این دوره نه تنها بر مفاهیم نظری تاکید دارد، بلکه با تمرکز بر پیاده‌سازی عملی و پروژه‌محور، شما را برای مواجهه با چالش‌های دنیای واقعی آماده می‌کند. اگر رویای ساخت اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی قدرتمند را دارید که از LLMها بهره می‌برند و به داده‌های شما دسترسی دارند، این دوره گام نخست و مهم شما خواهد بود. با اتمام موفقیت‌آمیز این دوره، شما مهارت‌های فنی لازم برای تبدیل شدن به یک توسعه‌دهنده برجسته در زمینه هوش مصنوعی مولد را به دست خواهید آورد و می‌توانید پروژه‌های خلاقانه و نوآورانه‌ای را خلق کنید.

• جامعیت بی‌نظیر: پوشش LangChain از اصول اولیه تا پیاده‌سازی پیشرفته‌ترین قابلیت‌ها، از جمله عامل‌ها و حافظه.
• تسلط بر Pinecone: یادگیری عمیق و عملی استفاده از Pinecone برای مدیریت کارآمد بردارهای معنایی و بهینه‌سازی سیستم‌های RAG.
• رویکرد کاربردی: تمامی مفاهیم از طریق مثال‌های عملی، دموهای زنده و پروژه‌های واقعی آموزش داده می‌شوند تا یادگیری شما تضمین شود.
• مطابقت با آخرین تغییرات: محتوای دوره کاملاً با جدیدترین نسخه‌ها و قابلیت‌های LangChain و Pinecone در سال 2024-2025 به‌روزرسانی شده است.
• دسترسی به دانش متخصصان: یادگیری از مدرسینی که تجربه عملی در توسعه اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی دارند.

این دوره طراحی شده است تا شما را از سطح مبتدی به یک متخصص توانمند در زمینه توسعه اپلیکیشن‌های LLM با LangChain و Pinecone تبدیل کند. پس از اتمام این دوره، شما بر مهارت‌های کلیدی زیر مسلط خواهید بود:

• درک عمیق LangChain: شناخت کامل معماری، ساختار و مؤلفه‌های اصلی LangChain از جمله مدل‌ها، پرامپت‌ها، زنجیره‌ها، عامل‌ها و ابزارها.
• کار با مدل‌های زبانی بزرگ (LLM): نحوه اتصال، تنظیم و استفاده بهینه از LLMهای مختلف مانند OpenAI GPT، مدل‌های Hugging Face و سایر مدل‌های متن‌باز.
• مهندسی پرامپت پیشرفته: تسلط بر تکنیک‌های طراحی پرامپت‌های موثر برای استخراج دقیق‌ترین و مرتبط‌ترین پاسخ‌ها، استفاده از قالب‌های پرامپت (Prompt Templates) برای تولید خودکار پرامپت‌ها و پارسر خروجی (Output Parsers) برای ساختارمند کردن پاسخ‌های LLM.
• ساخت زنجیره‌ها (Chains) و عامل‌ها (Agents): طراحی و پیاده‌سازی زنجیره‌های پیچیده برای اجرای توالی عملیات منطقی و توسعه عامل‌های هوشمند که می‌توانند به صورت خودکار تصمیم‌گیری کرده، برنامه‌ریزی کنند و از ابزارهای مختلف بهره ببرند.
• مدیریت حافظه در LLMها: پیاده‌سازی و مدیریت انواع مختلف حافظه (Memory) در LangChain، از جمله حافظه مکالمه‌ای، حافظه خلاصه و حافظه موجودیت، برای ساخت چت‌بات‌های مکالمه‌محور و حفظ زمینه طولانی‌مدت گفتگوها.
• آشنایی با بردارهای معنایی (Embeddings) و پایگاه‌های داده برداری: درک کامل مفاهیم Embeddings، نحوه تولید آن‌ها و استفاده از Pinecone به عنوان یک Vector Database پیشرفته برای ذخیره‌سازی، جستجو و بازیابی سریع و کارآمد اطلاعات برداری.
• پیاده‌سازی نسل افزایش یافته بازیابی (RAG): یادگیری معماری جامع RAG، فرآیندهای بارگذاری و تقسیم‌بندی اسناد (Document Loading and Splitting)، پیاده‌سازی انواع مختلف Retrieverها و ساخت Chainهای RAG برای پاسخگویی به سوالات بر اساس داده‌های اختصاصی شما.
• توسعه ابزارهای سفارشی (Custom Tools): طراحی و ساخت ابزارهای اختصاصی که عامل‌های LangChain می‌توانند برای دسترسی به داده‌های خارجی، انجام محاسبات یا تعامل با سیستم‌های دیگر از آن‌ها استفاده کنند.
• ساخت اپلیکیشن‌های واقعی: پیاده‌سازی پروژه‌های عملی و کاربردی نظیر سیستم‌های خلاصه‌سازی هوشمند، چت‌بات‌های پیشرفته سازمانی و دستیاران مجازی شخصی‌سازی شده.

شرکت در این دوره نه تنها به شما دانش نظری عمیقی در حوزه هوش مصنوعی می‌بخشد، بلکه مهارت‌های عملی و کاربردی مورد نیاز برای موفقیت در یکی از پرتقاضاترین بخش‌های فناوری را نیز تقویت می‌کند:

• آماده‌سازی برای بازار کار: کسب مهارت‌های به‌روز و بسیار مورد تقاضا در نقش‌های مهندس LLM، مهندس پرامپت، توسعه‌دهنده هوش مصنوعی و دانشمند داده. این مهارت‌ها موقعیت شغلی شما را به شدت ارتقا خواهند داد.
• توانایی حل مسائل پیچیده: با تسلط بر LangChain و Pinecone، شما قادر خواهید بود به صورت موثر و خلاقانه با چالش‌های پیچیده در توسعه LLMها و ادغام آن‌ها با منابع داده‌ای مواجه شوید.
• ساخت نمونه‌کارهای عملی: تمامی پروژه‌های عملی که در طول دوره پیاده‌سازی می‌کنید، می‌توانند به عنوان بخش‌های ارزشمندی از نمونه‌کار (Portfolio) شما برای نمایش توانایی‌هایتان به کارفرمایان بالقوه عمل کنند.
• افزایش بهره‌وری توسعه: یادگیری نحوه استفاده از فریم‌ورک‌های قدرتمندی مانند LangChain برای توسعه سریع‌تر و کارآمدتر اپلیکیشن‌های LLM، کاهش زمان و هزینه توسعه.
• شناخت عمیق اکوسیستم LLM: درک کاملی از نحوه عملکرد LLMها در کنار پایگاه‌های داده برداری، ابزارهای خارجی و سایر مؤلفه‌های اکوسیستم هوش مصنوعی مولد.
• همگامی با فناوری‌های روز: محتوای دوره به صورت مداوم به‌روزرسانی می‌شود تا اطمینان حاصل شود که شما با جدیدترین پیشرفت‌ها، بهترین روش‌ها و ترندهای هوش مصنوعی مولد آشنا هستید.

برای اینکه بتوانید حداکثر بهره‌وری را از این دوره داشته باشید و مفاهیم را به صورت کامل درک کنید، داشتن پیش‌زمینه‌های زیر توصیه می‌شود:

• دانش مقدماتی پایتون: آشنایی با اصول اولیه برنامه‌نویسی پایتون شامل مفاهیم متغیرها، توابع، حلقه‌ها، شرط‌ها، کلاس‌ها و کار با ساختارهای داده‌ای رایج.
• آشنایی کلی با مفاهیم هوش مصنوعی و یادگیری ماشین: (اختیاری، اما بسیار مفید) درک کلی از یادگیری ماشین، مدل‌های یادگیری عمیق و نقش آن‌ها در هوش مصنوعی. این پیش‌زمینه به شما در درک عمیق‌تر مفاهیم LLM کمک خواهد کرد.
• مفاهیم اولیه API: آشنایی با نحوه کارکرد واسط‌های برنامه‌نویسی کاربردی (APIها)، ارسال درخواست‌های HTTP و دریافت پاسخ‌ها.
• دسترسی به کلید API OpenAI: برای اجرای برخی از مثال‌های عملی و پروژه‌ها که از مدل‌های پیشرفته OpenAI استفاده می‌کنند، نیاز به یک کلید API فعال دارید. لازم به ذکر است که هزینه‌های مربوط به استفاده از APIهای OpenAI (بر اساس میزان مصرف) به عهده شخص کاربر است.

این دوره با دقت و به صورت ماژولار طراحی شده است تا فرآیند یادگیری شما را مرحله به مرحله و آسان کند. هر ماژول بر روی یک جنبه خاص از توسعه LLM با LangChain و Pinecone تمرکز دارد:

• ماژول ۱: مقدمه‌ای بر LangChain و LLMها – گام‌های اولیه در دنیای هوش مصنوعی مولد
  • LLM چیست؟ درک عمیق از مدل‌های زبانی بزرگ، کاربردهای آن‌ها و محدودیت‌های رایج.
  • چرا به LangChain نیاز داریم؟ بررسی معماری و مزایای استفاده از LangChain به عنوان یک فریم‌ورک ارکستراسیون.
  • راه‌اندازی محیط توسعه: نصب پایتون، کتابخانه‌های لازم و تنظیم API Keys.
  • اولین گام‌ها با LangChain: کار با مدل‌های LLM، نحوه استفاده از پرامپت‌ها و دریافت خروجی‌های اولیه.
• ماژول ۲: مهندسی پرامپت و قالب‌ها – قدرت کلمات در هدایت LLMها
  • هنر و علم نوشتن پرامپت‌های موثر: تکنیک‌هایی برای به دست آوردن پاسخ‌های دقیق و مرتبط از LLM.
  • استفاده از Prompt Templates برای خودکارسازی و مدیریت پرامپت‌های پیچیده و دینامیک.
  • Output Parsers: تبدیل خروجی خام LLM به فرمت‌های ساختاریافته (مانند JSON) برای استفاده در اپلیکیشن‌های شما.
• ماژول ۳: زنجیره‌ها (Chains) و عامل‌ها (Agents) در LangChain – ساخت جریان‌های کاری هوشمند
  • ساخت زنجیره‌های خطی و متوالی (Sequential Chains): ترکیب عملیات LLM برای انجام وظایف چند مرحله‌ای.
  • عامل‌ها (Agents): معرفی مفهوم عامل‌های هوشمند که می‌توانند تصمیم‌گیری کرده و با ابزارهای مختلف تعامل داشته باشند.
  • معرفی ابزارهای داخلی LangChain و نحوه ساخت ابزارهای سفارشی (Custom Tools) برای گسترش قابلیت‌های عامل‌ها.
• ماژول ۴: مدیریت حافظه و چت‌بات‌های مکالمه‌محور – LLMهایی با قدرت یادآوری
  • انواع مختلف حافظه در LangChain: از حافظه بافر ساده تا حافظه خلاصه و موجودیت‌محور.
  • پیاده‌سازی و مدیریت حافظه برای ساخت چت‌بات‌های هوشمند و پویا که می‌توانند تاریخچه کامل گفتگو را به خاطر بسپارند.
• ماژول ۵: بردارهای معنایی (Embeddings) و Pinecone – درک و ذخیره‌سازی دانش
  • درک عمیق Embeddings: نحوه عملکرد آن‌ها و نقش کلیدی‌شان در بازیابی معنایی.
  • مقدمه‌ای بر Pinecone: بررسی معماری، قابلیت‌ها و مزایای استفاده از این Vector Database پیشرفته.
  • ذخیره و جستجوی کارآمد بردارها در Pinecone و ادغام آن با LangChain برای عملیات جستجوی معنایی.
• ماژول ۶: پیاده‌سازی Retrieval Augmented Generation (RAG) – LLMهای آگاه به دانش شما
  • مفهوم RAG و اهمیت آن: چگونه LLMها می‌توانند از منابع داده خارجی برای تولید پاسخ‌های دقیق‌تر استفاده کنند.
  • بارگذاری اسناد و تقسیم‌بندی (Document Loading and Splitting): آماده‌سازی داده‌های غیرساختاریافته برای فرآیند RAG.
  • پیاده‌سازی انواع مختلف Retrieverها و ساخت Chainهای RAG برای پاسخگویی به سوالات بر اساس داده‌های اختصاصی و محرمانه شما.
  • پروژه عملی: ساخت یک سیستم پرسش و پاسخ (Q&A) قدرتمند بر روی یک مجموعه داده سفارشی.
• ماژول ۷: کاربردهای پیشرفته و استقرار – از ایده تا محصول نهایی
  • بررسی موارد استفاده پیچیده‌تر از LangChain: از تحلیل داده تا تولید محتوای خودکار.
  • ملاحظات استقرار اپلیکیشن‌های LLM: نکات و بهترین روش‌ها برای انتقال پروژه‌ها به محیط تولید.
  • بهترین روش‌ها و نکات پیشرفته برای توسعه پایدار و مقیاس‌پذیر در اکوسیستم LangChain.

تسلط بر LangChain و Pinecone فراتر از یادگیری صرف ابزارها است؛ این به معنای کسب توانایی طراحی، مهندسی و پیاده‌سازی راه‌حل‌های نوآورانه در حوزه هوش مصنوعی است که می‌توانند مسائل واقعی را حل کنند. با توجه به سرعت خیره‌کننده پیشرفت در این حوزه، مهارت‌هایی که در این دوره کسب می‌کنید، شما را در خط مقدم موج بعدی نوآوری‌ها قرار خواهد داد و یک مزیت رقابتی قابل توجه به شما می‌بخشد.

این دوره یک سرمایه‌گذاری هوشمندانه برای آینده شغلی شما در دنیای پرهیجان هوش مصنوعی است. شما نه تنها با نوشتن کدهای لازم آشنا می‌شوید، بلکه عمیقاً درک خواهید کرد که چگونه اپلیکیشن‌های LLM در پشت صحنه کار می‌کنند و چگونه می‌توانید آن‌ها را برای نیازهای خاص کسب‌وکار یا پروژه‌های شخصی خود سفارشی‌سازی کرده و بهینه‌سازی کنید. آماده باشید تا به دنیای ساخت اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی فوق‌العاده با LangChain و Pinecone قدم بگذارید و ایده‌های خود را به واقعیت تبدیل کنید!