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.
Learn AI agent fundamentals with RAG-powered memory, graph-based RAG, and intelligent recall
در دنیای در حال تحول هوش مصنوعی، صرفاً تولید متن توسط مدلهای زبانی دیگر کافی نیست. چالش امروز متخصصان، ساخت سیستمهایی است که بتوانند بهخاطر بسپارند، استدلال کنند و با دادههای اختصاصی سازمانها تطبیق یابند. کتاب گشودن رمز و راز دادهها با هوش مصنوعی مولد و RAG ویرایش دوم، تالیف کیت بورن، دقیقاً به این نیاز پاسخ میدهد. این اثر مرجع، فراتر از مفاهیم اولیه رفته و به بررسی عمیق معماریهای عاملمحور (Agentic Systems) و لایههای پیشرفته حافظه در سیستمهای هوش مصنوعی میپردازد.
خرید نسخه چاپی این کتاب به شما این امکان را میدهد که به یکی از معدود متخصصانی تبدیل شوید که نه تنها مدلها را فراخوانی میکنند، بلکه خطلولههای بازیابی هوشمند و پایگاههای دانش مبتنی بر گراف را از پایه طراحی و مهندسی میکنند. این ویرایش جدید، با تمرکز بر تولید پاسخهای مستدل و بدون توهم، استانداردی نهایی برای توسعه سیستمهای هوش مصنوعی سازگار با دنیای واقعی ارائه داده است.
قلب این کتاب بر مفهوم حافظه در عاملهای هوش مصنوعی استوار است. نویسنده با ظرافت تمام، تفاوتهای میان حافظه کاری، حافظه اپیزودیک (رویدادی)، حافظه معنایی و حافظه رویهای را تشریح میکند.
شما در این اثر میآموزید که چگونه از ابزارهایی مانند LangMem برای ایجاد یادگیری رویهای در عاملهای خود استفاده کنید. برخلاف سیستمهای ساده که هر بار همه چیز را فراموش میکنند، تکنیکهای ارائه شده در این کتاب به شما کمک میکنند سیستمهایی بسازید که از تعاملات قبلی خود درس میگیرند و رفتارشان را بهبود میبخشند. استفاده از حافظه معنایی و کشهای معنایی نه تنها سرعت پاسخدهی سیستم را به شدت افزایش میدهد، بلکه هزینههای محاسباتی و فراخوانی مدلهای بزرگ را به طرز محسوسی کاهش میدهد.
کتاب به بررسی چارچوبهای پیشرو مانند CoALA برای عاملهای شناختی میپردازد. این بخش برای مهندسانی که به دنبال ساخت دستیاران هوشمند با قابلیت برنامهریزی و استدلال بلندمدت هستند، یک گنجینه واقعی محسوب میشود. شما یاد میگیرید چگونه یک عامل هوشمند را به گونهای طراحی کنید که بتواند بین اطلاعات بازیابی شده و دانش درونی خود، قضاوت کرده و دقیقترین پاسخ را ارائه دهد.
یکی از برجستهترین بخشهای ویرایش دوم، تمرکز بر ترکیب پایگاههای داده برداری با پایگاههای داده گرافی است. این رویکرد که به عنوان GraphRAG شناخته میشود، انقلابی در دقت سیستمهای پاسخدهی ایجاد کرده است.
نویسنده به صورت گامبهگام نحوه استفاده از پایگاه داده گرافی نئو فور جی را برای ایجاد ارتباطات معنایی بین دادهها آموزش میدهد. با استفاده از ، عاملهای هوش مصنوعی شما قادر خواهند بود مفاهیم پنهان در دادههای غیرساختاریافته را درک کرده و پاسخهایی ارائه دهند که کاملاً در بستر دانش سازمانی شما ریشه دارند. این روش، در محیطهای حساس صنعتی است.
کلمات کلیدی:در بخشهای تخصصی کتاب، مفاهیم جستجوی شباهت برداری و مدیریت مخازن برداری به تفصیل بررسی میشوند. شما میآموزید که چگونه فضای برداری خود را برای بازیابی دقیقتر قطعات دانش بهینه کنید و از چه استراتژیهای فراخوانی (Prompting) برای استخراج بهترین نتیجه از مدل استفاده نمایید.
کتاب گشودن رمز و راز دادهها با هوش مصنوعی مولد و RAG تنها به مباحث تئوریک بسنده نمیکند، بلکه یک راهنمای کاملاً اجرایی است. استفاده از کتابخانههای محبوبی مانند لنگچین (LangChain) و لنگگراف (LangGraph) در بدنه اصلی آموزشها قرار دارد.
شما با مطالعه این اثر قادر خواهید بود رابطهای کاربری هوشمند با گرادیو (Gradio) بسازید و سیستمهای خود را به صورت کمی و کیفی ارزیابی کنید. ارزیابی سیستمهای RAG با استفاده از بصریسازی به شما این امکان را میدهد که نقاط ضعف مدل خود را در بازیابی دادهها شناسایی کرده و پیش از استقرار در محیط عملیاتی، آنها را برطرف کنید.
یکی از حیاتیترین فصول کتاب به مدیریت امنیت در اپلیکیشنهای RAG اختصاص دارد. در دنیای واقعی، دسترسی به دادهها باید لایهبندی شده باشد. نویسنده به شما میآموزد چگونه سیستمهایی بسازید که ضمن حفظ کارایی، پروتکلهای امنیتی و حریم خصوصی دادههای سازمانی را به دقت رعایت کنند.
کتاب مهندسی سیستمهای خبره و RAG با بیش از ۶۰۰ صفحه محتوای تخصصی، مرجعی است که بارها و بارها در طول پروژههای خود به آن مراجعه خواهید کرد. داشتن نسخه فیزیکی به شما کمک میکند تا نمودارهای معماری پیچیده و کدهای پیادهسازی حافظه را با دقت بیشتری بررسی کرده و در حین کدنویسی به عنوان یک راهنمای دمدست از آن بهره ببرید.
مزایای کلیدی که با مطالعه این کتاب به دست میآورید:
طراحی عاملهای هوش مصنوعی با حافظه پایدار که با گذشت زمان هوشمندتر میشوند.
تسلط بر تکنیکهای پیشرفته GraphRAG برای کار با دادههای پیچیده و رابطهای.
کاهش چشمگیر خطاها و توهمات مدل از طریق مهندسی دقیق بازیابی.
بهینهسازی سرعت و هزینه سیستم با استفاده از استراتژیهای کشینگ معنایی.
یادگیری عملی کار با ابزارهای پیشرو مانند Neo4j، LangChain و پایگاههای داده برداری.
این کتاب برای مهندسان هوش مصنوعی، دانشمندان داده و توسعهدهندگان ارشد که میخواهند از سطح چتباتهای ساده عبور کرده و به سمت ساخت سیستمهای خودمختار و یادگیرنده حرکت کنند، یک ضرورت غیرقابل انکار است. مطالعه این اثر، شما را در خط مقدم جبهه تکنولوژی هوش مصنوعی قرار میدهد.
نمونه چاپ کتاب موجود نیست.
نظرات کاربران