مکانیسمهای مرتبط بودن و امتیازدهی برای RAGها
✅ سرفصل و جزئیات آموزش
آنچه یاد خواهید گرفت:
با افزایش پیچیدگی دادهها، روشهای جستجو و رتبهبندی سنتی ممکن است ناکافی شوند. در این دوره، مکانیسمهای مرتبط بودن و امتیازدهی برای RAGها، شما تکنیکهای پیشرفته رتبهبندی و امتیازدهی را بررسی خواهید کرد تا سیستمهای بازیابی اطلاعات خود را ارتقا دهید.
ابتدا، شما با الگوریتمهای پایهای رتبهبندی مانند BM25 و شباهت کسینوسی آشنا خواهید شد تا اصول مرتبط بودن اسناد را درک کنید.
سپس، به تکنیکهای پیچیدهای مانند جاسازیهای BERT و تطابق معنایی با Sentence Transformers خواهید پرداخت تا به مدیریت پرسشهای پیچیده و افزایش دقت بازیابی بپردازید.
در نهایت، شما مهارتهای عملی در پیادهسازی و بهینهسازی این تکنیکها با استفاده از کتابخانههای Python از جمله تنظیم و سازگاری روشها برای وظایف و حوزههای خاص کسب خواهید کرد.
در پایان این دوره، شما درک جامعی از الگوریتمهای مدرن رتبهبندی خواهید داشت، قادر به اعمال روشهای پیشرفته امتیازدهی خواهید بود و بهطور مؤثر سیستمهای جستجو و بازیابی را برای بهبود عملکرد و دقت بهینهسازی خواهید کرد.
مکانیسمهای مرتبط بودن و امتیازدهی برای RAGها
-
بخش 1 - رتبهبندی پایه (قسمت ۱) 0:05:00
-
بخش 1 - رتبهبندی پایه (قسمت ۲) 0:04:00
-
بخش 2 - مکانیسمهای امتیازدهی پیشرفته 0:04:00
-
بخش 3 - پیادهسازی و ارزیابی تکنیکهای رتبهبندی (قسمت 1) 0:05:00
-
بخش 3 - پیادهسازی و ارزیابی تکنیکهای رتبهبندی (قسمت 2) 0:05:00
-
بخش 4 - بهینهسازی و سازگاری برای وظایف خاص RAG (قسمت 1) 0:04:00
-
بخش 4 - بهینهسازی و سازگاری برای وظایف خاص RAG (قسمت 2) 0:06:00
مشخصات آموزش
مکانیسمهای مرتبط بودن و امتیازدهی برای RAGها
- تاریخ به روز رسانی: 1404/06/14
- سطح دوره:مقدماتی
- تعداد درس:7
- مدت زمان :0:32:09
- حجم :115.0MB
- زبان:دوبله زبان فارسی
- دوره آموزشی:AI Academy