عبور از مهندسی پرامپت ساده به سمت سیستم‌های پیشرفته، شبیه به جابه‌جایی از یک دوچرخه به یک کامیون باربری است؛ ناگهان محدودیت‌های ظرفیت اولیه از بین می‌روند. پرامپت‌های ساده در مواجهه با خلاصه‌سازی کتاب‌های قطور، استنتاج عاملی چندمرحله‌ای یا استخراج داده‌های ساختاریافته از هم می‌پاشند و برنامه‌نویسان را با کدهای درهم‌وبرهم و خطاهای غیرقابل پیش‌بینی تنها می‌گذارند. این فصل به بررسی پیچیدگی معماری ساخت برنامه‌های هوش مصنوعی مولد با استفاده از LangChain می‌پردازد؛ یک فریم‌ورک قدرتمند که برای مدیریت و هماهنگی مدل‌های زبانی بزرگ طراحی شده است. بدون چنین ابزاری، کد بیس شما به سرعت به مجموعه‌ای از درخواست‌های خام و مدیریت وضعیت شکننده تبدیل می‌شود. ما سفر خود را با تنظیم محیط (Environment Setup) و آشنایی با مدل‌های چت، به همراه پخش جریانی مدل‌های چت (Streaming Chat Models) برای ارائه تجربه‌ای واکنش‌گرا آغاز می‌کنیم. برای تضمین خروجی‌های ساختاریافته، الگوهای پرامپت و زبان بیان کت‌استک (LCEL) را بررسی کرده و به سراغ قابلیت‌هایی نظیر تولید پاسخ‌های متعدد، فراخوانی توابع (OpenAI Function Calling)، فراخوانی موازی و استخراج داده‌ها می‌رویم تا مدل‌ها بتوانند با دنیای بیرون تعامل کنند. در ادامه، یادگیری از طریق مثال با الگوهای پرامپت چندنمونه‌ای (Few-Shot Prompt Templates)، مدیریت اندازه‌ها، فرمت‌بندی و شناخت محدودیت‌ها به همراه ذخیره‌سازی پرامپت‌ها بررسی می‌شود. برای اتصال به داده‌های خارجی، خطوط لوله اتصال داده (Data Connection)، لودرهای اسناد و خردکننده‌های متن (Text Splitters) به کمک ما می‌آیند تا متن‌ها به تکه‌های مناسب برای محدودیت توکن تبدیل شوند. در نهایت، تفکیک وظایف (Task Decomposition)، زنجیره‌های متوالی و ساختاردهی به زنجیره‌ها، همراه با روش‌های پردازش اسناد مانند Stuff، Refine، Map Reduce و Map Re-rank برای مدیریت حجم انبوه اطلاعات آموخته می‌شود. | رویکرد زنجیره اسناد | بهترین کاربرد | ریسک اصلی | | :--- | :--- | :--- | | روش انباشت (Stuff) | اسناد کوچک که کاملاً در پنجره زمینه جا می‌شوند | سرریز شدن توکن و گم شدن جزئیات | | روش نگاشت-کاهش (Map Reduce) | بخش‌های مجزا و حجیم از اسناد | افزایش هزینه و تاخیر شبکه | انتزاع‌های درست، پیچیدگی را پنهان نمی‌کنند؛ بلکه آن را قابل مدیریت می‌سازند. [ ] پیکربندی محیط توسعه و راه‌اندازی اولیه مدل‌های چت در LangChain [ ] ساخت پرامپت‌های پویا و ترکیب آن‌ها با استفاده از زبان LCEL [ ] پیاده‌سازی فراخوانی توابع و استخراج داده‌های ساختاریافته از خروجی مدل [ ] ساخت خطوط لوله بازیابی اطلاعات با استفاده از لودرها و خردکننده‌های متن بازگشتی [ ] مدیریت زنجیره‌های پردازش اسناد حجیم و تفکیک وظایف پیچیده هوش مصنوعی