فلش‌کارت‌های آموزشی طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های پاسخگوی هوشمند با استفاده از LangGraph و LangServe

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های پاسخگوی هوشمند با استفاده از LangGraph و LangServe

موضوع کلی: علوم رایانه و هوش مصنوعی

موضوع میانی: توسعه سامانه‌های هوشمند مبتنی بر مدل‌های زبانی (LLM)

📋 سرفصل‌های دوره (100 موضوع)

• 1. مبانی و مفاهیم مدل‌های زبانی بزرگ در کاربردهای هوش مصنوعی
• 2. معماری سیستم‌های بازیابی اطلاعات و پاسخگویی هوشمند
• 3. آشنایی با کتابخانه‌های LangChain و LangGraph در محیط پایتون
• 4. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای پروژه‌های هوش مصنوعی
• 5. مفاهیم پایه RAG و اهمیت بازیابی دانش در مدل‌های زبانی
• 6. روش‌های پیش‌پردازش و قطعه‌بندی متون فارسی برای مدل‌های زبانی
• 7. کار با پایگاه‌داده‌های برداری برای ذخیره‌سازی و جستجوی معنایی
• 8. معرفی مدل‌های Embedding و نحوه تبدیل متن به بردار
• 9. پیاده‌سازی الگوریتم‌های جستجوی شباهت کسینوسی در فضای برداری
• 10. اصول طراحی گراف‌های جریان کار با استفاده از LangGraph
• 11. مدیریت وضعیت و حافظه در عامل‌های هوشمند مبتنی بر LangGraph
• 12. طراحی گره‌های تصمیم‌گیرنده در فرآیندهای خودکار
• 13. پیاده‌سازی بازیابی چندمرحله‌ای برای ارتقای دقت پاسخ‌ها
• 14. تکنیک‌های بهینه‌سازی پرس‌وجو برای افزایش کیفیت بازیابی
• 15. استفاده از سیستم‌های رتبه‌بندی مجدد در نتایج بازیابی
• 16. طراحی ساختار پاسخگویی هوشمند با قابلیت ارجاع به منابع
• 17. پیاده‌سازی مکانیزم‌های کنترل خطا و مدیریت استثناها در جریان کار
• 18. آشنایی با قابلیت‌های LangServe برای انتشار مدل‌ها
• 19. ایجاد و پیکربندی سرویس‌های RESTful با استفاده از LangServe
• 20. یکپارچه‌سازی مدل‌های زبانی محلی با رابط‌های برنامه‌نویسی
• 21. تأمین امنیت در سامانه‌های پاسخگوی هوشمند مبتنی بر LLM
• 22. استراتژی‌های نظارت بر عملکرد و ارزیابی کیفیت پاسخ‌ها
• 23. تکنیک‌های جلوگیری از توهم مدل و افزایش وفاداری به متن مبنا
• 24. مدیریت منابع سخت‌افزاری و بهینه‌سازی مصرف حافظه در مدل‌های محلی
• 25. پیاده‌سازی سیستم‌های گزارش‌گیری از لاگ‌های عملیاتی
• 26. توسعه واسط کاربری ساده برای تعامل با عامل‌های هوشمند
• 27. مستندسازی و استقرار سامانه‌های هوشمند در شبکه داخلی
• 28. روش‌های به‌روزرسانی دانش در سیستم‌های RAG
• 29. تجزیه و تحلیل رفتار عامل در سناریوهای پیچیده
• 30. اصول نگهداری و پشتیبانی از سرویس‌های مبتنی بر هوش مصنوعی