامه‌ی هوشمند هستند.

این دوره‌ جامع شما را از اصول تا استقرار در محیط تولید با سه پایگاه داده‌ای که در 2026 اهمیت دارند همراهی می‌کند: Pinecone ،Chroma و pgvector  

تمام کدها با APIهای فعلی کار می‌کنند. الگوهای LangChain LCEL. بدون ایمپورت‌های منسوخ

آنچه یاد خواهید گرفت:

اصول پایگاه‌های داده برداری: یاد بگیرید پایگاه‌های داده برداری چگونه کار می‌کنند، چرا برای اپلیکیشن های هوش مصنوعی از پایگاه‌های داده سنتی بهتر عمل می‌کنند، و ریاضیات پشت embeddingها و جست‌وجوی شباهت چیست.

تسلط به سه پایگاه داده‌ی پیشرو:

• Chroma - مناسب برای نمونه‌سازی اولیه و توسعه‌ی محلی
• Pinecone - راهکار ابری مدیریت‌شده که به‌صورت خودکار مقیاس می‌شود.
• pgvector - افزونه‌ی PostgreSQL برای استقرارهای تولیدی (جدید - 7 درس)

راهبردهای پیشرفته‌ی قطعه بندی (جدید):یاد بگیرید چرا قطعه بندی می‌تواند پایپ‌لاین‌ RAG شما را بسازد یا خراب کند. قطعه بندی ثابت، بازگشتی و معنایی را با پیاده‌سازی عملی یاد بگیرید.

جست‌وجوی ترکیبی (جدید): جست‌وجوی کلیدواژه‌ای BM25 را با شباهت برداری ترکیب کنید تا دقت بازیابی به‌طور چشمگیری بهتر شود.

یکپارچه‌سازی با LangChain: با استفاده از الگوهای مدرن LCEL، پایپ‌لاین‌های کامل RAG بسازید - بدون زنجیره‌های منسوخ

استقرار در تولید (جدید): تنظیم ایندکس (پارامترهای HNSW)، راهبردهای مقیاس‌پذیری و تحلیل واقعی هزینه - بر اساس هزینه‌های واقعی زیرساخت، نه قیمت‌های تبلیغاتی

چارچوب تصمیم‌گیری (جدید): 9 سناریوی مشخص با توصیه‌های روشن. دقیقاً بدانید برای مورد استفاده‌ی خودتان کدام پایگاه داده را انتخاب کنید.

چرا این دوره؟

• بیش از 8 ساعت محتوا - تقریباً دو برابر دوره‌ی اصلی، با محتوای جدید و قابل‌توجه
• بدون کد خراب - هر مثال با APIهای آوریل 2026 تست شده است (LangChain ،Pinecone v3 ،pgvector)
• تمرکز بر دنیای واقعی - هزینه‌های تولیدی، تصمیم‌های مقیاس‌پذیری و ویژگی های خوب و بد زیرساختی که در آموزش‌ها نادیده گرفته می‌شوند.
• پروژه‌های عملی - ساخت پایپ‌لاین‌های RAG، سیستم‌های جست‌وجوی معنایی و راهکارهای بازیابی ترکیبی کاربردی

این دوره برای چه کسانی است؟

• توسعه‌دهندگانی که اپلیکیشن های RAG و جست‌وجوی مجهز به هوش مصنوعی می‌سازند.
• دانشمندان داده که جست‌وجوی معنایی را به سیستم‌های موجود اضافه می‌کنند.
• مهندسانی که Pinecone ،Chroma و pgvector را برای محیط تولید ارزیابی می‌کنند.
• هر کسی که با LangChain کار می‌کند و به ذخیره‌سازی قابل‌اعتماد برداری نیاز دارد.

پیش‌نیازها

• برنامه‌نویسی اولیه با Python
• آشنایی با APIها
• نیازی به پیش‌زمینه‌ی یادگیری ماشین نیست - ریاضیات به‌صورت شهودی توضیح داده می‌شود.

درک خود از پایگاه‌های داده برداری را از سطح آموزشی به سطح آماده‌ی تولید ارتقا دهید.

همین حالا در این دوره شرکت کنید.

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• دانشمندان و تحلیلگران داده
• توسعه‌دهندگان و مهندسان
• علاقه‌مندان و پژوهشگران هوش مصنوعی
• مبتدیان مدیریت داده