فلش‌کارت‌های آموزشی معماری و طراحی سیستم با تکیه بر OpenAI API

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره معماری و طراحی سیستم با تکیه بر OpenAI API

موضوع کلی: هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی بزرگ

موضوع میانی: OpenAI API

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی معماری سیستم‌های مبتنی بر OpenAI API
• 2. شناخت اجزای اصلی یک سامانه هوش مصنوعی مبتنی بر API
• 3. انتخاب مدل مناسب بر اساس نیازهای سیستم
• 4. طراحی معماری لایه‌ای برای اپلیکیشن‌های مبتنی بر LLM
• 5. تفکیک مسئولیت‌ها میان فرانت‌اند، بک‌اند و مدل
• 6. طراحی جریان داده در سیستم‌های مبتنی بر OpenAI API
• 7. مدیریت API Key و اصول امن نگهداری اعتبارنامه‌ها
• 8. راه‌اندازی OpenAI SDK و مدیریت پیکربندی پروژه
• 9. طراحی نخستین سرویس کاربردی با Responses API
• 10. مدیریت ورودی‌ها و خروجی‌های مدل در معماری نرم‌افزار
• 11. طراحی Promptهای قابل نگهداری و قابل استفاده مجدد
• 12. مدیریت Context و تاریخچه مکالمات
• 13. طراحی مکالمات چندمرحله‌ای و حفظ وضعیت
• 14. مدیریت طول Context و کنترل مصرف توکن
• 15. استفاده از Structured Outputs برای خروجی‌های قابل اعتماد
• 16. طراحی Schema برای خروجی‌های ساختاریافته
• 17. اعتبارسنجی خروجی مدل در لایه برنامه
• 18. طراحی Function Calling برای اتصال مدل به منطق کسب‌وکار
• 19. تعریف ابزارها و قرارداد ورودی و خروجی آن‌ها
• 20. مدیریت چرخه اجرای Tool Callها
• 21. اتصال OpenAI API به سرویس‌ها و APIهای داخلی
• 22. طراحی سیستم‌های مبتنی بر ابزارهای متعدد
• 23. معماری Retrieval-Augmented Generation با OpenAI API
• 24. اتصال مدل به داده‌ها و منابع خارجی
• 25. طراحی جریان جست‌وجو، بازیابی و تولید پاسخ
• 26. مدیریت فایل‌ها و اسناد در معماری LLM
• 27. ساخت سیستم‌های چندوجهی با ورودی متن و تصویر
• 28. طراحی پردازش تصویر در اپلیکیشن‌های هوشمند
• 29. پیاده‌سازی Streaming برای پاسخ‌های بلادرنگ
• 30. طراحی رابط کاربری مبتنی بر پاسخ‌های جریانی
• 31. مدیریت خطا، Timeout و شکست درخواست‌های API
• 32. طراحی Retry و Backoff برای سرویس‌های LLM
• 33. مدیریت Rate Limit و کنترل بار سیستم
• 34. صف‌بندی درخواست‌ها و پردازش غیرهمزمان
• 35. استفاده از Batch API برای پردازش‌های حجیم
• 36. طراحی پردازش‌های طولانی و Background
• 37. مدیریت همزمانی در سرویس‌های مبتنی بر LLM
• 38. کش کردن درخواست‌ها و بهینه‌سازی Prompt Cache
• 39. بهینه‌سازی مصرف توکن و هزینه API
• 40. طراحی معماری کم‌هزینه برای بارهای کاری بزرگ
• 41. مقایسه هزینه و کارایی مدل‌ها در معماری سیستم
• 42. مدیریت Quota و بودجه مصرف API
• 43. مانیتورینگ مصرف، تأخیر و خطاهای API
• 44. ثبت لاگ و Trace کردن درخواست‌های مدل
• 45. طراحی سیستم ارزیابی کیفیت خروجی‌های LLM
• 46. ایجاد معیارهای قابل اندازه‌گیری برای پاسخ‌های مدل
• 47. آزمون Prompt و ارزیابی نسخه‌های مختلف آن
• 48. طراحی تست‌های خودکار برای سیستم‌های مبتنی بر LLM
• 49. مدیریت نسخه‌بندی Prompt و تنظیمات مدل
• 50. مدیریت تغییرات مدل در طول چرخه عمر محصول
• 51. طراحی معماری مقاوم در برابر تغییر مدل
• 52. امنیت ارتباط میان اپلیکیشن و OpenAI API
• 53. محافظت از داده‌های حساس در درخواست‌های API
• 54. مدیریت دسترسی کاربران و تفکیک سطح مجوزها
• 55. مقابله با Prompt Injection در معماری اپلیکیشن
• 56. اعتبارسنجی ورودی و کنترل خروجی مدل
• 57. طراحی Guardrail برای محدودسازی رفتار سیستم
• 58. حفاظت از ابزارها در معماری Agentic
• 59. مدیریت ریسک اجرای Function Callهای حساس
• 60. طراحی Agentهای مبتنی بر OpenAI API
• 61. تفکیک Agent، ابزار و لایه Orchestration
• 62. مدیریت حافظه و وضعیت در سیستم‌های Agentic
• 63. طراحی گردش‌کارهای چندعاملی مبتنی بر مدل
• 64. انتخاب معماری Monolith یا Microservices برای LLM
• 65. طراحی سرویس‌های مستقل برای قابلیت‌های هوش مصنوعی
• 66. استفاده از صف و Worker در معماری مقیاس‌پذیر
• 67. طراحی سیستم برای بار همزمان بالا
• 68. بهینه‌سازی Latency در زنجیره‌های چندمرحله‌ای
• 69. طراحی معماری قابل توسعه برای محصولات مبتنی بر LLM
• 70. استقرار سرویس‌های OpenAI در محیط Production
• 71. طراحی CI/CD برای اپلیکیشن‌های مبتنی بر API
• 72. مدیریت Secrets و تنظیمات محیط‌های مختلف
• 73. تست بار و سنجش ظرفیت سرویس
• 74. طراحی معماری Failover و مسیرهای جایگزین
• 75. تحلیل الگوهای معماری موفق برای محصولات مبتنی بر OpenAI API
• 76. طراحی معماری کامل یک محصول هوشمند از ایده تا Production