فلش‌کارت‌های آموزشی ساخت سامانه‌های پرسش و پاسخ هوشمند با معماری LangGraph و LangServe

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره ساخت سامانه‌های پرسش و پاسخ هوشمند با معماری LangGraph و LangServe

موضوع کلی: هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

موضوع میانی: توسعهٔ سامانه‌های هوشمند با استفاده از مدل‌های زبانی بزرگ

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین
• 2. مبانی شبکه‌های عصبی مصنوعی
• 3. انواع شبکه‌های عصبی پرکاربرد
• 4. یادگیری عمیق و معماری‌های آن
• 5. مقدمه‌ای بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)
• 6. کاربرد LLMs در پردازش زبان طبیعی
• 7. معماری ترنسفورمر و مکانیزم توجه
• 8. مقدمه‌ای بر بازیابی اطلاعات (Information Retrieval)
• 9. سیستم‌های پرسش و پاسخ (Question Answering Systems)
• 10. معماری بازیابی-افزوده (Retrieval-Augmented Generation - RAG)
• 11. مبانی LangGraph برای ساخت سامانه‌های گراف‌گونه
• 12. معرفی LangServe برای استقرار مدل‌ها
• 13. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه
• 14. اولین گام‌ها با LangGraph
• 15. طراحی گراف‌های پایه‌ای در LangGraph
• 16. مدل‌های زبانی محلی (Local LLMs)
• 17. تنظیم و پیکربندی LLMs محلی
• 18. مزایای استفاده از LLMs محلی
• 19. مقدمه‌ای بر LangServe
• 20. استقرار مدل‌های زبانی با LangServe
• 21. اتصال LangGraph به LangServe
• 22. مبانی احراز هویت (Authentication)
• 23. روش‌های امنیتی در سامانه‌های هوشمند
• 24. پیاده‌سازی احراز هویت در LangServe
• 25. مدیریت کاربران و سطوح دسترسی
• 26. طراحی گراف‌های پیچیده‌تر در LangGraph
• 27. استفاده از گره‌های شرطی (Conditional Nodes)
• 28. استفاده از گره‌های موازی (Parallel Nodes)
• 29. مدیریت حالت (State Management) در LangGraph
• 30. ذخیره‌سازی و بازیابی اطلاعات در گراف
• 31. مقدمه‌ای بر پایگاه‌های دانش (Knowledge Bases)
• 32. ساخت و مدیریت پایگاه دانش
• 33. نمایه‌سازی (Indexing) پایگاه دانش
• 34. روش‌های جستجو در پایگاه دانش
• 35. ترکیب LLMs با پایگاه دانش
• 36. بهینه‌سازی بازیابی اطلاعات
• 37. تنظیم پارامترهای بازیابی
• 38. استفاده از Embeddings برای نمایش معنایی
• 39. تکنیک‌های کاهش ابعاد (Dimensionality Reduction)
• 40. مدیریت ابهامات در پرسش‌ها
• 41. استراتژی‌های پاسخ‌دهی چندمرحله‌ای
• 42. توسعهٔ گراف‌های چندعامله (Multi-Agent Graphs)
• 43. ارتباط بین عامل‌ها در LangGraph
• 44. همکاری عامل‌ها برای حل مسائل پیچیده
• 45. مدیریت جریان کار (Workflow Management)
• 46. طراحی واسط کاربری (UI) برای سامانه‌ها
• 47. اتصال به سرویس‌های خارجی
• 48. مدیریت خطا و بازیابی از خطا
• 49. تست و ارزیابی سامانه‌های هوشمند
• 50. معیارهای سنجش کیفیت پاسخ‌ها
• 51. بهبود عملکرد LLMs محلی
• 52. تنظیم دقیق (Fine-tuning) مدل‌ها
• 53. استفاده از تکنیک‌های Prompt Engineering
• 54. مدیریت تاریخچه مکالمات
• 55. پیاده‌سازی حافظه بلندمدت برای عامل‌ها
• 56. امنیت داده‌ها در سامانه‌های هوشمند
• 57. حفاظت از اطلاعات حساس کاربران
• 58. رعایت حریم خصوصی در طراحی سامانه
• 59. قوانین و مقررات مربوط به داده‌ها
• 60. ملاحظات اخلاقی در توسعهٔ هوش مصنوعی
• 61. مسئولیت‌پذیری در برابر خروجی‌های سامانه
• 62. شفافیت در عملکرد مدل‌ها
• 63. تأثیرات اجتماعی توسعهٔ سامانه‌های هوشمند
• 64. مقدمه‌ای بر معماری‌های توزیع‌شده
• 65. استقرار LangGraph در محیط‌های توزیع‌شده
• 66. مدیریت بار (Load Balancing)
• 67. مقیاس‌پذیری سامانه‌ها
• 68. استفاده از Docker و Kubernetes
• 69. مدیریت و مانیتورینگ سامانه‌های مستقر
• 70. بهینه‌سازی مصرف منابع
• 71. کاهش تأخیر (Latency) در پاسخ‌دهی
• 72. تکنیک‌های کشینگ (Caching)
• 73. مدیریت نسخه‌ها (Versioning) در LangGraph
• 74. استراتژی‌های به‌روزرسانی سامانه‌ها
• 75. مستندسازی فنی سامانه‌ها
• 76. راهنمای توسعه‌دهندگان
• 77. آموزش کاربران نهایی
• 78. نکات پیشرفته در LangGraph
• 79. الگوهای طراحی پیشرفته در LangGraph
• 80. مدیریت وابستگی‌ها (Dependency Management)
• 81. استفاده از ابزارهای تحلیل کد
• 82. بهینه‌سازی پایگاه دانش برای سرعت
• 83. تکنیک‌های جستجوی معنایی پیشرفته
• 84. ترکیب روش‌های بازیابی مختلف
• 85. مدیریت پرسش‌های چندوجهی
• 86. طراحی عامل‌های تخصصی
• 87. ارتباط عامل‌ها با پایگاه داده‌های ساختاریافته
• 88. مدیریت دانش غیرساختاریافته
• 89. تکنیک‌های استنتاج (Inference) در گراف
• 90. بررسی و اعتبارسنجی خروجی‌های عامل‌ها
• 91. مدیریت ریسک در سامانه‌های هوشمند
• 92. ملاحظات حقوقی در توسعهٔ هوش مصنوعی
• 93. تطابق با قوانین و مقررات داخلی
• 94. اصول طراحی سامانهٔ پایدار
• 95. آیندهٔ سامانه‌های پرسش و پاسخ هوشمند
• 96. روندهای نوظهور در LLMs و RAG
• 97. کاربرد LLMs در صنایع مختلف
• 98. چالش‌های پیش رو در توسعهٔ سامانه‌های هوشمند
• 99. راهکارهای نوآورانه برای چالش‌ها
• 100. ارزیابی جامع سامانه