دوره طراحی و توسعه دستیارهای هوشمند با استفاده از چارچوب LangChain همراه با فلش‌کارت آموزشی — ارائه روی فلش مموری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و توسعه دستیارهای هوشمند با استفاده از چارچوب LangChain

موضوع کلی: علوم رایانه و هوش مصنوعی

موضوع میانی: توسعه کاربردی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم بنیادین مدل‌های زبانی بزرگ
• 2. معرفی اکوسیستم و معماری چارچوب LangChain
• 3. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای پروژه‌های هوش مصنوعی
• 4. کار با مدل‌های زبانی از طریق رابط‌های برنامه‌نویسی استاندارد
• 5. مدیریت و مهندسی پرامپت‌ها در LangChain
• 6. ساختاردهی به خروجی‌های مدل با استفاده از Output Parsers
• 7. مفهوم حافظه در مدل‌های زبانی و انواع آن
• 8. مدیریت تاریخچه گفتگو در دستیارهای هوشمند
• 9. آشنایی با زنجیره‌ها در LangChain
• 10. زنجیره‌های متوالی و نحوه اتصال وظایف هوشمند
• 11. استفاده از ابزارهای جانبی برای تعامل مدل با دنیای بیرون
• 12. طراحی و پیاده‌سازی Agentها برای تصمیم‌گیری خودکار
• 13. کار با ابزارهای جستجو و فراخوانی داده‌های وب
• 14. مفاهیم پایه پایگاه داده‌های برداری برای حافظه بلندمدت
• 15. کار با Embeddingها برای تبدیل متن به داده‌های عددی
• 16. ذخیره‌سازی و بازیابی اطلاعات در پایگاه داده‌های برداری
• 17. پیاده‌سازی سیستم‌های پاسخ‌دهی مبتنی بر اسناد شخصی
• 18. بازیابی اطلاعات با استفاده از تکنیک‌های پیشرفته Retrieval
• 19. ترکیب بازیابی اطلاعات و تولید متن در معماری RAG
• 20. کار با چارچوب LangGraph برای مدیریت جریان‌های کاری پیچیده
• 21. مدیریت خطا و استثناها در فرآیندهای زنجیره‌ای
• 22. بهینه‌سازی عملکرد و کاهش تاخیر در پاسخ‌دهی مدل
• 23. بررسی امنیت و حریم خصوصی در پیاده‌سازی دستیارهای هوشمند
• 24. نظارت و لاگ‌برداری از فعالیت‌های مدل با ابزارهای تحلیل
• 25. ارزیابی کیفیت پاسخ‌های تولید شده توسط دستیار هوشمند
• 26. آموزش تکنیک‌های Few-shot Prompting برای افزایش دقت
• 27. استفاده از الگوهای طراحی برای ساخت دستیارهای تخصصی
• 28. یکپارچه‌سازی دستیار هوشمند با پایگاه داده‌های رابطه‌ای
• 29. ساخت رابط کاربری ساده برای تعامل با دستیار
• 30. توسعه یک پروژه عملی: دستیار هوشمند پاسخ‌گو به سوالات فنی
• 31. تست و عیب‌یابی زنجیره‌های پیچیده
• 32. به‌کارگیری تکنیک‌های مقیاس‌پذیری در پروژه‌های هوش مصنوعی
• 33. مدیریت هزینه‌های استفاده از مدل‌های زبانی تجاری
• 34. آشنایی با مدل‌های متن‌باز و اجرای محلی آن‌ها
• 35. استفاده از LangServe برای استقرار دستیار به عنوان سرویس
• 36. امنیت در برابر تزریق پرامپت (Prompt Injection)
• 37. مستندسازی و نگهداری پروژه‌های مبتنی بر LangChain
• 38. چشم‌انداز آینده و توسعه‌های جدید در حوزه هوش مصنوعی کاربردی