دوره راهکارهای نوین مهندسی پرامپت در اکوسیستم Spring AI برای توسعه‌دهندگان ایرانی همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهکارهای نوین مهندسی پرامپت در اکوسیستم Spring AI برای توسعه‌دهندگان ایرانی

موضوع کلی: توسعه نرم‌افزار و هوش مصنوعی

موضوع میانی: یکپارچه‌سازی مدل‌های زبانی در چارچوب Spring

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی معماری Spring AI و نقش مدل‌های زبانی در توسعه نرم‌افزار
• 2. نصب و پیکربندی اولیه پروژه در محیط Spring Boot
• 3. آشنایی با مفاهیم پایه در مهندسی پرامپت و اهمیت آن در مدل‌های هوش مصنوعی
• 4. کار با رابط‌های برنامه‌نویسی مدل‌های زبانی در Spring AI
• 5. مدیریت درخواست‌ها و پاسخ‌ها در لایه سرویس
• 6. ساختاربندی کلاس‌های مدل برای تعامل با LLM
• 7. کاربرد الگوهای طراحی (Design Patterns) در مدیریت پرامپت‌ها
• 8. استفاده از Prompt Template برای تولید محتوای پویا
• 9. کار با متغیرهای جای‌گذاری در پرامپت‌های پیچیده
• 10. اعتبارسنجی ورودی‌های کاربر پیش از ارسال به مدل
• 11. تکنیک‌های مدیریت حافظه و تاریخچه گفتگو (Chat Memory)
• 12. استفاده از حافظه موقت (In-Memory) برای مدیریت نشست‌های کاربری
• 13. ذخیره‌سازی پایدار تاریخچه گفتگو در دیتابیس‌های رابطه‌ای
• 14. بهینه‌سازی پرامپت‌ها برای کاهش هزینه‌های فراخوانی API
• 15. تکنیک‌های مهندسی پرامپت برای دریافت پاسخ‌های ساختاریافته (JSON)
• 16. استفاده از Structured Output Converter در Spring AI
• 17. مدیریت خطاهای رایج در تعامل با سرویس‌های هوش مصنوعی
• 18. پیاده‌سازی مکانیزم‌های بازگشتی (Retry) برای پایداری سرویس‌ها
• 19. ایمن‌سازی پرامپت‌ها در برابر تزریق کد و سوءاستفاده‌های احتمالی
• 20. فیلترینگ محتوای تولیدی بر اساس سیاست‌های امنیتی و اخلاقی
• 21. استفاده از قابلیت Function Calling برای اتصال مدل به سرویس‌های داخلی
• 22. پیاده‌سازی ابزارهای (Tools) اختصاصی برای مدل‌های زبانی
• 23. تلفیق مدل‌های زبانی با داده‌های بومی در چارچوب RAG
• 24. مبانی کار با Vector Database در اکوسیستم Spring
• 25. فرایند تبدیل متن به بردار (Embedding) در اپلیکیشن‌های جاوا
• 26. جستجوی معنایی و بازیابی اطلاعات برای غنی‌سازی پرامپت‌ها
• 27. مدیریت امنیت داده‌ها در فرایند ارسال به مدل‌های هوش مصنوعی
• 28. نظارت و لاگ‌گیری از درخواست‌های ارسالی و پاسخ‌های دریافتی
• 29. تست واحد (Unit Testing) برای سناریوهای مختلف مهندسی پرامپت
• 30. ارزیابی کیفیت پاسخ‌های مدل با استفاده از معیارهای استاندارد
• 31. بهینه‌سازی پرامپت‌ها برای محیط‌های عملیاتی و مقیاس‌پذیر
• 32. استفاده از Streaming برای بهبود تجربه کاربری در پاسخ‌های طولانی
• 33. طراحی واسط کاربری تعاملی مبتنی بر مدل‌های زبانی
• 34. پیاده‌سازی سیستم‌های پرسش و پاسخ هوشمند بر روی مستندات سازمانی
• 35. مدیریت ترافیک و محدودیت‌های نرخ (Rate Limiting) در فراخوانی مدل‌ها
• 36. مستندسازی پرامپت‌های استاندارد برای استفاده در پروژه‌های تیمی
• 37. تکنیک‌های Few-Shot Prompting برای بهبود دقت مدل در وظایف خاص
• 38. استفاده از Chain of Thought برای حل مسائل پیچیده محاسباتی
• 39. تلفیق Spring AI با قابلیت‌های امنیتی Spring Security
• 40. ارائه راهکارهای بومی برای پیاده‌سازی دستیار هوشمند سازمانی
• 41. بررسی آینده هوش مصنوعی در توسعه نرم‌افزار مبتنی بر جاوا