🌈 در این دوره چه یاد می‌گیرید؟

دیگر وقتش است که از اصول اولیه فراتر بروید! در این دوره، یک سیستم بازیابی اطلاعات (RAG) قدرتمند و آماده برای محیط‌های واقعی می‌سازید.

• ✅ ساخت یک خط‌لوله کامل انتقال سند شامل خردکردن، تولید جاسازی و ذخیره‌سازی.
• ✅ پیاده‌سازی جستجوی ترکیبی با تلفیق جستجوی معنایی و جستجوی کلیدی (BM25).
• ✅ اعمال تکنیک‌های پیشرفته رتبه‌بندی مجدد با استفاده از ColBERT برای افزایش دقت نتایج.
• ✅ ایجاد یک SemanticChunker هوشمند برای تولید تکه‌های متنی منسجم و معنادار.
• ✅ ادغام با APIهای خارجی مانند SEC EDGAR برای دریافت خودکار اسناد مالی.
• ✅ درک تفاوت حیاتی بین شباهت و ارتباط در سیستم‌های جستجو.

🔥 چرا این دوره متفاوت است؟

اکثر آموزش‌های RAG در حد جستجوی ساده برداری متوقف می‌شوند. اما وقتی در دنیای واقعی امتحان می‌کنید، می‌بینید نرخ بازیابی اطلاعات به زحمت به 60% می‌رسد! 🤔

دلیلش این است: شباهت با ارتباط یکسان نیست. این دوره شما را به لایه‌های عمیق‌تر علم بازیابی اطلاعات می‌برد و نشان می‌دهد چرا جاسازی‌های ساده کافی نیستند.

در این مسیر، با پیاده‌سازی جستجوی ترکیبی و رتبه‌بندی مجدد، دقت سیستم خود را از 60% به بالای 90% خواهید رساند. 🎯

🎯 این دوره مناسب چه کسانی است؟

• 👨‍💻 توسعه‌دهندگانی که می‌خواهند فراتر از جستجوی ساده تشابه بردار بروند.
• ⚙️ مهندسان هوش مصنوعی که سیستم‌های RAG می‌سازند و به دنبال بهبود کیفیت بازیابی هستند.
• 📄 متخصصان حوزه داده که با اسناد پیچیده (مالی، حقوقی، فنی) کار می‌کنند.
• 🚀 همه کنجکاوانی که می‌خواهند خط‌لوله‌های اطلاعاتی قوی و عملیاتی بسازند.

پیش‌نیاز: آشنایی با پایتون و کمی کنجکاوی! نیاز به تجربه قبلی با پایگاه‌داده‌های برداری نیست؛ ما از صفر شروع می‌کنیم. ✨