به صفحه پروژههای RAG در لنسریفای خوش آمدید؛ جایی که کارفرمایان و فریلنسرهای حرفهای برای ساخت راهکارهای هوش مصنوعی قابل اتکا به هم میرسند. اگر میخواهید تجربهای معتبر، سریع و نتیجهمحور داشته باشید، اینجا بهترین نقطه شروع است.
RAG یا Retrieval-Augmented Generation رویکردی است که با ترکیب مدلهای زبانی بزرگ (LLM) و بازیابی اسناد، پاسخهایی دقیق، بهروز و مبتنی بر منابع تولید میکند. مزیت اصلی RAG کاهش «هالوسینیشن»، امکان استناددهی و انطباق بهتر با دانش اختصاصی کسبوکار است؛ دقیقا همان چیزی که برای چتبات سازمانی، جستوجوی معنایی و دستیارهای هوشمند نیاز دارید.
کاربردهای محبوب RAG در پروژههای واقعی:
- چتبات پشتیبانی مشتری متصل به پایگاه دانش شرکت
- جستوجوی معنایی در اسناد داخلی (PDF، ویکی، ایمیلها) و پاسخ به پرسشها
- خلاصهسازی، استخراج و برچسبگذاری دادههای غیرساختیافته
- موتورهای توصیهگر متنمحور و شخصیسازی تجربه کاربر
- انطباق، ممیزی و استناددهی برای محتوای حساس یا قوانین صنعت
- صنایع هدف: فینتک، سلامت، آموزش، تجارت الکترونیک، SaaS و خدمات حقوقی
چرا RAG در بازار کار اهمیت دارد؟ کسبوکارها برای کاهش هزینههای آموزش مدل، افزایش دقت و سرعت استقرار به RAG روی آوردهاند. تقاضا برای متخصصانی با مهارتهای LangChain، LlamaIndex، پایگاهداده برداری (Pinecone، Weaviate، Milvus، Qdrant)، OpenAI/HuggingFace، ارزیابی RAG، grounding و MLOps رو به رشد است. اگر بهدنبال فرصت شغلی آیندهدار و درآمد بالا هستید یا میخواهید تیم شما سریعتر به ارزش برسد، RAG یک انتخاب استراتژیک است.
چرا لنسریفای؟
- فریلنسرهای تاییدشده با نمونهکارهای معتبر و حرفهای
- ثبت رایگان پروژه و دریافت سریع پیشنهادهای رقابتی
- قرارداد شفاف و پرداخت امن برای اطمینان از تحویل بهموقع
- گفتوگوی مستقیم، milestone گذاری و مدیریت پروژه در پلتفرم
- پشتیبانی تخصصی برای تعریف درست مسئله و برآورد دقیق زمان/هزینه
همین حالا پروژه RAG خود را رایگان ثبت کنید تا در چند ساعت پیشنهادهای حرفهای دریافت کنید. اگر فریلنسر هستید، پروفایل خود را کامل کنید، نشان مهارت بگیرید و به بهترین فرصتهای شغلی RAG دسترسی پیدا کنید. از توسعه چتبات و ادغام LLM تا پیادهسازی جستوجوی معنایی، ارزیابی و نگهداری سیستم—لنسریفای همراه مطمئن شما در مسیر موفقیت است.
حدود ۹ هزار فایل مارکداون وجود داره که نیاز هستش که chunking اون برای یک سیستم RAG/LLM صورت بگیره (خروجی فایل بهتره json باشه). همچنین متادیتا برای هر چانک باید تعریف بشه.
فایلها در حوزه پزشکی هست.
لطفا در صورتی که تمایل داشتید استراتژی چانکینگ خودتون رو هم در پیام بفرستید 🌹