این دوره یک مسیر یادگیری عملی و گام‌به‌گام را برای ساختن برنامه‌های RAG با LangChain فراهم می‌کند. پس از اتمام دوره، شما قادر خواهید بود:

• مفاهیم اساسی هوش مصنوعی مولد و مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) را به طور کامل درک کنید و با قابلیت‌ها و محدودیت‌های آن‌ها آشنا شوید.
• معماری RAG را از پایه یاد بگیرید و نحوه عملکرد آن را در بازیابی و تولید پاسخ‌ها درک کنید.
• با چارچوب LangChain و اجزای کلیدی آن شامل Loaders، Text Splitters، Embeddings، Vector Stores، Chains و Agents به طور عمیق آشنا شوید.
• توانایی ساخت برنامه‌های RAG از ابتدا تا انتها را کسب کنید، از بارگذاری داده‌ها تا استقرار نهایی.
• مدل‌های مختلف LLM (مانند OpenAI، Hugging Face و Llama_cpp) را در کاربردهای خود ادغام و مدیریت کنید.
• تکنیک‌های پیشرفته برای ارزیابی و بهینه‌سازی عملکرد سیستم‌های RAG را فرا بگیرید تا نتایج دقیق‌تری کسب کنید.
• با ابزارها و Agent‌های پیشرفته LangChain برای حل مسائل پیچیده‌تر آشنا شوید.

شرکت در این دوره آموزشی مزایای متعددی برای شما به ارمغان می‌آورد که فراتر از صرفاً یادگیری مفاهیم تئوری است:

• مهارت‌های عملی و کاربردی: شما نه تنها مفاهیم را یاد می‌گیرید، بلکه با پروژه‌های عملی و مثال‌های واقعی، مهارت‌های لازم برای توسعه راه‌حل‌های هوش مصنوعی RAG را کسب می‌کنید. این مهارت‌ها مستقیماً در پروژه‌های واقعی قابل استفاده هستند.
• حل چالش‌های واقعی: این دوره به شما کمک می‌کند تا چالش‌های اصلی LLMs مانند تولید اطلاعات نادرست (hallucinations) و عدم دسترسی به داده‌های جدید را به طور موثر حل کنید، که این امر منجر به ایجاد کاربردهای قابل اعتمادتر می‌شود.
• همگام با جدیدترین روندها: RAG و LangChain از مهمترین فناوری‌های حال حاضر در اکوسیستم هوش مصنوعی مولد هستند. با یادگیری این مفاهیم، در خط مقدم نوآوری‌های هوش مصنوعی قرار خواهید گرفت.
• فرصت‌های شغلی بهتر: با تسلط بر توسعه RAG با LangChain، به یک متخصص مورد نیاز در بازار کار تبدیل می‌شوید و فرصت‌های شغلی در حوزه AI/ML بهتری در انتظار شما خواهد بود.
• درک عمیق از محدودیت‌ها و راه‌حل‌ها: شما نه تنها یاد می‌گیرید چگونه RAG را پیاده‌سازی کنید، بلکه با نقاط ضعف و قوت آن نیز آشنا می‌شوید و می‌دانید چگونه بهترین استراتژی را برای هر موقعیت انتخاب کنید.

برای بهره‌برداری حداکثری از این دوره، داشتن پیش‌زمینه‌های زیر توصیه می‌شود:

• آشنایی با برنامه‌نویسی پایتون: داشتن دانش اولیه تا متوسط در زبان برنامه‌نویسی پایتون برای درک کدها و انجام تمرینات عملی ضروری است.
• مفاهیم اولیه هوش مصنوعی و یادگیری ماشین: آشنایی کلی با مفاهیم پایه‌ای AI/ML (مانند مدل‌ها، داده‌ها، آموزش) مفید خواهد بود، اما ضروری نیست زیرا مفاهیم اصلی LLM و RAG در دوره توضیح داده می‌شوند.
• آشنایی با ساختار داده‌ها: درک ابتدایی از نحوه کار با داده‌ها و ساختارهای آن‌ها کمک‌کننده است.

مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی مولد و LLMها

این بخش با یک معرفی جامع از هوش مصنوعی مولد و نحوه عملکرد مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) آغاز می‌شود. شما با تاریخچه، قابلیت‌ها، و مهم‌تر از همه، محدودیت‌های این مدل‌ها، از جمله پدیده توهم (hallucinations) و عدم دسترسی به اطلاعات به‌روز، آشنا خواهید شد. این دانش پایه‌ای برای درک لزوم معماری RAG فراهم می‌کند.

معماری RAG و اهمیت آن

در این بخش، به عمق مفهوم Retrieval-Augmented Generation (RAG) پرداخته می‌شود. شما یاد می‌گیرید که چگونه RAG با تلفیق فاز بازیابی اطلاعات از یک پایگاه دانش خارجی و فاز تولید پاسخ توسط LLM، محدودیت‌های LLM را برطرف می‌کند. اجزای کلیدی RAG، مانند پایگاه داده‌های برداری (Vector Databases) و مدل‌های جاسازی (Embedding Models)، به تفصیل مورد بررسی قرار می‌گیرند و اهمیت آن‌ها در بهبود دقت و ارتباط پاسخ‌ها روشن می‌شود.

آشنایی با LangChain: چارچوبی برای ساخت LLM Apps

این بخش تمرکز خود را بر روی LangChain، محبوب‌ترین چارچوب برای توسعه برنامه‌های LLM، قرار می‌دهد. شما با معماری LangChain و ماژول‌های مختلف آن شامل Models (LLMs و Chat Models)، Prompts (Prompt Templates)، Output Parsers، Indexes (Document Loaders, Text Splitters, Vector Stores, Embeddings)، Chains و Agents آشنا خواهید شد. نحوه اتصال این ماژول‌ها برای ساختن گردش کار‌های پیچیده آموزش داده می‌شود.

توسعه عملی کاربردهای RAG با LangChain

این بخش قلب دوره است و شما را در فرایند گام به گام ساخت یک کاربرد RAG راهنمایی می‌کند. از بارگذاری داده‌ها از منابع مختلف (مانند PDF، اسناد متنی، وب‌سایت‌ها) و تقسیم‌بندی آن‌ها به قطعات کوچک (chunking)، تا تولید جاسازی‌ها (embeddings) و ذخیره آن‌ها در پایگاه‌های برداری (Vector Stores) مانند Chroma یا FAISS. سپس یاد خواهید گرفت چگونه بازیابی مرتبط‌ترین قطعات اطلاعات را پیاده‌سازی کرده و آن‌ها را به LLM برای تولید پاسخ‌های دقیق تغذیه کنید. سناریوهای عملی مانند سیستم‌های پرسش و پاسخ (Q&A Systems) و چت‌بات‌های دانش‌محور مورد بحث قرار می‌گیرند.

مدل‌های LLM و ادغام آن‌ها

در این بخش، شما یاد می‌گیرید که چگونه با انواع مختلف LLMها، از جمله مدل‌های از طریق OpenAI API، و مدل‌های منبع باز مانند Hugging Face و Llama_cpp کار کنید. انتخاب مدل مناسب برای کاربردهای مختلف RAG بر اساس نیازهای عملکردی، هزینه و دسترسی نیز آموزش داده می‌شود. این انعطاف‌پذیری به شما اجازه می‌دهد تا راه‌حل‌های سفارشی‌تری بسازید.

ابزارها و ایجنت‌های پیشرفته در LangChain

این بخش به مفاهیم پیشرفته‌تر LangChain، شامل Tools و Agents می‌پردازد. شما یاد می‌گیرید که چگونه LLMها را قادر سازید تا با ابزارهای خارجی (مانند جستجو در وب، APIهای پایگاه داده، یا اجرای کد) تعامل داشته باشند. ساخت ایجنت‌های (Agents) هوشمند که می‌توانند تصمیم بگیرند کدام ابزار را در چه زمانی برای حل مسائل چند مرحله‌ای پیچیده استفاده کنند، مهارت‌های شما را به سطح جدیدی ارتقا می‌دهد.

ارزیابی و بهینه‌سازی سیستم‌های RAG

ساخت یک سیستم RAG تنها نیمی از راه است؛ ارزیابی و بهینه‌سازی آن برای دستیابی به بهترین عملکرد، اهمیت زیادی دارد. در این بخش، شما با معیارهای ارزیابی کلیدی برای سیستم‌های RAG (مانند دقت بازیابی، ارتباط پاسخ و کیفیت تولید) آشنا می‌شوید. همچنین، تکنیک‌های بهینه‌سازی، از جمله تنظیم استراتژی chunking، استفاده از re-ranking و فیلترینگ پیشرفته، و ابزارهایی مانند LangSmith برای دیباگ و مشاهده جریان داده‌ها، آموزش داده می‌شود.

ملاحظات استقرار و نکات عملی

بخش پایانی دوره به چالش‌ها و بهترین روش‌ها برای استقرار کاربردهای RAG در محیط‌های تولید می‌پردازد. این شامل مباحثی مانند امنیت API Keyها، مدیریت منابع، مقیاس‌پذیری و نظارت بر عملکرد سیستم پس از استقرار است. شما با نکات عملی و تله‌های رایج در دنیای واقعی آشنا خواهید شد تا بتوانید پروژه‌های خود را با موفقیت از مرحله توسعه به مرحله عملیاتی منتقل کنید.