اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی طراحی و پیاده‌سازی سامانه‌های پرسش و پاسخ هوشمند با استفاده از LangChain و OpenAI

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و پیاده‌سازی سامانه‌های پرسش و پاسخ هوشمند با استفاده از LangChain و OpenAI

موضوع کلی: علوم رایانه و هوش مصنوعی

موضوع میانی: توسعه کاربردی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم مدل‌های زبانی بزرگ و کاربرد آن‌ها در سامانه‌های پرسش و پاسخ
• 2. آشنایی با معماری و قابلیت‌های کتابخانه LangChain در توسعه نرم‌افزار
• 3. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه پایتون برای پروژه‌های هوش مصنوعی
• 4. مدیریت کلیدهای دسترسی و امنیت در استفاده از رابط‌های برنامه‌نویسی OpenAI
• 5. مفهوم مدل‌های زبانی پایه و نقش آن‌ها در درک و تولید متن
• 6. کار با Prompt Templates برای هدایت دقیق پاسخ‌های مدل
• 7. تکنیک‌های مهندسی پرامپت جهت افزایش دقت و کیفیت خروجی‌ها
• 8. آشنایی با Chains در LangChain برای اتصال مراحل پردازش متن
• 9. مدیریت حافظه و تاریخچه گفتگو در مدل‌های زبانی جهت تعامل مداوم
• 10. کار با Embeddings برای تبدیل متون به بردارهای عددی قابل تحلیل
• 11. مبانی پایگاه‌های داده برداری و نقش آن‌ها در بازیابی اطلاعات
• 12. روش‌های تکه‌تکه کردن متون طولانی جهت پردازش بهینه
• 13. پیاده‌سازی الگوریتم‌های جستجوی معنایی برای بازیابی اسناد مرتبط
• 14. معماری RAG یا تولید متن با استفاده از بازیابی اطلاعات خارجی
• 15. تجمیع منابع متنی محلی و اسناد رسمی در سامانه پرسش و پاسخ
• 16. استفاده از Vector Stores برای ذخیره‌سازی و جستجوی کارآمد داده‌ها
• 17. پیاده‌سازی مکانیسم بازیابی اسناد در فریم‌ورک LangChain
• 18. تکنیک‌های رتبه‌بندی نتایج برای انتخاب دقیق‌ترین پاسخ
• 19. نحوه ترکیب بازیابی اطلاعات با مدل‌های زبانی جهت پاسخ‌دهی مستند
• 20. مدیریت محدودیت‌های طول متن و توکن‌ها در پردازش اسناد
• 21. استفاده از ابزارهای کمکی (Tools) برای افزایش قابلیت‌های هوش مصنوعی
• 22. طراحی عامل‌های هوشمند (Agents) برای تصمیم‌گیری در پاسخ‌دهی
• 23. اتصال سامانه به منابع داده‌ای آنلاین با رعایت ضوابط و امنیت شبکه
• 24. ارزیابی کیفیت پاسخ‌های تولید شده توسط مدل‌های زبانی
• 25. روش‌های کاهش خطاهای احتمالی و توهمات مدل (Hallucinations)
• 26. بهینه‌سازی مصرف منابع و مدیریت هزینه‌های پردازشی در API
• 27. طراحی رابط کاربری ساده و کاربردی برای تعامل با سامانه
• 28. پیاده‌سازی مکانیزم‌های لاگ‌گیری و مانیتورینگ برای بهبود سیستم
• 29. امن‌سازی سامانه‌های هوشمند در برابر تزریق پرامپت (Prompt Injection)
• 30. ملاحظات اخلاقی و فنی در توسعه هوش مصنوعی منطبق با ارزش‌های ملی
• 31. پیاده‌سازی یک پروژه جامع پرسش و پاسخ بر روی مستندات فنی
• 32. تست و عیب‌یابی سامانه‌های مبتنی بر LLM
• 33. استقرار و انتشار سامانه در محیط‌های عملیاتی
• 34. به‌روزرسانی و نگهداری مدل‌های زبانی در چرخه‌ی حیات نرم‌افزار
• 35. آینده هوش مصنوعی در سامانه‌های دانش‌محور و چشم‌انداز توسعه ملی