‏🚀 نقشه راه تبدیل‌شدن به مهندس هوش مصنوعی در ۲۰۲۶

‏برای اینکه در سال ۲۰۲۶ یک مهندس هوش مصنوعی کارآمد باشید، باید فراتر از مدل‌های پایه حرکت کنید. یادگیری این مهارت‌ها مسیر حرفه‌ای شما را متحول می‌کند:

‏• استک برداری: تسلط بر Embeddings و کار با پایگاه‌های داده برداری برای پیاده‌سازی جستجوی معنایی و هیبریدی.

‏• سیستم‌های RAG پیشرفته: تمرکز بر تکنیک‌های Reranking، استفاده از GraphRAG برای تحلیل روابط داده‌ای و مدیریت هوشمند Context window.

‏• ارکستراسیون و پایپ‌لاین: طراحی زنجیره‌های هوشمند و مسیریابی وظایف با فریم‌ورک‌هایی مانند LangChain و LlamaIndex.

‏• لایه ایجنتیک: پیاده‌سازی ایجنت‌هایی با قابلیت استفاده از ابزارها، برنامه‌ریزی پیش از اقدام و سیستم‌های Multi-Agent.

‏• ارزیابی و تست: استفاده از LLM-as-a-Judge برای سنجش دقت پاسخ‌ها و ایجاد Golden Datasets جهت اطمینان از کیفیت خروجی‌ها در پایپ‌لاین‌های CI/CD.

‏• عملیات و مانیتورینگ: رهگیری (Tracing) جریان‌های کاری برای دیباگ کردن و بهینه‌سازی مداوم هزینه و تأخیر.

نقشه راه جامع مهندسی هوش مصنوعی برای سال ۲۰۲۶

📊 Data➕Science