پیاده‌سازی Generative AI چندزبانه با RAGs بین‌زبانی

یاد بگیرید چگونه سیستم‌های RAG قوی و چندزبانه بسازید که قابلیت‌های بازیابی و تولید را در زبان‌های مختلف بهبود می‌بخشند، همه اینها از طریق نمایش‌های کدنویسی عملی با ابزارها و مدل‌های پیشرفته می‌باشد.

آنچه یاد خواهید گرفت:

بیایید تکنیک‌های پیشرفته برای بازیابی بین‌زبانی، از جمله ترجمه ماشینی، تعبیع‌های بین‌زبانی و نمایش‌های مستقل از زبان را بررسی کنیم. با تسلط به تکنیک‌های بازیابی بین‌زبانی، قادر خواهید بود موانع زبانی را در اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی از بین ببرید و نتایج دقیق و معناداری را در زمینه‌های زبانی متنوع تضمین کنید. در این دوره، پیاده‌سازی سیستم‌های RAG چندزبانه Generative AI، مهارت‌های لازم برای ساخت سیستم‌های قدرتمند بازیابی-Augmented Generation (RAG) را که به طور مؤثر در چندین زبان عمل می‌کنند، خواهید آموخت.

ابتدا به مفاهیم بنیادین بازیابی بین‌زبانی پرداخته و نقش ترجمه ماشینی در ایجاد سیستم‌های هوش مصنوعی چندزبانه را بررسی خواهید کرد. شما یاد خواهید گرفت که چگونه از کتابخانه‌ها و مدل‌های محبوب برای ترجمه و بازیابی اطلاعات در زبان‌های مختلف به طور یکپارچه استفاده کنید. سپس، درک عمیقی از تعبیه‌های بین‌زبانی بدست خواهید آورد و یاد خواهید گرفت چگونه تعبیه‌ها را در زبان‌های مختلف هم‌راستا کنید تا دقت بازیابی را افزایش دهید.

سپس، کشف خواهید کرد که چگونه مدل‌هایی مانند mBERT و XLM-R می‌توانند در پروژه‌های شما ادغام شوند تا چندزبانی واقعی را محقق کنند و تفاوت‌ها بین رویکردهای مستقل از زبان و تکنیک‌های بازیابی دیگر را ارزیابی خواهید کرد.

در نهایت، بر روی پیاده‌سازی نمایش‌های مستقل از زبان تمرکز خواهید کرد که به سیستم‌های RAG شما اجازه می‌دهد بدون نیاز به ترجمه، در چندین زبان عمل کنند.

در پایان این دوره، شما تخصص لازم برای پیاده‌سازی سیستم‌های پیشرفته RAG بین‌زبانی را خواهید داشت و این امکان را برای مدل‌های هوش مصنوعی شما فراهم می‌کند که به طور بهینه در زبان‌های مختلف عمل کنند و فرصت‌های جدیدی را در توسعه هوش مصنوعی چندزبانه آشکار کنند.