اکسپرس 24
کتاب راهکارهای نوین مهندسی پرامپت در اکوسیستم Spring AI برای توسعه‌دهندگان ایرانی

کتاب راهکارهای نوین مهندسی پرامپت در اکوسیستم Spring AI برای توسعه‌دهندگان ایرانی

تگ‌ها: Spring AI برنامه‌نویسی هوش مصنوعی توسعه نرم‌افزار جاوا فریم‌ورک اسپرینگ مدل‌های زبانی بزرگ مهندسی پرامپت هوش مصنوعی یکپارچه‌سازی LLM

انتخاب پلن

انتخاب پلن برای ادامه خرید الزامی است.

پرداخت اقساطی
در صورت خرید اقساطی هر قسط: 62,488 تومان
۴ قسط ماهانه. بدون سود، چک و ضامن.
پرداخت اقساطی با دیجی‌پی پرداخت اقساطی با ترب‌پی

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

🎓 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

📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)

💡 این محصول یک نسخهٔ کامل و جامع است

تمامی محتوای آموزشی این کتاب در قالب یک بسته‌ی کامل و یکپارچه ارائه می‌شود و شامل تمام نسخه‌ها و فایل‌های موردنیاز برای یادگیری است.

🎁 محتویات کامل بسته دانلودی

🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل کتاب‌ها، تمرین‌ها و خودآزمایی .

ℹ️ نکات مهم هنگام خرید

  • این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه می‌شود و نسخهٔ چاپی ندارد.
  • توجه: لینک‌های اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال می‌شوند.
  • دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
  • برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های کتاب همانجا برای شما ارسال گردد.)
  • اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینک‌ها را دریافت نکرده‌اید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا لینک‌ها دوباره ارسال شوند.

💬 راه‌های ارتباطی پشتیبانی:
واتس‌اپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک: 09395106248
تلگرام: @ma_limbs

نظرات

هنوز نظری ثبت نشده است.

وارد شوید تا نظر ثبت کنید.