Production-Ready Retrieval Systems 2025-6 is a comprehensive, hands-on course designed to take you from the fundamentals to advanced, real-world mastery of rag. Whether you are just starting out or looking to level up, this course gives you the structured path and practical projects you need to succeed.
Throughout the lessons you will build genuine confidence with rag and production-ready, learning through clear explanations and step-by-step examples you can apply immediately. Below you will find everything the course covers, who it is for, and a full breakdown of the curriculum before you download.
Course Description
دوره RAG, MCP, AI Agents: Production-Ready Retrieval Systems. این دوره آموزشی به شرکتکنندگان میآموزد که چگونه سیستمهای بازیابی پیشرفته (RAG) را برای عوامل هوش مصنوعی بسازند تا در محیطهای عملیاتی واقعی به کار گرفته شوند. این دوره به عنوان راهنمای جامعی برای تسلط بر فناوری بازیابی عمل میکند که قابلیتهای برنامههای کاربردی هوش مصنوعی را تقویت مینماید. در یک رویکرد عملی و گام به گام، فراگیری با مفاهیم اساسی پایگاههای داده برداری آغاز میشود و درک روشنی از نحوه ذخیرهسازی، نمایهسازی و بازیابی کارآمد دادهها ارائه میدهد. سپس شرکتکنندگان یاد میگیرند که چگونه مناسبترین پایگاه داده برداری را برای پروژه خود انتخاب کنند که شامل راهنماییهای عملی برای میزبانی داخلی Weaviate نیز میباشد. این دوره شامل ساخت پیادهسازیهای RAG قدرتمند در کد و خودکارسازی پایپلاینها با استفاده از n8n است. با پیشرفت دوره، مباحث پیشرفتهتری مانند بازیابی مبتنی بر تصویر، مقایسههای بصری با هوش مصنوعی و استقرار گروهی از عوامل هوش مصنوعی کدنیویس که از دانش مبتنی بر وب استفاده میکنند، پوشش داده میشود. علاوه بر این، تکنیکهای بهینهسازی پیشرفته شامل گسترش پرسوجو، گسترش مترادف، ذخیرهسازی سریع پرامپت، بهینهسازی نمایه، بازرتبهبندی متنی و بازرتبهبندی نتایج چندسیگنالی نیز بررسی میشوند تا اطمینان حاصل شود که سیستمهای ساخته شده از کارایی و دقت بالایی برخوردار هستند.
What You Will Learn
- پیادهسازی پایپلاینهای RAG از انتها به انتها در Python.
- استقرار و تنظیم دقیق پایگاههای داده برداری مانند Weaviate.
- بهکارگیری تکنیکهای بازیابی پیشرفته.
- هماهنگسازی گردش کارهای RAG چند-عاملی.
- طراحی استراتژیهای سفارشی برای باز-رتبهبندی.
Who This Course Is For
- توسعهدهندگان نرمافزار و مهندسان.
- دانشمندان داده و متخصصان ML (یادگیری ماشین).
- علاقهمندان به هوش مصنوعی و سرپرستان فنی.
- مدیران محصول و معماران.
- هر کسی که کنجکاو است تا فناوری آینده را به خود آموزش دهد.
Course Features & Specifications
- ناشر: Udemy
- مدرس: Rushabh Modi
- سطح آموزش: مبتدی تا پیشرفته
- مدت زمان آموزش: 4 ساعت و 10 دقیقه
- تعداد دروس: 23
Prerequisites
- Basic Python proficiency
- Familiarity with REST APIs and JSON payloads(Optional)
- Comfort with command-line tools(Optional)
- An eagerness to learn by doing
Preview
راهنمای نصب
پس از Extract، با Player دلخواه خود مشاهده کنید.
زیرنویس: ندارد
کیفیت: 720p
Installation Guide
پس از Extract، با Player دلخواه خود مشاهده کنید.
زیرنویس: ندارد
کیفیت: 720p
