پیش‌پردازش داده‌های بدون ساختار برای مدل‌های زبان و سیستم‌های RAG

آنچه یاد خواهید گرفت:

• به تکنیک‌های پیش‌پردازش داده‌های بدون ساختار برای مدل‌های زبان و سیستم‌های RAG مسلط شوید.
• داده‌ها را از انواع سند پیچیده مانند PDF و HTML استخراج و نرمال‌سازی کنید.
• تحلیل مشابهت معنایی و استخراج متاداده را با استفاده از پایگاه‌های داده برداری پیاده‌سازی کنید.
• یک سیستم RAG بسازید تا به‌طور دینامیک با داده‌های پیش‌پردازش شده خود تعامل داشته باشید.

توضیحات دوره

ظرفیت کامل داده‌های بدون ساختار را با تسلط به تکنیک‌های پیش‌پردازش برای مدل‌های زبان و سیستم‌های تولید با بازیابی (RAG) کشف کنید. این دوره جامع شما را با مهارت‌هایی برای آماده‌سازی داده‌های بدون ساختار برای اپلیکیشن های پیشرفته هوش مصنوعی تجهیز می‌کند و ورودی با کیفیت بالا را برای بهبود نتایج تضمین می‌کند. از درک پیچیدگی‌های پیش‌پردازش داده‌ها تا پروژه‌های عملی، بینش‌های ارزشمندی از فریم‌ورک‌ها و ابزارهای پیشرفته به دست خواهید آورد.

سفر شما با راه‌اندازی یک محیط توسعه قوی شامل حساب‌های API و ادغام‌های کلیدی آغاز می‌شود. سپس به جزئیات پیش‌پردازش داده‌های بدون ساختار می‌پردازید و چالش‌هایی مانند نرمال‌سازی داده‌ها، تقسیم‌بندی و استخراج متاداده را بررسی می‌کنید. با استفاده از فریم‌ورک بدون ساختار به‌عنوان راهنما، به‌طور مؤثر HTML ،PDF و مستندات PPTX را پیش‌پردازش می‌کنید و ساختاردهی بهینه داده‌ها را تضمین می‌کنید.

این دوره بر کاربردهای دنیای واقعی تأکید دارد و تجربه عملی با مشابهت معنایی، پایگاه‌های داده برداری و استراتژی‌های جستجوی هیبریدی را ارائه می‌دهد. شما تکنیک‌های پیشرفته تشخیص طرح بندی مستندات را بررسی می‌کنید و از ابزارهایی مانند Visual Transformers و LangChain برای پیش‌پردازش مستندات پیچیده و استخراج بینش‌های معنادار استفاده می‌کنید. در نهایت، تمام این مهارت‌ها را در ساخت یک سیستم RAG کاملاً کاربردی به کار می‌گیرید و تکنیک‌های آموخته‌شده را برای تعامل دینامیک با داده‌ها یکپارچه می‌کنید.

این دوره برای مهندسان داده، پزشکان هوش مصنوعی و توسعه‌دهندگانی که به دنبال بهبود مهارت‌های پیش‌پردازش خود هستند، ایده‌آل است. در حالی که آشنایی با Python و استفاده اولیه از API‌ها کمک‌کننده است، این دوره برای سطح میانه و همچنین افرادی که به دنبال تخصص پیشرفته هستند، طراحی شده است.