حافظه واقعی برای LLM — از مفاهیم پایه تا پیادهسازی عملی
یه سری کامل درباره Retrieval-Augmented Generation — از مفاهیم پایه تا پیادهسازی در محیط واقعی. اگه میخوای LLM رو به یه دستیار واقعی تبدیل کنی که اطلاعات بهروز و دقیق بده، این سری برای توئه.
چهار محدودیت اصلی LLM و چرا RAG ضروریه
مفهوم RAG با تشبیه ساده و معماری پایه
مفهوم Embedding و چطور متن تبدیل به بردار میشه
دیتابیسهای برداری و نقشی که در RAG بازی میکنن
استراتژیهای Chunking و تأثیرش روی کیفیت RAG
الگوریتمهای جستجوی برداری و تکنیکهای بهبود نتایج
طراحی پرامپتهای مؤثر برای سیستمهای RAG
معیارها و ابزارهای ارزیابی کیفیت RAG
تکنیکهای پیشرفته برای بهبود چشمگیر کیفیت RAG
چالشها و راهکارهای استقرار RAG در محیط واقعی
