آموزش Spring AI + RAG: ساخت هوش مصنوعی در سطح تولید با داده‌ خودتان

آنچه یاد خواهید گرفت:

• طراحی سیستم‌های RAG سرتاسری با استفاده از Spring AI، بر اساس اصول طراحی سیستم بک‌اند و نه پیاده‌سازی‌های نمایشی
• ساخت پایپ‌لاین‌های تکرارپذیر جذب داده برای فایل‌های PDF، اسناد ویکی و محتوای پایگاه داده با ساختار و فراداده شفاف
• پیاده‌سازی پایپ‌لاین‌های مؤثر قطعه بندی و بردار تعبیه که مستقیماً بر کیفیت و صحت بازیابی تأثیر می‌گذارند.
• طراحی پایپ‌لاین‌های بازیابی آگاه از فراداده و یکپارچه‌سازی تمیز آنها در جریان‌های چت بک‌اند
• کنترل رفتار مدل زبانی بزرگ (LLM) با استفاده از ارکستراسیون صریح پرامپت، قواعد گراندینگ و پاسخ‌های مبتنی بر منبع
• مدیریت چرخه کامل عمر دانش با افزودن، بروزرسانی و حذف ایمن داده، بدون خراب کردن نتایج بازیابی

پیش‌نیازهای دوره

• تجربه اولیه با Java و Spring Boot (REST APIها، پیکربندی، ساختار پروژه).
• آشنایی با کار با پایگاه‌های داده و مفاهیم کلی اپلیکیشن های بک‌اند
• آشنایی با توسعه مبتنی بر IDE و اجرای اپلیکیشن ها به صورت محلی
• نیازی به تجربه قبلی در هوش مصنوعی، RAG یا Spring AI نیست - همه مفاهیم هوش مصنوعی از ابتدا پوشش داده می‌شود.

توضیحات دوره

بیشتر دوره‌های RAG فقط تا بارگذاری چند سند و پرسیدن سؤال پیش می‌روند.

این دوره فراتر می‌رود.

Spring AI + RAG: ساخت هوش مصنوعی در سطح تولید با داده خودتان به شما یاد می‌دهد چگونه یک سیستم واقعی Retrieval-Augmented Generation (RAG) را همان‌طور که مهندسان بک‌اند سیستم‌های جدی می‌سازند - با مرزهای روشن، پایپ‌لاین‌های صریح و تصمیم‌های تولیدمحور - طراحی، بسازید و مدیریت کنید.

این دوره آموزش مهندسی پرامپت یا ساخت چت‌بات نیست.
این یک دوره طراحی سیستم بک‌اند-محور است که بر صحت، قابلیت اطمینان و قابلیت نگهداری بلندمدت تمرکز دارد.

شما یک دستیار دانش داخلی کامل برای یک شرکت خیالی خواهید ساخت، با استفاده از:

• Spring Boot
• Spring AI
• PostgreSQL
• Redis / مخازن برداری

همان پایگاه کد در طول دوره تکامل می‌یابد، دقیقاً مانند یک سیستم بک‌اند واقعی

چه چیزی این دوره را متفاوت می‌کند

• RAG به عنوان یک سیستم در نظر گرفته می‌شود، نه یک ترفند پرامپت
• جذب داده، قطعه بندی، بازیابی و پرامپت‌نویسی به صورت پایپ‌لاین‌های جداگانه و قابل تست طراحی می‌شوند.
• فراداده یک دغدغه درجه یک است، نه یک موضوع فرعی
• دانش را می‌توان به صورت ایمن اضافه، بروزرسانی و حذف کرد.
• همه چیز با استفاده از ابسترکشن‌های Spring AI پیاده‌سازی می‌شود، نه با هک‌های دستی موقتی
• بدون Python، بدون LangChain، بدون میان‌برهای صرفاً نمایشی

در پایان، شما نه تنها «از Spring AI استفاده خواهید کرد» - بلکه یاد خواهید گرفت چگونه یک سیستم هوش مصنوعی را در محیط تولید مالکیت و تکامل دهید.

آنچه یاد خواهید گرفت

• چگونه پایپ‌لاین‌های جذب داده برای PDF، Markdown و پایگاه‌های داده طراحی کنید؟
• چرا استراتژی‌های قطعه بندی مستقیماً بر کیفیت بازیابی تأثیر می‌گذارند؟
• چگونه بردارهای تعبیه و مخازن برداری در معماری بک‌اند جای می‌گیرند؟
• چگونه پایپ‌لاین‌های بازیابی آگاه از فراداده بسازید؟
• چگونه رفتار LLM را با ارکستراسیون صریح پرامپت کنترل کنید؟
• چگونه چرخه عمر دانش را مدیریت کنید؟: افزودن، بروزرسانی، حذف
• چگونه سیستم‌های RAG بسازید که با تغییر داده همچنان صحیح باقی بمانند؟

نمای کلی ماژول‌های دوره

این دوره به صورت یک ساخت تدریجی سیستم بک‌اند سازماندهی شده است، به طوری که هر ماژول دقیقاً یک دغدغه سیستمی جدید را معرفی می‌کند.

• ماژول 1 - راه‌اندازی و بیس لاین Spring AI: راه‌اندازی Spring Boot + Spring AI و یک نقطه پایانی چت حداقلی برای ایجاد اصول کار
• ماژول 2 - آمادگی برای RAG: چارچوب‌بندی مورداستفاده، منابع داده و راه‌اندازی زیرساخت (PostgreSQL ،Redis)
• ماژول 3 - پایپ‌لاین‌های جذب داده: طراحی جذب داده تکرارپذیر برای فایل‌های PDF، محتوای ویکی و رکوردهای پایگاه داده
• ماژول 4 - استراتژی‌های قطعه بندی: رویکردهای قطعه بندی متناسب با منبع و یک پایپ‌لاین یکپارچه قطعه بندی
• ماژول 5 - بردارهای تعبیه و ذخیره‌سازی برداری: تولید بردارهای تعبیه و ماندگار کردن آنها همراه با فراداده در یک مخزن برداری
• ماژول 6 - پایپ‌لاین‌های بازیابی: جستجوی شباهت آگاه از فراداده و یکپارچه‌سازی تمیز بازیابی در چت
• ماژول 7 - ارکستراسیون پرامپت و قابلیت اطمینان: پرامپت‌های گراندینگ شده، کنترل صریح رفتار، و پاسخ‌های مبتنی بر ارجاع و منبع
• ماژول 8 - چرخه عمر دانش: گردش های کاری ایمن برای افزودن، بروزرسانی و حذف، تا سیستم در طول زمان صحیح بماند.

این دوره برای چه کسانی است؟

• توسعه‌دهندگان Java و Spring Boot
• مهندسان بک‌اند که هوش مصنوعی را در سیستم‌های واقعی یکپارچه می‌کنند.
• توسعه‌دهندگانی که از قبل REST APIها، پایگاه‌های داده و مبانی Spring را می‌شنوند.
• مهندسانی که می‌خواهند فراتر از پیاده‌سازی‌های RAG در سطح دمو بروند.

این دوره برای چه کسانی نیست؟

• مبتدیان مطلق Java یا Spring
• یادگیرندگان هوش مصنوعی بدون کدنویسی یا صرفاً مبتنی بر پرامپت
• توسعه‌دهندگان متمرکز بر فرانت‌اند که فقط به دنبال مثال‌های چت‌بات هستند.
• یادگیرندگانی که انتظار مثال‌های سریع از نوع «یک PDF بارگذاری کن و چت کن» را دارند.

نتیجه

پس از تکمیل این دوره، قادر خواهید بود:

• سیستم‌های RAG را با اطمینان طراحی کنید.
• پایپ‌لاین‌های هوش مصنوعی در سطح تولید را با Spring AI بسازید.
• درباره صحت، قابلیت اطمینان و مرزهای سیستم استدلال کنید.
• همان معماری را برای سایر موارداستفاده واقعی به کار ببرید.

این دوره مدل ذهنی و انضباط مهندسی لازم برای ساخت سیستم‌های هوش مصنوعی ماندگار را به شما می‌دهد.

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• توسعه‌دهندگان Java و Spring Boot که می‌خواهند RAG را در برنامه‌های بک‌اند یکپارچه کنند.
• مهندسان بک‌اند که قابلیت‌های هوش مصنوعی را به سیستم‌ها و سرویس‌های موجود اضافه می‌کنند.
• توسعه‌دهندگانی که به طراحی سیستم، صحت و قابلیت نگهداری بلندمدت اهمیت می‌دهند.
• مهندسانی که می‌خواهند چگونگی کار RAG را از ابتدا تا انتها، از جذب داده تا بازیابی و تولید کنترل‌شده، درک کنند.