کتاب LangChain for Life Sciences and Healthcare

هوش مصنوعی generative، با LLMs مانند GPT یا BERT، انقلابی در علوم زیستی ایجاد کرده، و رزنیکوف در این کتاب، LangChain را به عنوان فریم‌ورکی برای ادغام این مدل‌ها معرفی می‌کند. او توضیح می‌دهد که چگونه آمار سنتی، مانند regression یا hypothesis testing، با AI تکمیل می‌شود و hallucinations – مشکل رایج LLMs – را با RAG (Retrieval-Augmented Generation) حل می‌کند. برای مثال، در کشف دارو، LangChain می‌تواند داده‌های مولکولی را query کند و پیشنهادهای ساختاری تولید نماید، بدون اطلاعات غلط. بخش اول کتاب، با فصل From Statistics to Generative AI، انتقال را گام‌به‌گام نشان می‌دهد و LLMs را از transformer architecture تا fine-tuning پوشش می‌دهد. Introducing LangChain، chains، agents و tools را برای اپلیکیشن‌های سفارشی آموزش می‌دهد، و Building Personal Assistants، دستیارهایی برای تحلیل مقالات PubMed می‌سازد. بخش دوم، LangChain for Chemistry را با SMILES notation و مولکول‌های generative کاوش می‌کند، Biology را با sequence analysis و protein folding، Drug Discovery را با virtual screening و lead optimization، Medicine and Healthcare را با تشخیص تصویربرداری و patient triage، و Enterprise را با ادغام در EHR systems پوشش می‌دهد. دکتر رزنیکوف بر کاربردهای عملی تأکید می‌کند، مانند استفاده از LangGraph برای workflowهای پیچیده در تحقیقات بالینی، و با بیش از ۴۰ مثال کد، پیاده‌سازی را آسان می‌کند. LangChain for Life Sciences and Healthcare به شما کمک می‌کند عملیات تحلیل داده را تسریع کنید، مانند پردازش ژنوم در ساعات به جای روزها، و مشکلات پیچیده مانند preclinical trials را با AI agents حل نمایید. برای بیوشیمیست‌ها، فصل Chemistry ابزارهایی برای reaction prediction ارائه می‌دهد، و برای پزشکان، Healthcare کاربردهایی مانند chatbots تشخیصی را کاوش می‌کند. کتاب چالش‌های اخلاقی مانند bias in LLMs را نیز پوشش می‌دهد و RAG را برای داده‌های معتبر پیشنهاد می‌کند. ایوان رزنیکوف با سابقه تحقیقات در pharma، تجربیاتش را به اشتراک می‌گذارد و LangChain را به ابزاری تحقیقاتی تبدیل می‌کند. این کتاب برای حرفه‌ای‌های زیستی که می‌خواهند AI را روزمره کنند، ایده‌آل است و با دو بخش، یادگیری را ساختارمند می‌کند. LangChain for Life Sciences and Healthcare یک نقشه راه برای نوآوری است که داده‌ها را به کشفیات تبدیل می‌کند و آینده علوم زیستی را AI-محور می‌سازد. با تمرکز بر LangGraph برای agents، کتاب workflowهای خودکار مانند drug candidate ranking را آموزش می‌دهد و تسریع تحقیق را تضمین می‌کند. اگر ژنتیسیست هستید، Biology فصل برای genome annotation ابزارهایی ارائه می‌دهد، و Enterprise به ادغام در pipelines بزرگ می‌پردازد. دکتر رزنیکوف بر بهترین شیوه‌ها تأکید می‌کند، مانند prompt engineering برای دقت LLMs، و با چک‌لیست‌های عملی، اجرا را آسان می‌کند. LangChain for Life Sciences and Healthcare یک همراه برای ارتقای شغلی است که مهارت‌های AI را در زیستی غنی می‌سازد و نوآوری را ترویج می‌دهد. با بیش از ۱۰۰ مثال و تمرین، کتاب اعتمادبه‌نفس می‌دهد و پروژه‌های واقعی را ممکن می‌سازد. ایوان رزنیکوف با درس‌های عملی، LangChain را به ابزاری زیستی تبدیل می‌کند و Learning API Styles را به یک منبع الهام‌بخش می‌رساند. این کتاب برای محققان که می‌خواهند داده‌ها را به بینش تبدیل کنند، ضروری است و با مثال‌های کد، یادگیری را سرعت می‌بخشد. LangChain for Life Sciences and Healthcare دریچه‌ای به AI در بهداشت باز می‌کند و به شما کمک می‌کند تحقیقات را تحول دهید.

بخش اول: هوش مصنوعی generative، درک مدل‌های زبانی بزرگ و LangChain – پایه‌های انتقال به AI

بخش اول کتاب، با عنوان Generative AI, Understanding Large Language Models, and LangChain، مانند یک bootcamp برای انتقال از آمار به AI عمل می‌کند و شما را با مبانی generative AI آشنا می‌کند. فصل ۱: از آمار به هوش مصنوعی generative در علوم زیستی، با بررسی محدودیت‌های آمار سنتی مانند linear models در مقابل non-linear patterns در داده‌های زیستی شروع می‌شود. دکتر رزنیکوف نشان می‌دهد چگونه LLMs می‌توانند داده‌های unstructured مانند مقالات علمی را پردازش کنند و بینش‌های generative تولید نمایند، با مثال‌هایی از تحلیل متاژنومیک. این فصل برای آمارشناسان ایده‌آل است، زیرا تفاوت‌های key مانند deterministic vs probabilistic outputs را با دیاگرام‌ها روشن می‌کند و چک‌لیست برای ارزیابی AI readiness ارائه می‌دهد. تصور کنید بتوانید داده‌های ژنومی را با AI به جای R تحلیل کنید؛ رزنیکوف انتقال را گام‌به‌گام نشان می‌دهد و مزایای سرعت را برجسته می‌سازد. با بیش از ۱۰ مثال، از simple prompting تا advanced chaining، بخش را عملی می‌کند.

فصل ۲: معرفی مدل‌های زبانی بزرگ، به architecture LLMs مانند transformer layers و attention mechanisms می‌پردازد. ایوان رزنیکوف pre-training و fine-tuning را برای داده‌های زیستی آموزش می‌دهد و مثال‌هایی از BioBERT ارائه می‌دهد. او trade-offها مانند compute cost vs accuracy را تحلیل می‌کند و تمرین برای using Hugging Face دارد. این فصل SciPy را برای embedding comparison ادغام می‌کند و برای زیست‌شناسان، LLMs را قابل دسترس می‌کند. دکتر رزنیکوف چالش‌های domain adaptation را با few-shot learning حل می‌نماید و ویژوالایزیشن با t-SNE را مثال می‌زند.

فصل ۳: معرفی LangChain، به core components مانند chains، agents و memory می‌پردازد. رزنیکوف installation و basic chains را با کدهای پایتون آموزش می‌دهد و LangGraph را برای graph-based workflows معرفی می‌کند. با مثال query chain برای PubChem، ادغام را پوشش می‌دهد و trade-off modularity را بررسی می‌کند. این فصل برای داده‌علمی‌ها تحول‌آفرین است، زیرا tools مانند SerpAPI را برای external data کاوش می‌کند. ایوان رزنیکوف چالش‌های debugging را با tracing حل می‌نماید و recipeهایی برای custom agents دارد. تصور کنید بتوانید LangChain را در تحقیق ادغام کنید؛ مثال‌ها biology queries را شامل می‌شوند. بیش از ۱۵ مثال، از prompt templates تا retrievers، LangChain را عملی می‌کنند و برای پروژه‌ها، deployment را پیشنهاد می‌دهند. LangChain for Life Sciences and Healthcare با این فصل، LangChain را به ابزاری زیستی تبدیل می‌کند.

فصل ۴: Hallucinations و سیستم‌های RAG – دقت در خروجی‌های AI

فصل چهارم، Hallucinations and RAG Systems، به مشکل hallucinations در LLMs می‌پردازد. دکتر رزنیکوف RAG را به عنوان retrieval-augmented برای grounding responses آموزش می‌دهد و vector stores مانند FAISS را با Pandas مثال می‌زند. با داده‌های medical literature، query expansion را پوشش می‌دهد و trade-off latency را تحلیل می‌کند. این فصل برای محققان ضروری است، زیرا evaluation metrics مانند ROUGE را معرفی می‌کند. ایوان رزنیکوف چالش‌های irrelevant retrieval را با re-ranking حل می‌نماید و recipeهایی برای hybrid search دارد. تصور کنید بتوانید پاسخ‌های AI را دقیق کنید؛ مثال‌ها biology RAG را شامل می‌شوند. بیش از ۱۲ مثال، از embedding models تا chunking strategies، RAG را عملی می‌کنند و برای زیستی، PubMed integration را پیشنهاد می‌دهند. LangChain for Life Sciences and Healthcare با این فصل، دقت را تضمین می‌کند.

فصل ۵: ساخت دستیاران شخصی – AI agents برای تحقیق

فصل پنجم، Building Personal Assistants، به custom agents با LangChain می‌پردازد. رزنیکوف tool calling و reasoning loops را آموزش می‌دهد و LangGraph را برای multi-step tasks مثال می‌زند. با مثال research assistant برای gene annotation، memory را پوشش می‌دهد و trade-off autonomy را بررسی می‌کند. این فصل برای کاربران تحول‌آفرین است، زیرا voice integration با Whisper را کاوش می‌کند. دکتر ایوان رزنیکوف چالش‌های context length را با summarization حل می‌نماید و recipeهایی برای multi-agent systems دارد. تصور کنید بتوانید دستیار AI برای تحقیق روزانه بسازید؛ مثال‌ها drug query agent را شامل می‌شوند. بیش از ۱۰ مثال، از prompt chaining تا evaluation loops، دستیاران را عملی می‌کنند و برای انترپرایز، security را پیشنهاد می‌دهند. LangChain for Life Sciences and Healthcare با این فصل، دستیاران را به ابزاری شخصی تبدیل می‌کند.

بخش دوم: ساخت عوامل و دستیاران AI با LangChain و LangGraph – کاربردها در علوم زیستی

بخش دوم، Building AI Agents and Assistants Using LangChain and LangGraph، به کاربردهای تخصصی می‌پردازد و LangChain را برای علوم زیستی سفارشی می‌کند. فصل ۶: LangChain برای شیمی، به molecular modeling با RDKit می‌پردازد. رزنیکوف SMILES generation را با LLMs آموزش می‌دهد و reaction prediction را مثال می‌زند. با داده‌های ChEMBL، property prediction را پوشش می‌دهد و trade-off accuracy را تحلیل می‌کند. این فصل برای شیمیدان‌ها ایده‌آل است، زیرا LangGraph را برای workflowهای سنتز کاوش می‌کند. ایوان رزنیکوف چالش‌های chemical notation را با custom tools حل می‌نماید و recipeهایی برای QSPR models دارد. تصور کنید بتوانید مولکول‌ها را generative طراحی کنید؛ مثال‌ها virtual screening را شامل می‌شوند. بیش از ۸ مثال، از embedding molecules تا RAG for patents، شیمی را عملی می‌کنند و برای pharma، ADMET prediction را پیشنهاد می‌دهند. LangChain for Life Sciences and Healthcare با این فصل، شیمی را AI-محور می‌کند.

فصل ۷: LangChain برای زیست‌شناسی، به sequence analysis با BioPython می‌پردازد. دکتر رزنیکوف DNA/RNA generation را با LLMs آموزش می‌دهد و phylogenetic trees را مثال می‌زند. با داده‌های NCBI، gene function prediction را پوشش می‌دهد و trade-off computational cost را بررسی می‌کند. این فصل برای بیولوژیست‌ها تحول‌آفرین است، زیرا LangGraph را برای pipelineهای ژنومی کاوش می‌کند. ایوان رزنیکوف چالش‌های sequence length را با chunking حل می‌نماید و recipeهایی برای protein structure دارد. تصور کنید بتوانید ژن‌ها را AI تحلیل کنید؛ مثال‌ها CRISPR design را شامل می‌شوند. بیش از ۱۰ مثال، از alignment tools تا RAG for genomes، زیست را عملی می‌کنند و برای bioinformatics، AlphaFold integration را پیشنهاد می‌دهند. LangChain for Life Sciences and Healthcare با این فصل، زیست‌شناسی را نوآورانه می‌کند.

فصل ۸: LangChain برای کشف دارو، به lead identification با LangChain می‌پردازد. رزنیکوف virtual screening را با LLMs آموزش می‌دهد و docking simulations را مثال می‌زند. با داده‌های DrugBank، toxicity prediction را پوشش می‌دهد و trade-off speed vs accuracy را تحلیل می‌کند. این فصل برای داروسازان ایده‌آل است، زیرا LangGraph را برای iterative design کاوش می‌کند. دکتر ایوان رزنیکوف چالش‌های data scarcity را با transfer learning حل می‌نماید و recipeهایی برای repurposing drugs دارد. تصور کنید بتوانید داروها را AI کشف کنید؛ مثال‌ها molecule optimization را شامل می‌شوند. بیش از ۱۲ مثال، از QSAR models تا RAG for literature، کشف را عملی می‌کنند و برای pharma pipelines، high-throughput screening را پیشنهاد می‌دهند. LangChain for Life Sciences and Healthcare با این فصل، کشف دارو را تسریع می‌کند.

فصل ۹: LangChain برای پزشکی و بهداشت، به clinical decision support می‌پردازد. رزنیکوف symptom analysis را با LLMs آموزش می‌دهد و personalized treatment را مثال می‌زند. با داده‌های MIMIC-III، risk prediction را پوشش می‌دهد و trade-off privacy را بررسی می‌کند. این فصل برای پزشکان تحول‌آفرین است، زیرا LangGraph را برای diagnostic workflows کاوش می‌کند. ایوان رزنیکوف چالش‌های HIPAA را با federated learning حل می‌نماید و recipeهایی برای chatbots medical دارد. تصور کنید بتوانید تشخیص را AI کنید؛ مثال‌ها EHR analysis را شامل می‌شوند. بیش از ۹ مثال، از imaging interpretation تا RAG for guidelines، بهداشت را عملی می‌کنند و برای telemedicine، virtual consultations را پیشنهاد می‌دهند. LangChain for Life Sciences and Healthcare با این فصل، پزشکی را شخصی می‌کند.

فصل ۱۰: LangChain برای انترپرایز، به scaling در سیستم‌های بزرگ می‌پردازد. دکتر رزنیکوف enterprise integration را با LangChain آموزش می‌دهد و multi-agent orchestration را مثال می‌زند. با داده‌های corporate، compliance workflows را پوشش می‌دهد و trade-off cost را تحلیل می‌کند. این فصل برای شرکت‌ها ایده‌آل است، زیرا LangGraph را برای business processes کاوش می‌کند. ایوان رزنیکوف چالش‌های governance را با audit trails حل می‌نماید و recipeهایی برای hybrid AI دارد. تصور کنید بتوانید AI را انترپرایز کنید؛ مثال‌ها supply chain optimization را شامل می‌شوند. بیش از ۷ مثال، از API chaining تا monitoring، انترپرایز را عملی می‌کنند و برای cloud، AWS Bedrock را پیشنهاد می‌دهند. LangChain for Life Sciences and Healthcare با این فصل، انترپرایز را AI-محور می‌کند.