ما در آیتی هلو از شهریور ۱۴۰۲ کارمون رو با عشق به کتاب و یادگیری شروع کردیم. تخصص ما چاپ کتابهای تخصصی به زبان اصلیه و با استفاده از تکنولوژیهای روز و مواد اولیه باکیفیت، مطمئن میشیم که هر کتاب از نظر ظاهر و محتوا در بهترین سطح قرار بگیره.
هدفمون اینه که دسترسی به منابع علمی و آموزشی معتبر رو برای همه سادهتر کنیم و در این مسیر، همراه و همکار خوبی برای شما باشیم.
Future-Proof Inputs for Reliable AI Outputs
در عصری که مدلهای زبانی بزرگ (LLMs) مانند ChatGPT و مدلهای انتشار (Diffusion Models) مانند Stable Diffusion با آموزش روی حجم عظیمی از متن و تصاویر عمومی اینترنت، پتانسیل بیسابقهای برای حل مسائل متنوع ارائه میدهند، موانع ورود به این فناوری به شدت کاهش یافته است. کتاب Prompt Engineering for Generative AI نوشته جیمز فینیکس و مایک تیلور، راهنمایی جامع برای توسعهدهندگان است که میخواهند این مدلها را در جریان کاری خود ادغام کنند. این کتاب، منتشرشده در سال ۲۰۲۵ توسط O'Reilly، با بیش از ۴۰۰ صفحه محتوای غنی، پر از اصول، تکنیکها و مثالهای عملی، به شما پایهای محکم در هوش مصنوعی مولد ارائه میدهد و نشان میدهد چگونه از مهندسی پرامپت برای دستیابی به نتایج قابل اعتماد در سیستمهای خودکار استفاده کنید. اگر به پنج اصل مهندسی پرامپت، تولید متن با LLMs، تولید تصویر با مدلهای انتشار، پایگاههای داده برداری، عاملهای خودمختار یا ساخت اپلیکیشنهای مبتنی بر AI علاقهمند هستید، این کتاب منبع ایدئالی است. نویسندگان، با تجربه در توسعه AI، شما را از مفاهیم پایه تا تکنیکهای پیشرفته مانند استفاده از LangChain، FAISS، Pinecone و Stable Diffusion هدایت میکنند.
تصور کنید که میخواهید یک اپلیکیشن مبتنی بر AI بسازید که متن یا تصاویر سفارشی تولید کند یا کد را بهینه کند. این کتاب با زبانی واضح و رویکرد گامبهگام، شما را از پنج اصل مهندسی پرامپت شروع میکند و به سراغ تولید متن با ChatGPT، تکنیکهای پیشرفته با LangChain، تولید تصویر با Midjourney و Stable Diffusion و ساخت اپلیکیشنهای AI میبرد. مثلاً، در فصل پایگاههای داده برداری با FAISS و Pinecone، کدهای نمونه برای جستجوی معنایی ارائه میدهد، در حالی که فصل عاملهای خودمختار نشان میدهد چگونه AI را با حافظه و ابزارها تقویت کنید. این کتاب نه تنها مفاهیم را آموزش میدهد، بلکه با تمرکز بر کاربرد عملی در NLP، تولید تصویر و تولید کد، شما را برای چالشهای توسعه AI در ۲۰۲۵ آماده میکند. کلماتی مانند هوش مصنوعی مولد، مهندسی پرامپت و مدلهای انتشار در سراسر صفحات تکرار میشوند تا محتوای شما برای موتورهای جستجو بهینه شود.
مدلهای LLMs و انتشار با کاهش موانع فنی، توسعهدهندگان را قادر ساختهاند تا مسائل پیچیدهای را که قبلاً برای اتوماسیون مناسب نبودند، حل کنند. طبق گزارشهای ۲۰۲۵، ۸۵% توسعهدهندگان از مدلهای مولد برای تولید محتوا یا کد استفاده میکنند، اما ۷۰% با چالشهای مربوط به نتایج غیرقابل اعتماد مواجهاند. با ارائه اصول مهندسی پرامپت و تکنیکهای عملی، این شکاف را پر میکند. این کتاب، که برای توسعهدهندگان در هر سطح نوشته شده، بر ، ، و تمرکز دارد. در Goodreads، امتیاز متوسط ۴.۴/۵ با نظراتی مانند: «بهترین کتاب برای مهندسی پرامپت – مثالها فوقالعادهاند» نشاندهنده ارزش آن است. در Reddit (r/MachineLearning)، کاربران آن را «منبع ضروری برای توسعه AI» توصیه میکنند. در Amazon، خوانندگان میگویند: «گامبهگام عالی برای Stable Diffusion و LangChain.» این کتاب، با مثالهای کدنویسی و پوشش ابزارهای مدرن، برای ۲۰۲۵ بهروز است و برای توسعهدهندگان، از مبتدی تا پیشرفته، ایدهآل است.
این کتاب به صورت گامبهگام، از اصول پایه تا کاربردهای پیشرفته، شما را هدایت میکند. هر فصل با مثالهای کدنویسی و توضیحات عملی همراه است. در ادامه، موضوعات کلیدی را مرور میکنیم:
فصل اول The Five Principles of Prompting را پوشش میدهد و پایههای مهندسی پرامپت را توضیح میدهد.
فصل دوم Introduction to Large Language Models for Text Generation را آموزش میدهد، برای درک LLMs.
فصل سوم Standard Practices for Text Generation with ChatGPT را کاوش میکند.
فصل چهارم Advanced Techniques for Text Generation with LangChain را بررسی میکند.
فصل پنجم Vector Databases with FAISS and Pinecone را پوشش میدهد، برای جستجوی معنایی.
فصل ششم Autonomous Agents with Memory and Tools را آموزش میدهد، برای AI پیشرفته.
فصل هفتم Introduction to Diffusion Models for Image Generation را کاوش میکند.
فصل هشتم Standard Practices for Image Generation with Midjourney را بررسی میکند.
فصل نهم Advanced Techniques for Image Generation with Stable Diffusion را پوشش میدهد.
فصل دهم Building AI-Powered Applications را آموزش میدهد، برای ادغام عملی.
Prompt Engineering for Generative AI با ویژگیهای زیر متمایز میشود:
پروژهمحور: مثالهای کدنویسی برای NLP، تصویر و کد.
پیشرفته: پوشش LangChain، FAISS و Stable Diffusion.
کاربردی: تمرکز بر مهندسی پرامپت و اپلیکیشنهای AI.
نویسندگان متخصص: جیمز فینیکس و مایک تیلور با تجربه در AI.
بهروز: برای توسعه AI در ۲۰۲۵.
این کتاب برای طیف وسیعی از توسعهدهندگان طراحی شده است:
توسعهدهندگان مبتدی AI: برای یادگیری مهندسی پرامپت.
توسعهدهندگان NLP: برای تولید متن با ChatGPT.
علاقهمندان به تولید تصویر: برای Midjourney و Stable Diffusion.
توسعهدهندگان اپلیکیشن: برای ادغام AI.
دانشمندان داده: برای پایگاههای داده برداری.
خوانندگان و متخصصان این کتاب را ستودهاند. در Goodreads: «بهترین برای مهندسی پرامپت – مثالها عالی.» در Reddit: «منبع ضروری برای توسعه AI.» در Amazon: «گامبهگام فوقالعاده برای Stable Diffusion.»
با مطالعه، شما:
مهندسی پرامپت را برای نتایج قابل اعتماد اعمال میکنید.
LLMs را برای تولید متن استفاده میکنید.
تصاویر را با Midjourney و Stable Diffusion تولید میکنید.
پایگاههای داده برداری را با FAISS پیادهسازی میکنید.
عاملهای خودمختار را با ابزارها میسازید.
اپلیکیشنهای AI را توسعه میدهید.
نمونه چاپ کتاب موجود نیست.
نظرات کاربران