آموزش بهینه‌سازی و ارکستراسیون کانتکست (بافتار) - آخرین آپدیت

دانلود Context Optimization and Orchestration

نکته: ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره: با انتقال اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی عامل‌محور (Agentic AI) که با مدل‌های زبانی بزرگ تعامل دارند از مرحله نمونه اولیه به محیط تولید، فاصله بین یک دموی جذاب در نوت‌بوک و سیستمی که در مقیاس سازمانی به طور قابل اعتمادی عمل می‌کند، تقریباً همیشه به دلیل مشکلات کانتکست (Context) است. در این دوره، «بهینه‌سازی و ارکستراسیون کانتکست»، شما مهارت‌های یک متخصص را می‌آموزید که می‌تواند زیرساخت‌های بازیابی و ارکستراسیونی را طراحی، مستقر، عیب‌یابی و به‌طور مداوم بهبود ببخشد؛ زیرساختی که تعیین می‌کند یک سیستم هوش مصنوعی در لحظه پاسخ‌دهی، چه اطلاعاتی را در اختیار دارد. ابتدا، نحوه طراحی و پیاده‌سازی خط لوله‌های کانتکست (Context Pipelines) را خواهید آموخت که بر اساس متاداده‌ها، تصمیمات هوشمندانه‌ای درباره اینکه برای یک پرس‌وجوی خاص از کدام بازیاب (Retriever) استفاده شود، می‌گیرند. سپس، تسلط عملی بر مدل‌سازی با LangGraph و جریان‌های کاری کانتکست چند-عاملی به عنوان گراف‌های جهت‌دار حالت‌مند (Stateful Directed Graphs) را بررسی خواهید کرد. در نهایت، یاد می‌گیرید که چگونه با خط لوله‌های ارزیابی خودکار، چرخه را کامل کنید؛ سیستم‌هایی که پس‌رفت‌های متریک را شناسایی کرده، جستجوی پارامترهای بازیابی را فعال می‌کنند و موارد با اطمینان پایین را برای بررسی انسانی علامت‌گذاری می‌کنند. این امر پشته مشاهده‌پذیری (Observability Stack) شما را از یک سیستم ثبت وقایع غیرفعال به یک موتور فعال تضمین کیفیت تبدیل می‌کند. پس از اتمام این دوره، شما دانش و مهارت‌های لازم در بهینه‌سازی و ارکستراسیون کانتکست را خواهید داشت تا زیرساخت‌های بازیابی و مدیریت داده‌ای را طراحی و بهینه کنید که دانش لحظه‌ای سیستم هوش مصنوعی را در هنگام پاسخگویی تعیین می‌کند.

سرفصل ها و درس ها

نحوه ساخت خط لوله‌های کانتکست مقیاس‌پذیر و تطبیقی How to build scalable and adaptive context pipelines

  • طراحی معماری‌های مسیریابی بازیابی Designing retrieval routing architectures

  • دموی مسیریابی هوشمند پرس‌وجو Demo of intelligent query routing

  • طراحی خط لوله‌های کانتکست در سطح تولید Designing production-grade context pipelines

یکپارچه‌سازی فریم‌ورک‌های ارکستراسیون برای جریان پویا کانتکست Integrate orchestration frameworks for dynamic context flow

  • مدل‌سازی خط لوله‌های کانتکست پویا Modeling dynamic context pipelines

  • دموی دستیار پژوهشی عامل‌محور پویا Demo of a dynamic agentic research assistant

  • دموی مدیریت حالت کانتکست پویا Demo of dynamic context state management

ابزارهای مشاهده‌پذیری برای بهبود مستمر خط لوله‌های کانتکست Observability tools to continuously improve context pipelines

  • دموی ابزارهای مشاهده‌پذیری برای ردیابی و عیب‌یابی کانتکست Demo of observability tools for context tracing and debugging

  • دموی ردیابی متریک‌ها: تأخیر، نرخ命中 کانتکست و دقت استناد (Grounding) Demo of tracking metrics: Latency, context hit-rate, and grounding accuracy

  • چرخه‌های ارزیابی مستمر برای تطبیق استراتژی‌های بازیابی و فشرده‌سازی Continuous evaluation loops for adapting retrieval and compression strategies

  • دموی چرخه‌های ارزیابی مستمر برای تطبیق استراتژی‌های بازیابی و فشرده‌سازی Demo of continuous evaluation loops for adapting retrieval and compression strategies

نمایش نظرات

آموزش بهینه‌سازی و ارکستراسیون کانتکست (بافتار)
جزییات دوره
45m
10
(آخرین آپدیت)
از 5
دارد
دارد
دارد
Ed Coughlin
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Ed Coughlin Ed Coughlin

اد، معمار سیستم‌های هوش مصنوعی است که در زمینه خط لوله‌های AI، مهندسی کانتکست و مشاهده‌پذیری هوش مصنوعی تخصص دارد. او همچنین نویسنده و دارنده پتنت ثبت شده در ایالات متحده با عنوان «سیستمی برای هدایت مدیریت دانش» است.