دوره آموزشی فراتر از مبانی: ساخت برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی مولد در جاوا با استفاده از LangChain4j

آیا فکر می‌کنید جاوا در دنیای هوش مصنوعی مولد جایگاهی ندارد؟ فرانک گرکو (Frank Greco)، متخصص برجسته هوش مصنوعی و مشاور ارشد، در این دوره آموزشی فشرده و عملی به شما ثابت می‌کند که جاوا (Java) یکی از قدرتمندترین ابزارها برای توسعه سیستم‌های مبتنی بر LLM است. این دوره راهنمای جامع شما برای تسلط بر LangChain4j، کتابخانه استاندارد و برتر جاوا برای تعامل با مدل‌های زبانی بزرگ و ابزارهای هوش مصنوعی مولد است.

با استفاده از یک مخزن جامع (Repo) از کدهای نمونه، شما یاد می‌گیرید چگونه اپلیکیشن‌های جاوا با قابلیت‌های هوشمند و درک متنی عمیق بسازید. در این دوره، قدرت ترکیب پرامپت‌های مهندسی‌شده (Effective Prompts) با تکنیک‌های پیشرفته‌ای همچون جاسازی‌ها (Embeddings)، ذخیره‌سازهای برداری (Vector Stores)، معماری‌های تزریق داده (Ingestion Architecture) و تولید با بازیابی افزوده (RAG) را به کار خواهید گرفت.

فراتر از مفاهیم پایه، این دوره به مباحث پیشرفته‌ای نظیر استفاده از قالب‌های پرامپت (Prompt Templates)، پخش زنده پاسخ‌های مدل (Streaming LLM Responses)، استراتژی‌های بخش‌بندی داده‌ها (Chunking Strategies) و حتی فراخوانی متدهای جاوا توسط LLM و پیاده‌سازی عوامل هوشمند (Agents) می‌پردازد. این آموزش برای توسعه‌دهندگان ارشد جاوا که می‌خواهند از لبه تکنولوژی عقب نمانند، طراحی شده است.

اهداف یادگیری
تسلط بر LangChain4j: درک عمیق معماری تزریق داده و استفاده از این کتابخانه برای توسعه اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی.
پیاده‌سازی RAG: طراحی و توسعه یک اپلیکیشن کاربردی تولید با بازیابی افزوده (Retrieval-Augmented Generation) برای افزایش دقت پاسخ‌های مدل.
مدیریت هوشمند خروجی‌ها: ایجاد قابلیت Streaming برای نمایش پاسخ‌های مدل به صورت بلادرنگ و روان در اپلیکیشن‌های جاوا.
درک عمیق Embedding: تسلط بر رابطه میان تشابه معنایی و جاسازی‌ها (Embeddings) جهت بهبود جستجو و درک داده‌ها.
فراخوانی توابع (Function Calling): آموزش نحوه اتصال LLM به متدهای کد جاوا برای اجرای دستورات در دنیای واقعی.
استقرار عامل‌های هوشمند (Agents): طراحی، توسعه و استقرار هوشمندانه Agents برای انجام وظایف پیچیده.