‏نقشه راه مهندسی هوش مصنوعی مولد ۲۰۲۶

‏برای تبدیل شدن به مهندس Generative AI، نیازی به گذراندن ده‌ها دوره آموزشی نیست. تسلط بر مفاهیم کلیدی و اجرای پروژه‌های عملی کافی است. در ادامه، این مسیر یادگیری را در ده گام اصلی بررسی می‌کنیم:

‏۱. مبانی ترنسفورمرها و LLM: یادگیری معماری، مکانیزم‌های توجه (Attention)، توکنایزرها و نحوه تولید پاسخ توسط مدل‌ها. (مشاهده دوره)

‏۲. امبدینگ‌ها و دیتابیس‌های برداری: درک مفاهیم تشابه معنایی و کار با ابزارهایی مثل FAISS و Pinecone. (منابع آموزشی)

‏۳. مهندسی پرامپت و خروجی‌های ساختاریافته: کار با Zero-shot، Few-shot و بهینه‌سازی پرامپت‌ها برای دریافت فرمت JSON.

‏۴. سیستم‌های RAG: یادگیری اینجست کردن اسناد، بازیابی ترکیبی و رنک‌بندی پاسخ‌ها. (آموزش اصلی)

‏۵. فریم‌ورک LangChain: اتصال مدل‌ها به ابزارهای جانبی و داده‌های شخصی. (لیست دوره)

‏۶. معماری Agentic و LangGraph: ساخت جریان‌های کاری هوشمند و خودمختار با مدیریت وضعیت (State Management). (منابع یادگیری)

‏۷. استقرار (Deployment) در فضای ابری: کار با زیرساخت‌هایی مثل Amazon Bedrock و Azure برای مقیاس‌پذیری و مدیریت هزینه‌ها.

‏۸. ارزیابی و امنیت: استفاده از ابزارهایی مثل RAGAS برای تشخیص توهم (Hallucination) و ایمن‌سازی در برابر حملات Prompt Injection.

‏۹. پروتکل MCP: یادگیری استانداردهای جدید برای اتصال مدل‌ها به منابع داده و ابزارهای خارجی. (مستندات اصلی)

‏۱۰. ساخت پروژه نهایی: پیاده‌سازی کاربردی با تمرکز بر لاگ‌گذاری، مانیتورینگ و رابط کاربری. برای شروع می‌توانید این پروژه‌ها را ببینید:
‏- تولیدکننده پست خودکار
‏- چت‌بات با LangGraph
‏- اپلیکیشن Multi-Agent

‏به جای دنبال کردنِ بی‌وقفه فریم‌ورک‌های جدید، روی مفاهیم پایه تمرکز کنید و با استقرارِ حداقل یک پروژه کامل، تجربه عملی به دست آورید.

🔗 ادامه مطلب در سایت

🇮🇷 - هوش مصنوعی و علم داده به فارسی
🌐 سایت | تلگرام | بله | ایتا | ارتباط با ما

#LangGraph #RAGAS