آموزش ادغام هوش مصنوعی در معماری محصول - آخرین آپدیت

سرفصل ها و درس ها

خوش‌آمدگویی به دوره Welcome to the Course

• معرفی دوره و پیش‌نیازها Course introduction and prerequisites

1. مبانی ادغام مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) 1. Foundations of LLM Integration

• توانایی‌ها و محدودیت‌های LLM در محیط عملیاتی What LLMs can (and can't) do in production

• تکنیک‌های مهندسی پرامپت برای بهبود خروجی LLM Prompt engineering techniques to improve LLM output

• تیم‌های چندوظیفه‌ای برای ادغام LLM Cross-functional team for LLM integration

• بررسی عمیق LLMها: مرور مکانیسم‌ها Deep dive into LLMs: Recap of the mechanics

2. ادغام LLMها در محصول شما 2. Integrating LLMs into Your Product

• همگام (Sync) در مقابل ناهمگام (Async): ادغام موثر LLMها Sync vs. Async: Integrating LLMs effectively

• تمرین عملی: اولین ادغام LLM شما Hands-on: your first LLM integration

• ادغام امن LLM: کلیدهای API، محدودیت نرخ درخواست و دسترسی به داده‌ها Secure LLM integration: API keys, rate limiting, and data access

• دسترسی مبتنی بر API: ساده‌سازی ادغام LLM API-based access: Simplifying LLM integration

• خط لوله‌های داده‌های آنی (Real-time) برای ادغام LLM Real-time data pipelines for LLM integration

• انتخاب ارائه‌دهنده LLM: بررسی چشم‌انداز مدل‌های زبانی Choosing your LLM provider: Navigating the LLM landscape

3. استراتژی‌های استقرار 3. Deployment Strategies

• استقرار ترکیبی (Hybrid): تعادل بین انعطاف‌پذیری و پیچیدگی Hybrid deployment: Balancing flexibility and complexity

• مدل‌های LLM محلی (On-premise): کنترل و شخصی‌سازی On-premise LLMs: Control and customization

• درک گزینه‌های استقرار Understanding deployment options

• مدل‌های LLM ابری: مزایا و معایب Cloud-based LLMs: Advantages and disadvantages

• انتخاب استراتژی استقرار مناسب Choosing the right deployment strategy

• استقرار لبه‌ای (Edge): تاخیر کم و حریم خصوصی Edge deployment: Low latency and privacy

4. بهینه‌سازی عملکرد و قابلیت اطمینان 4. Optimizing Performance and Reliability

• مقیاس‌پذیری: الگوهای معماری برای ادغام LLM Scaling: Architectural patterns for LLM integration

• مدیریت خطاهای LLM: ساخت سیستم تلاش مجدد (Retry) قابل اعتماد Handling LLM failures: Building a reliable retry system

• مروری بر Fine-tuning: متناسب‌سازی LLMها با نیازهای خاص Fine-tuning overview: Tailoring LLMs to specific needs

• کشینگ پاسخ‌های LLM: بهینه‌سازی عملکرد و هزینه Caching LLM responses: Optimizing performance and cost

5. آمادگی برای محیط عملیاتی: تست، اعتبارسنجی و مانیتورینگ 5. Production Readiness: Testing, Validation, and Monitoring

• متریک‌های کلیدی برای ادغام LLM: چه مواردی ردیابی شوند Key metrics for LLM integration: What to track

• اعتبارسنجی و پاک‌سازی ورودی‌ها و خروجی‌های LLM Validating and sanitizing LLM inputs and outputs

• راه‌اندازی هشدارها: مانیتورینگ ادغام LLM Setting up alerts: Monitoring your LLM integration

• بهینه‌سازی هزینه‌های LLM در محیط عملیاتی Optimizing LLM costs in production

• تست ادغام LLM: استراتژی‌ها و بهترین روش‌ها Testing your LLM integration: Strategies and best practices

6. تجربه کاربری، اخلاق و حاکمیت 6. User Experience, Ethics, and Governance

• ردیابی استفاده از LLM و رعایت قوانین (Compliance) LLM usage tracking and compliance

• کاهش تدریجی قابلیت‌ها (Graceful Degradation) و ارتباط شفاف Graceful degradation and transparent communication

• ملاحظات اخلاقی: سوگیری، عدالت و استفاده مسئولانه Ethical considerations: Bias, fairness, and responsible use

• هوش مصنوعی قابل توضیح (XAI): ارائه بینش در مورد تصمیمات LLM Explainable AI: Providing insights into LLM decisions

نتیجه‌گیری Conclusion

• مدل‌های LLM برای رشد کسب‌وکار: بازبینی پتانسیل‌ها LLMs for business growth: Revisiting the potential

• خلاصه دوره و مسیر یادگیری آینده Course summary and future learning