در این دوره جامع و کاربردی، با ترکیب دو کتابخانه قدرتمند LangGraph و LangChain و موتور Ollama، روش‌های نوین پیاده‌سازی سیستم‌های پاسخ‌گویی هوشمند مبتنی بر قابل بازیابی اطلاعات (RAG) عامل‌محور را فرا خواهید گرفت. از مفاهیم پایه تا طراحی آژنت‌های خودکار و بهینه‌سازی فرآیند استخراج و استرجی اسناد با دانش مدل‌های زبانی پیشرفته را به طور کامل پوشش داده‌ایم.

این دوره مناسب کسانی است که به دنبال توسعه برنامه‌های هوش مصنوعی با قابلیت تعامل طبیعی و جستجوی هوشمند در دیتابیس‌ها و مستندات بزرگ هستند.

• مبانی و ساختار LangGraph برای ایجاد گراف‌های معنایی و اتصال هوشمند مفاهیم.
• کار با LangChain جهت مدیریت جریان‌های داده و پارادایم‌های زنجیره‌ای در ساخت آژنت‌ها.
• ادغام Ollama برای اجرای محلی مدل‌های بزرگ زبانی و پردازش RAG بدون نیاز به سرور ابری.
• طراحی آژنت‌های عامل‌محور با قابلیت تصمیم‌گیری خودکار بر اساس داده‌های ورودی و نیاز کاربر.
• ایجاد و بهینه‌سازی پایگاه داده سند (Document Store) و نحوه ایندکس‌گذاری با Elasticsearch یا Pinecone.
• مثال‌های عملی کدنویسی به زبان Python برای ترکیب ماژول‌ها، ساخت API و پیاده‌سازی وب‌سرویس‌های پاسخ‌گو.

• افزایش سرعت توسعه سیستم‌های RAG تا ۵۰ درصد با استفاده از چارچوب‌های آماده.
• کاهش هزینه‌های زیرساختی با اجرای محلی Ollama و مدیریت بهینه منابع.
• دستیابی به دانش عملی از پیاده‌سازی آژنت‌های هوشمند و جستجوی معنایی.
• نمونه‌های کد گام‌به‌گام و تمرین‌های پروژه‌محور برای تثبیت مفاهیم.
• پشتیبانی و رفع اشکال تا رسیدن به خروجی عملی قابل ارائه.

• آشنایی مقدماتی با زبان برنامه‌نویسی Python و محیط‌های مجازی (venv یا Conda).
• مفاهیم پایه‌ای در زمینه یادگیری ماشین و مدل‌های زبانی مانند توکنایزیشن و امبدینگ.
• آشنایی با REST API و کار با HTTP request/response.
• درک اولیه از پایگاه‌های داده NoSQL مانند Elasticsearch یا Pinecone برای ذخیره اسناد.

• بخش ۱: معرفی و نصب ابزارها (Ollama, LangGraph, LangChain)
• بخش ۲: مفاهیم پایه LangGraph و پیاده‌سازی گراف معنایی
• بخش ۳: نحوه زنجیره‌بندی عملیات در LangChain
• بخش ۴: ادغام Ollama و استقرار مدل‌های LLM به صورت لوکال
• بخش ۵: پیاده‌سازی RAG — ایندکس‌گذاری، استرجی و ادغام با گراف
• بخش ۶: طراحی آژنت عامل‌محور و ورک‌فلوهای خودکار
• بخش ۷: بهینه‌سازی عملکرد و مقیاس‌پذیری سیستم
• بخش ۸: پروژه نهایی: ساخت چت‌بات هوشمند با قابلیت استرجی اسناد

در این بخش یک نمونه کوتاه از نحوه ایندکس‌گذاری یک مجموعه اسناد در Pinecone و استفاده از LangChain را مشاهده می‌کنید:

from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
from langchain.vectorstores import Pinecone
import pinecone

pinecone.init(api_key="YOUR_KEY", environment="us-west1-gcp")
index = pinecone.Index("documents-index")

embeddings = OpenAIEmbeddings(model="text-embedding-ada-002")
docsearch = Pinecone.from_existing_index(index, embeddings)

query = "نحوه اجرای RAG با Ollama"
results = docsearch.similarity_search(query)
print(results)
  

با ترکیب این خروجی با LangGraph می‌توان گراف ارتباط بین نتایج را ترسیم کرده و پاسخ‌های دقیق‌تری ارائه داد.

پس از دانلود دوره، پوشه محتوا را باز کنید و با مطالعه راهنمای شروع سریع (Quick Start) شروع نمایید. تمرین‌ها را مرحله به مرحله انجام دهید و در صورت بروز سوال، از تالار گفتگوی دوره استفاده کنید. پیشنهاد می‌شود هر بخش را به صورت پروژه‌محور دنبال کنید تا تسلط عملی بیشتری پیدا کنید.

در پایان، با تکمیل پروژه نهایی، می‌توانید یک نمونه واقعی از یک سیستم پاسخ‌گوی هوشمند RAG را به عنوان پرتفولیو شخصی خود ارائه دهید.

دوره «تسلط بر LangGraph و LangChain با Ollama – RAG عامل‌محور» یک فرصت استثنایی برای یادگیری تکنیک‌های پیشرفته تولید محتوا و سیستم‌های پاسخ‌گو است. با شرکت در این دوره، مهارت‌های برنامه‌نویسی، طراحی معماری هوشمند و بهینه‌سازی مدل‌های زبانی خود را به سطح بالاتری خواهید رساند. همین امروز شروع کنید و مسیر جدیدی در دنیای هوش مصنوعی بسازید.