2025 تسلط بر Langchain و Ollama – چتبات، RAG و عاملها دانلود
مقدمه
در سال 2025، نیاز به توسعه ابزارهای هوش مصنوعی و چتباتهای هوشمند بیش از پیش احساس میشود. دورهٔ تسلط بر Langchain و Ollama به شما کمک میکند تا با ترکیب کتابخانهٔ قدرتمند Langchain و پلتفرم متنباز Ollama، مدلهای LLM را به سرویسهای چتبات، استخراج اطلاعات مبتنی بر RAG و عاملهای هوشمند تبدیل کنید. در این مقاله، به معرفی کامل این دوره، سرفصلها، مزایا و مثالهای عملی میپردازیم.
آنچه دانشجویان یاد میگیرند
- مبانی و معماری Langchain برای ساختن زنجیرههای پردازش زبان طبیعی.
- نصب، پیکربندی و بهینهسازی Ollama برای اجرا روی سرورهای محلی و ابری.
- طراحی و پیادهسازی چتباتهای چندمنظوره با قابلیت درک سطح بالا.
- ایجاد سیستمهای Retrieval-Augmented Generation (RAG) برای پاسخدهی پویا به پرسشها با منابع خارجی.
- توسعه و استقرار Agents برای انجام وظایف اتوماتیک پیچیده، شامل زمانبندی، جستجوی وب و تعامل با APIها.
- بهبود کیفیت پاسخها از طریق روشهای رتبهبندی و فیلترینگ پاسخ.
مزایا و فواید دوره
این دوره برای توسعهدهندگان، دانشجویان هوش مصنوعی و کارشناسان داده مناسب است. با گذراندن دوره:
- توانایی طراحی و پیادهسازی چتباتهای پیشرفته با قابلیت یادگیری مستمر را خواهید داشت.
- مهارتهای عملی در ترکیب Langchain و Ollama به عنوان دو ابزار کلیدی در اکوسیستم متنباز را فرا میگیرید.
- توانایی پیادهسازی پروژههای RAG برای بهرهبرداری از منابع ساختاریافته و غیرساختاریافته در پاسخدهی به سوالات پیچیده را خواهید داشت.
- با مفاهیم امنیت، مقیاسپذیری و نگهداری مدلهای توزیعشده آشنا میشوید.
- گواهی معتبر پایان دوره برای ارتقای رزومه و افزایش فرصتهای شغلی دریافت میکنید.
پیشنیازها
برای موفقیت در این دوره، داشتن دانش پایه در موارد زیر توصیه میشود:
- درک مفاهیم پایهٔ Python و کار با کتابخانههای پایتون (مانند
pipوvenv). - آشنایی مختصر با مفاهیم یادگیری ماشین و شبکههای عصبی.
- تجربه کار با APIها و مفاهیم RESTful.
- آشنایی با SQL یا جستجوی متون و کار با پایگاه دادههای NoSQL امتیاز مثبت محسوب میشود.
در صورت عدم آشنایی کامل با هر یک از موارد فوق، پیش از شروع دوره، توصیه میشود منابع مقدماتی رایگان یا دورههای کوتاهمدت آنلاین مرتبط را مطالعه کنید.
سرفصلهای دوره
- بخش ۱: معرفی Langchain و تنظیم محیط توسعه
- بخش ۲: اصول زنجیرههای زبانی و مدیریت اسناد
- بخش ۳: نصب و راهاندازی Ollama روی ویندوز، لینوکس و مک
- بخش ۴: طراحی اولیه چتبات با قابلیت ذخیرهٔ دیالوگ
- بخش ۵: پیادهسازی RAG با منابع فایل، پایگاه داده و وبسایت
- بخش ۶: توسعه Agent برای خودکارسازی وظایف روزانه
- بخش ۷: بهبود و ارزیابی کیفیت پاسخها (Evaluation & Fine-Tuning)
- بخش ۸: استقرار مدلها در محیط ابری و راهکارهای مقیاسپذیر
- بخش ۹: تست امنیت و مدیریت دسترسی به مدلها
- بخش ۱۰: پروژه عملی نهایی و دریافت بازخورد مربی
مثالهای عملی
در هر بخش از دوره، یک پروژه کوچک برای تمرین عملی ارائه میشود. به عنوان نمونه:
- پیادهسازی یک چتبات فروشگاهی که محصولات را جستجو کرده و قیمتها را نشان میدهد.
- ایجاد RAG برای پاسخگویی به سوالات علمی با استفاده از مقالات PDF و پایگاه داده علمی.
- ساخت Agentی که ایمیلها را خوانده، وظایف را شناسایی کرده و به صورت خودکار یادآوری ارسال میکند.
- استقرار مدل چتبات روی سرویسهای ابری مانند AWS Lambda و Google Cloud Functions.
در پایان هر تمرین، تحلیل کد و ترفندهای رفع اشکال به صورت ویدیویی بررسی میشود تا دانشجویان با چالشها و راهحلهای واقعی آشنا شوند.
جمعبندی و دانلود
دورهٔ 2025 تسلط بر Langchain و Ollama – چتبات، RAG و عاملها به صورت جامع و پروژهمحور طراحی شده است تا شما را از سطح مقدماتی تا استقرار نهایی مدل هدایت کند. پس از اتمام دوره، قادر خواهید بود چتباتها و عاملهای هوشمند خود را در محیطهای واقعی به کار بگیرید و از آخرین تکنیکهای RAG بهرهمند شوید.
برای دانلود دوره و دسترسی به منابع آموزشی، روی لینک زیر کلیک کنید: