در دنیای امروز که هوش مصنوعی با سرعت نور در حال پیشرفت است، توانایی ساخت اپلیکیشن‌های قدرتمند بر پایه مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) به یک مهارت حیاتی تبدیل شده است. چارچوبی مانند LangChain به توسعه‌دهندگان این امکان را می‌دهد که پیچیدگی‌های تعامل با LLMها را به حداقل رسانده و اپلیکیشن‌های پیچیده‌ای را با کارایی بالا توسعه دهند. دوره “تسلط بر LangChain: ساخت ۱۵ اپلیکیشن هوش مصنوعی با OpenAI، Llama 2، Hugging Face” یک مسیر جامع و عملی برای هر کسی است که می‌خواهد از تئوری به عمل قدم بگذارد و راه حل‌های نوآورانه هوش مصنوعی را طراحی کند.

این دوره بر روی یادگیری و به کارگیری عملی LangChain متمرکز است و به شما کمک می‌کند تا با ترکیب LLMهای قدرتمند مانند OpenAI’s GPT models، Llama 2 و مدل‌های متنوع Hugging Face، اپلیکیشن‌هایی کاربردی و با ارزش بسازید. از چت‌بات‌های پیشرفته گرفته تا سیستم‌های پرسش و پاسخ بر اساس اسناد و ابزارهای تولید محتوا، این دوره طیف وسیعی از پروژه‌ها را پوشش می‌دهد که هم دانش تئوری شما را تقویت می‌کنند و هم مهارت‌های عملی‌تان را به سطحی جدید ارتقا می‌بخشند.

LangChain یک چارچوب قدرتمند است که برای ساده‌سازی توسعه اپلیکیشن‌هایی طراحی شده است که توسط مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) پشتیبانی می‌شوند. این چارچوب به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد تا LLMها را با منابع داده خارجی، ابزارها و عوامل هوشمند ترکیب کنند و اپلیکیشن‌هایی فراتر از صرفاً تولید متن بسازند. اهمیت LangChain در این است که:

• اتصال LLMها به داده‌های سفارشی: به شما امکان می‌دهد مدل‌ها را به داده‌های خاص خود متصل کنید تا پاسخ‌های مرتبط‌تر و دقیق‌تری تولید کنند.
• تعامل پیچیده با ابزارها: با استفاده از ابزارها و عوامل (Agents)، LLMها می‌توانند وظایف پیچیده‌تری را انجام دهند، مانند جستجو در وب، اجرای کد، یا تعامل با APIها.
• مدیریت مکالمات (Memory): LangChain به شما اجازه می‌دهد تا تاریخچه مکالمات را حفظ کنید که برای ساخت چت‌بات‌ها و سیستم‌های مکالمه‌ای ضروری است.
• مهندسی پرامپت (Prompt Engineering): ابزارهایی برای مدیریت و بهینه‌سازی پرامپت‌ها فراهم می‌کند که نقش کلیدی در عملکرد LLMها دارد.

با تسلط بر LangChain، شما قادر خواهید بود به طور موثر از پتانسیل کامل LLMها استفاده کنید و اپلیکیشن‌هایی بسازید که واقعاً هوشمند و کارآمد هستند.

این دوره یک نقشه راه جامع برای تبدیل شدن به یک توسعه‌دهنده ماهر LangChain است. پس از اتمام دوره، شما قادر خواهید بود:

• مفاهیم اساسی LangChain شامل مدل‌ها (Models)، پرامپت‌ها (Prompts)، چین‌ها (Chains)، عوامل (Agents) و حافظه (Memory) را به طور کامل درک کنید.
• اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی را با استفاده از OpenAI API و مدل‌های GPT-3.5 و GPT-4 توسعه دهید.
• با مدل‌های زبان بزرگ متن‌باز مانند Llama 2 و مدل‌های موجود در پلتفرم Hugging Face کار کنید.
• سیستم‌های پرسش و پاسخ (Q&A) مبتنی بر اسناد (مانند PDF، وب‌سایت‌ها) با استفاده از تکنیک‌های بازیابی اطلاعات (Retrieval Augmented Generation – RAG) پیاده‌سازی کنید.
• چت‌بات‌های پیچیده با قابلیت حفظ مکالمه و پاسخ به سوالات پویا بسازید.
• ابزارهای سفارشی (Custom Tools) برای عوامل LangChain ایجاد کرده و آن‌ها را به منابع خارجی متصل کنید.
• چندین پروژه عملی و کاربردی هوش مصنوعی را از ابتدا تا انتها پیاده‌سازی کنید تا یک پرتفولیوی قوی برای خود بسازید.
• اصول مهندسی پرامپت پیشرفته را برای بهینه‌سازی خروجی LLMها فرا بگیرید.

شرکت در این دوره مزایای چشمگیری برای توسعه‌دهندگان، مهندسان داده و علاقه‌مندان به هوش مصنوعی به همراه دارد:

• آموزش عملی و پروژه‌محور: یادگیری از طریق ساخت ۱۵ اپلیکیشن واقعی، تضمین می‌کند که شما نه تنها مفاهیم را درک می‌کنید بلکه قادر به پیاده‌سازی آن‌ها در سناریوهای واقعی نیز خواهید بود.
• تسلط بر جدیدترین ابزارها: LangChain یکی از داغ‌ترین و پرکاربردترین چارچوب‌ها در زمینه توسعه LLM است. این دوره شما را در خط مقدم تکنولوژی قرار می‌دهد.
• افزایش قابلیت استخدام: با داشتن مهارت در LangChain و تجربه ساخت اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی، شما به یک کاندیدای بسیار جذاب در بازار کار تبدیل می‌شوید.
• درک عمیق از معماری LLM: فراتر از صرفاً استفاده از APIها، شما با درک عمیقی از نحوه کار LLMها و معماری سیستم‌های مبتنی بر آن‌ها آشنا می‌شوید.
• قابلیت حل مسائل پیچیده: توانایی ترکیب LLMها با داده‌ها و ابزارهای خارجی به شما این امکان را می‌دهد که راه‌حل‌هایی برای مسائل پیچیده و واقعی کسب‌وکارها ارائه دهید.

برای بهره‌مندی حداکثری از این دوره، داشتن دانش و مهارت‌های زیر توصیه می‌شود:

• آشنایی با زبان برنامه‌نویسی پایتون: دانش مقدماتی تا متوسط پایتون برای درک کدها و پیاده‌سازی پروژه‌ها ضروری است.
• درک اولیه از مفاهیم هوش مصنوعی و یادگیری ماشین: آشنایی با اصطلاحات و مفاهیم پایه‌ای هوش مصنوعی (مانند مدل، آموزش، استنتاج) مفید خواهد بود، هرچند ضروری نیست.
• آشنایی با محیط‌های توسعه: توانایی کار با محیط‌های توسعه مانند Jupyter Notebooks یا IDEهای پایتون.

این دوره از پایه شروع می‌شود، اما داشتن این پیش‌زمینه‌ها به شما کمک می‌کند تا مطالب را با سرعت بیشتری فرا گرفته و در پروژه‌ها عمیق‌تر شوید.

این دوره به صورت ماژولار و گام به گام طراحی شده است تا شما را از مفاهیم پایه تا ساخت اپلیکیشن‌های پیچیده هدایت کند. سرفصل‌های اصلی عبارتند از:

• مقدمه‌ای بر LangChain: آشنایی با اکوسیستم LangChain، نصب و راه‌اندازی، و اولین برنامه “Hello World”.
• مدل‌های زبان: بررسی انواع مدل‌های LLM (مانند Large Language Models و Chat Models)، اتصال به OpenAI، Llama 2 و Hugging Face.
• پرامپت‌ها و بهینه‌سازی: ساختار پرامپت‌ها، Prompt Templates، و تکنیک‌های پیشرفته مهندسی پرامپت.
• چین‌ها (Chains): ترکیب LLMها با یکدیگر و با سایر کامپوننت‌ها برای ایجاد جریان‌های کاری پیچیده (مانند Simple Sequential Chains، LLM Chains).
• حافظه (Memory): پیاده‌سازی قابلیت حفظ مکالمه در چت‌بات‌ها با انواع Memory (مانند Conversation Buffer Memory، Entity Memory).
• عوامل (Agents) و ابزارها (Tools): ساخت عوامل هوشمند که می‌توانند تصمیم بگیرند و از ابزارهای مختلف (مانند جستجوی وب، اجرای کد) استفاده کنند.
• لودرهای اسناد (Document Loaders) و اسپلیترها (Text Splitters): نحوه بارگذاری و تقسیم‌بندی داده‌ها از منابع مختلف (PDF، وب، دیتابیس).
• تکنیک‌های بازیابی (Retrieval – RAG): پیاده‌سازی سیستم‌های Q&A بر اساس اسناد با استفاده از Vector Stores و Embeddings.
• ۱۵ پروژه کاربردی: شامل ساخت چت‌بات‌های پیشرفته، سیستم‌های خلاصه ساز، مولدین کد، سیستم‌های تحلیل sentiment، دستیارهای تحقیقاتی، و بسیاری دیگر.
• مباحث پیشرفته: نکات بهینه‌سازی، استقرار و کار با LangChain Expression Language (LCEL).

در طول این دوره، شما ۱۵ اپلیکیشن واقعی را خواهید ساخت که هر یک کاربرد خاص خود را در دنیای واقعی دارند. برخی از این پروژه‌ها عبارتند از:

• چت‌بات پشتیبانی مشتری هوشمند: یک چت‌بات که می‌تواند به سوالات متداول مشتریان پاسخ دهد و در صورت نیاز به اپراتور انسانی ارجاع دهد.
• سیستم پرسش و پاسخ بر اساس اسناد شرکت: سیستمی که به کارکنان اجازه می‌دهد با پرسیدن سوالات، اطلاعات مورد نیاز خود را از مجموعه وسیعی از اسناد داخلی (مانند سیاست‌نامه‌ها، گزارش‌ها) دریافت کنند.
• تولیدکننده محتوای خودکار: ابزاری که می‌تواند مقالات، پست‌های وبلاگ، یا توضیحات محصول را بر اساس موضوعات داده شده تولید کند.
• دستیار کدنویسی: سیستمی که می‌تواند کدهای پایتون را توضیح دهد، خطاهای احتمالی را شناسایی کند یا حتی بخش‌هایی از کد را تولید کند.
• تحلیلگر داده مبتنی بر زبان طبیعی: ابزاری که به کاربران اجازه می‌دهد با پرسیدن سوالات به زبان طبیعی، از داده‌ها گزارش و بینش دریافت کنند.
• خلاصه‌ساز هوشمند مقالات: ابزاری که می‌تواند مقالات طولانی، گزارش‌ها یا فایل‌های صوتی را به خلاصه‌های کوتاه و مفید تبدیل کند.

هر یک از این پروژه‌ها به شما کمک می‌کنند تا مهارت‌های LangChain خود را در سناریوهای مختلف تقویت کرده و آمادگی لازم برای پروژه‌های واقعی در صنعت را پیدا کنید.

دوره “تسلط بر LangChain: ساخت ۱۵ اپلیکیشن هوش مصنوعی” یک فرصت بی‌نظیر برای هر کسی است که می‌خواهد در حوزه پرشتاب هوش مصنوعی و مدل‌های زبان بزرگ پیشرفت کند. این دوره نه تنها دانش تئوری لازم را در اختیار شما قرار می‌دهد، بلکه با رویکرد کاملاً عملی و پروژه‌محور، شما را برای ساخت و پیاده‌سازی راه حل‌های هوش مصنوعی در دنیای واقعی آماده می‌کند. با فراگیری LangChain و توانایی کار با LLMهای پیشرو مانند OpenAI، Llama 2 و Hugging Face، شما نه تنها مهارت‌های فنی خود را ارتقا می‌دهید، بلکه در مسیر تبدیل شدن به یک معمار هوش مصنوعی خلاق و کارآمد قدم برمی‌دارید. این سرمایه‌گذاری بر روی دانش شما، به طور قطع آینده‌ای روشن‌تر در صنعت AI را برایتان رقم خواهد زد.