برای توسعه برنامه‌های واقعی مبتنی بر LLM و آماده‌سازی جهت مصاحبه‌های تخصصی، درک عمیق از ابزارهای اکوسیستم
LangChain حیاتی است. هدف اصلی این نقشه راه، فراتر رفتن از یادگیری صرف APIها و درک نحوه اتصال قطعات برای ساخت سیستم‌های مقیاس‌پذیر و قابل‌اطمینان است.مهم‌ترین سرفصل‌های این مسیر آموزشی عبارتند از:
- مفاهیم بنیادی
LangChain و کار با مدل‌های زبانی- تکنیک‌های مهندسی پرامپت (Prompt Engineering)
- ساخت سیستم‌های
RAG و بازیابی اطلاعات- طراحی
Agents و ابزارهای تعاملی- مدیریت حافظه و گفتگو
- استفاده از
LangGraph برای جریان‌های کاری عامل‌محور- ارزیابی عملکرد مدل‌ها و سیستم‌های
RAG- پیاده‌سازی
LangSmith برای مشاهده‌پذیری و دیباگ- استقرار و عملیاتی‌سازی (Production) برنامه‌ها
بهترین استراتژی برای تسلط بر این حوزه، ترکیب یادگیری با تمرین مستمر، ساخت پروژه‌های واقعی، ارزیابی دقیق و در نهایت استقرار آن‌ها در محیط عملیاتی است.
نقشه راه جامع یادگیری LangChain برای توسعه هوش مصنوعی مولد
📊 Data➕Science