معرفی کتاب: هوش مصنوعی مولد با LangChain: از ایده تا واقعیت آماده برای سازمان
راهنمای جامع برای توسعه‌دهندگان پایتون در ساخت برنامه‌های GenAI مقیاس‌پذیر
کتاب هوش مصنوعی مولد با LangChain (ویرایش دوم)، که به قلم متخصصان این حوزه نوشته شده و مورد تأیید Harrison Chase، هم‌بنیان‌گذار و مدیرعامل LangChain قرار گرفته، یک کلاس پیشرفته برای تبدیل برنامه‌های مبتنی بر مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) از ایده‌های اولیه به راه‌حل‌های آماده برای سازمان است. این کتاب با تمرکز بر رابط‌های LangGraph، الگوهای طراحی برای ساخت عامل‌های AI و معماری‌های مقیاس‌پذیر، شما را فراتر از مستندات پایه LangChain می‌برد و به شما کمک می‌کند تا برنامه‌های هوش مصنوعی مولد (GenAI) پیشرفته‌ای را با پایتون توسعه دهید.
این ویرایش دوم به‌روز شده، چالش‌های اصلی شرکت‌ها در انتقال از نمونه‌های اولیه به تولید را پوشش می‌دهد. شما با معماری‌های چند-عامل، جریان‌های کاری قدرتمند LangGraph و لوله‌های تولید تقویت‌شده با بازیابی (RAG) آشنا خواهید شد. این کتاب الگوهای طراحی برای ساخت سیستم‌های عاملی را آموزش می‌دهد و پیاده‌سازی‌های عملی از تنظیمات چند-عامل برای وظایف پیچیده ارائه می‌کند. همچنین، تکنیک‌های استدلال مانند Tree-of-Thoughts، تولید ساختارمند و انتقال عامل را همراه با مثال‌های مدیریت خطا بررسی می‌کند. فصل‌های گسترش‌یافته در مورد آزمایش، ارزیابی و استقرار نیازهای برنامه‌های مدرن LLM را برآورده می‌کنند و شما را برای طراحی سیستم‌های AI امن و مطابق با اصول توسعه مسئولانه آماده می‌کنند.
چرا این کتاب ارزشمند است؟
این کتاب با ارائه مثال‌های عملی و مطالعات موردی، شما را از مفاهیم پایه به سمت پیاده‌سازی‌های سازمانی هدایت می‌کند. با تمرکز بر LangGraph و RAG پیشرفته، شما می‌توانید سیستم‌های AI مقیاس‌پذیر و کارآمد بسازید که در محیط‌های تولیدی قابل اعتماد باشند. این کتاب نه تنها برای توسعه‌دهندگان فردی، بلکه برای تیم‌های مهندسی و تصمیم‌گیرندگان که به دنبال استراتژی‌های LLM در مقیاس سازمانی هستند، طراحی شده است.
ویژگی‌های کلیدی کتاب
ساخت سیستم‌های چند-عامل: طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های عاملی با استفاده از LangGraph.
RAG پیشرفته: ساخت لوله‌های RAG با قابلیت‌های جستجوی ترکیبی، رتبه‌بندی مجدد و بررسی صحت.
استقرار تولیدی: یادگیری استراتژی‌های آزمایش، ارزیابی و استقرار برای برنامه‌های LLM در محیط‌های سازمانی.
چرا باید این کتاب را بخوانید؟
در دنیایی که هوش مصنوعی مولد در حال تغییر سریع صنایع است، این کتاب به شما کمک می‌کند تا از LangChain و LangGraph برای ساخت برنامه‌های GenAI پیشرفته استفاده کنید. این کتاب شما را با ابزارها و تکنیک‌هایی مجهز می‌کند تا از نمونه‌های اولیه به سیستم‌های تولیدی مقیاس‌پذیر حرکت کنید. برای مثال، تصور کنید که یک سیستم چند-عامل برای خودکارسازی وظایف پیچیده در یک شرکت طراحی می‌کنید یا یک لوله RAG با قابلیت رتبه‌بندی مجدد برای بهبود دقت خروجی‌ها می‌سازید. این کتاب با ارائه پیاده‌سازی‌های عملی، شما را برای موفقیت در پروژه‌های هوش مصنوعی مولد آماده می‌کند.
مزیت رقابتی:
با یادگیری مهارت‌های این کتاب، می‌توانید سیستم‌های AI امن، مقیاس‌پذیر و مطابق با اصول اخلاقی طراحی کنید. این کتاب به شما کمک می‌کند تا در حوزه‌های توسعه نرم‌افزار، تحلیل داده‌ها و استقرار سازمانی پیشرو باشید و راه‌حل‌های نوآورانه‌ای ارائه دهید.
محتوای کتاب: فصل به فصل
فصل اول: ظهور هوش مصنوعی مولد: از مدل‌های زبانی به عامل‌ها
این فصل شما را با سیر تحول هوش مصنوعی مولد، از مدل‌های زبانی پایه تا سیستم‌های عاملی پیشرفته، آشنا می‌کند. شما درک عمیقی از نقش LangChain در این تحول خواهید داشت.
فصل دوم: اولین قدم‌ها با LangChain
این فصل مقدمه‌ای بر LangChain ارائه می‌دهد و شما را با ابزارها و قابلیت‌های اولیه آن برای ساخت برنامه‌های مبتنی بر LLM آشنا می‌کند.
فصل سوم: ساخت جریان‌های کاری با LangGraph
این فصل به LangGraph می‌پردازد و نشان می‌دهد که چگونه جریان‌های کاری پیچیده و مقیاس‌پذیر برای برنامه‌های AI طراحی کنید.
فصل چهارم: ساخت سیستم‌های RAG هوشمند با LangChain
این فصل بر تولید تقویت‌شده با بازیابی (RAG) تمرکز دارد و تکنیک‌های جستجوی ترکیبی، رتبه‌بندی مجدد و بررسی صحت را برای بهبود دقت خروجی‌ها آموزش می‌دهد.
فصل پنجم: ساخت عامل‌های هوشمند
این فصل به شما می‌آموزد که چگونه عامل‌های هوشمند با استفاده از الگوهای طراحی عاملی و تکنیک‌های استدلال مانند Tree-of-Thoughts بسازید.
فصل ششم: برنامه‌های پیشرفته و سیستم‌های چند-عامل
این فصل به پیاده‌سازی سیستم‌های چند-عامل برای وظایف پیچیده می‌پردازد و مثال‌هایی از انتقال عامل و مدیریت خطا ارائه می‌دهد.
فصل هفتم: عامل‌های توسعه نرم‌افزار و تحلیل داده
این فصل کاربرد LangChain در توسعه نرم‌افزار و تحلیل داده‌ها را بررسی می‌کند، با تمرکز بر عامل‌هایی که وظایف کدنویسی و تحلیل را خودکار می‌کنند.
فصل هشتم: ارزیابی و آزمایش
این فصل استراتژی‌های آزمایش و ارزیابی را برای شناسایی مشکلات قبل از استقرار برنامه‌های LLM آموزش می‌دهد.
فصل نهم: قابلیت مشاهده و استقرار تولیدی
این فصل راه‌حل‌های نظارت و قابلیت مشاهده را برای محیط‌های تولیدی بررسی می‌کند و نحوه استقرار سیستم‌های LLM را توضیح می‌دهد.
فصل دهم: آینده برنامه‌های LLM
این فصل به بررسی روندهای آینده در برنامه‌های LLM می‌پردازد و راهنمایی‌هایی برای ادامه مسیر در این حوزه ارائه می‌دهد.
آنچه خواهید آموخت
طراحی و پیاده‌سازی سیستم‌های چند-عامل با استفاده از LangGraph.
پیاده‌سازی استراتژی‌های آزمایش برای شناسایی مشکلات قبل از استقرار.
استقرار راه‌حل‌های نظارت و قابلیت مشاهده برای محیط‌های تولیدی.
ساخت سیستم‌های RAG عاملی با قابلیت‌های رتبه‌بندی مجدد.
معماری عامل‌های AI مقیاس‌پذیر با استفاده از LangGraph و MCP.
کار با جدیدترین LLMها مانند Google Gemini، Anthropic، Mistral، DeepSeek و OpenAI o3-mini.
طراحی سیستم‌های AI امن و مطابق با اصول اخلاقی.
این کتاب برای چه کسانی است؟
این کتاب برای توسعه‌دهندگان، پژوهشگران و هر کسی که می‌خواهد در مورد LangChain و LangGraph بیشتر بداند، مناسبه. با تأکید بر الگوهای استقرار سازمانی، این کتاب به‌ویژه برای تیم‌های مهندسی و تصمیم‌گیرندگان که روی استراتژی‌های LLM در مقیاس سازمانی کار می‌کنند، ارزشمنده. برای استفاده بهینه از این کتاب، آشنایی پایه با پایتون مورد نیاز است و دانش اولیه در یادگیری ماشین به درک بهتر محتوا کمک می‌کند.
نظرات کاربران