درک چگونگی افزایش قابلیت‌های هوش مصنوعی و سیستم‌های یادگیری ماشینی یک مهارت ارزشمند است. یکی از روش‌ها، Retrieval-Augmented Generation (RAG) است، یک تکنیک قدرتمند که روش‌های مبتنی بر بازیابی را با مدل‌های تولیدی ترکیب می‌کند تا پاسخ‌های دقیق‌تر و مرتبط‌تری ایجاد کند.

ما به تازگی دوره ای را در کانال YouTube freeCodeCamp.org منتشر کردیم که همه چیز را در مورد Retrieval-Augmented Generation (RAG) به شما آموزش می دهد. این دوره که توسط Paulo Dichone ایجاد شده است، با اصول اولیه شروع می شود و به تدریج جنبه های پیشرفته تری را پوشش می دهد و درک جامعی از RAG و کاربردهای عملی آن را تضمین می کند. شما مفاهیم و اجزای اساسی RAG را یاد می گیرید، سیستمی برای چت با اسناد می سازید، تکنیک های پیشرفته را تحلیل می کنید و اشکالات رویکردهای ساده RAG را درک می کنید.

این دوره با یک مقدمه شروع می شود، محتوای دوره و اهداف را مشخص می کند و زمینه را برای سفر شما به RAG فراهم می کند. شما اصول اساسی Retrieval-Augmented Generation، از جمله نحوه ادغام مکانیسم های بازیابی با مدل های مولد را خواهید آموخت. این پایه به شما کمک می کند تا اجزای مختلفی را که یک سیستم RAG را تشکیل می دهند درک کنید و نقش ها و تعاملات آنها را درک کنید.

همانطور که دوره پیشرفت می کند، شما عمیق تر به RAG شیرجه خواهید زد و عملکرد درونی و پیچیدگی های آن را تحلیل می کنید. این شیرجه عمیق شما را برای یک پروژه عملی آماده می کند که در آن یک سیستم RAG طراحی شده برای تعامل با اسناد و افزایش مهارت های عملی شما طراحی شده است. این برنامه کاربردی برای تقویت درک و توانایی شما برای پیاده سازی RAG در سناریوهای دنیای واقعی بسیار مهم است.

پس از این، این دوره تکنیک های پیچیده تری RAG را معرفی می کند که می تواند عملکرد و دقت سیستم را بهبود بخشد. شما بینش هایی در مورد محدودیت ها و مسائل رایج مرتبط با پیاده سازی ساده و ساده RAG به دست خواهید آورد. این درک بسیار مهم است، زیرا اهمیت تکنیک های پیشرفته را در غلبه بر این چالش ها برجسته می کند.

یکی از تکنیک‌های پیشرفته‌ای که با آن آشنا می‌شوید، بسط پرس و جو است که شامل ایجاد پاسخ‌های مرتبط‌تر از طریق پرس و جوهای گسترده است. این بخش شامل توضیحات تئوری و پروژه های عملی است که به شما امکان می دهد تکنیک های بسط پرس و جو را به صورت عملی اعمال کنید. این دوره همچنین به تحلیل استفاده از پرس و جوهای متعدد برای افزایش بیشتر اثربخشی یک سیستم RAG می پردازد و پروژه عملی دیگری را برای تعمیق درک شما ارائه می دهد.

برای آزمایش مهارت ها و دانش خود، این دوره چالشی را ارائه می دهد که به شما امکان می دهد آنچه را که آموخته اید پیاده سازی کنید. در نهایت، دوره با نگاهی به مراحل بعدی بالقوه و فرصت های یادگیری بیشتر در زمینه RAG به پایان می رسد.

در پایان این دوره، شما درک کاملی از Retrieval-Augmented Generation خواهید داشت که به دانش و مهارت هایی برای ساخت و تقویت سیستم های RAG خود مجهز شده است. دوره کامل را در کانال YouTube freeCodeCamp.org تماشا کنید (تماشای 2 ساعته).

خبرکاو