مدلهای فضای برداری و تعبیهها در RAGs
✅ سرفصل و جزئیات آموزش
آنچه یاد خواهید گرفت:
در زمینه همیشه در حال تحول پردازش زبان طبیعی، ادغام مکانیزمهای بازیابی قوی با مدلهای تولید، برای ایجاد سیستمهای پیشرفته هوش مصنوعی ضروری است. در این دوره، مدلهای فضای برداری و تعبیهها در RAGs، شما یاد خواهید گرفت که چگونه چتباتهای مبتنی بر RAG مؤثر را پیادهسازی کنید. ابتدا، مفاهیم بنیادی تولید تقویتشده با بازیابی را بررسی خواهید کرد و اهمیت آن را در بهبود مدلهای زبانی درک خواهید کرد.
سپس، خواهید آموخت که چگونه داده متنی را با استفاده از تکنیکهای مختلف تعبیه نمایندگی کنید و ویژگیها و محدودیتهای آنها را تحلیل کنید. در نهایت، یاد خواهید گرفت که چگونه این تعبیهها را در یک سیستم RAG عملی پیادهسازی کنید تا اطلاعات مرتبط را بهطور مؤثر بازیابی کنید. پس از اتمام این دوره، شما مهارتها و دانش لازم برای توسعه چتباتهای پیشرفته هوش مصنوعی را خواهید داشت که قادر به بازیابی متن پیچیده و تولید پاسخ هستند.
مدلهای فضای برداری و تعبیهها در RAGs
-
درک تولید تقویتشده با بازیابی (RAG) 0:03:00
-
نمایش داده متنی با استفاده از تعبیهها 0:04:00
-
دمو: ساخت یک چتبات مبتنی بر RAG 0:08:00
مشخصات آموزش
مدلهای فضای برداری و تعبیهها در RAGs
- تاریخ به روز رسانی: 1404/06/14
- سطح دوره:مقدماتی
- تعداد درس:3
- مدت زمان :0:15:29
- حجم :73.0MB
- زبان:دوبله زبان فارسی
- دوره آموزشی:AI Academy