مسترکلاس Mistral AI: معرفی LLMs سازمانی و سیستمهای RAG
✅ سرفصل و جزئیات آموزش
آنچه یاد خواهید گرفت:
- طراحی و استقرار راهحلهای هوش مصنوعی در سطح سازمانی با استفاده از مدلهای Mistral open-weight، در حالی که انطباق کامل با چارچوبهای GDPR و قانون AI اتحادیه اروپا را تضمین میکنید.
- ساخت سیستم کامل RAG (بازیابی نسل افزوده) که PDFs و مستندات را دریافت میکند تا پرسش و پاسخ بدون توهم و همراه با ارجاعهای قابل راستیآزمایی به منابع ارائه دهد.
- توسعه ایجنتهای پژوهشی خودمختار که قادر هستند پرسشهای پیچیده را به بخشهای کوچکتر تقسیم کنند، وب را جستجو کرده و گزارشهای استراتژی حرفهای و ساختاریافته تولید کنند.
- خودکارسازی هوش جلسات با یکپارچهسازی سرویسهای تبدیل گفتار به متن با Mistral برای تولید موارد قابل اقدام، خلاصههای مدیریتی و یادداشتهای مخصوص تیم
- بهینهسازی هزینه و تأخیر تولید هوش مصنوعی با استفاده از تکنیکهای پیشرفته مانند کش کردن پرامپت، استفاده مجدد از پاسخها و مسیریابی مدل استراتژیک برای اپلیکیشنهای پرترافیک
- پیادهسازی پروتکلهای امنیتی سختگیرانه، از جمله حذف خودکار داده، فیلترینگ PII و ثبت مسیرهای حسابرسی برای محافظت از اطلاعات حساس سازمانی
- طراحی پایپلاینهای قطعی پرامپت که خروجیهای سازگار و ساختاریافته (JSON و Markdown) را برای یکپارچهسازی با نرمافزارهای تجاری موجود تضمین میکنند.
- نهاییسازی یک پروژه هوش مصنوعی آماده تولید، همراه با تست خطا، تست بار و مستندسازی پورتفولیو برای نمایش تسلط به ذینفعان
پیشنیازهای دوره
- مهارت پایه در پایتون یا JavaScript برای یکپارچهسازی با API
- یک کلید API برای Mistral AI (Le Plateforme) یا محیطی برای اجرای مدلهای open-weight
- آشنایی با مفاهیم عمومی هوش مصنوعی مانند پرامپتها و توکنها
- نیازی به تجربه پیشرفته DevOps نیست؛ مبانی استقرار را پوشش میدهیم.
توضیحات دوره
این دوره شامل استفاده از هوش مصنوعی است.
در چشمانداز به سرعت در حال تحول هوش مصنوعی، Mistral AI به انتخاب برتر برای سازمانها و توسعهدهندگانی تبدیل شده که حاکمیت داده، مقرونبهصرفه بودن و مدلهای open-weight با عملکرد بالا برایشان اولویت دارد. به عنوان پیشروترین جایگزین اروپایی برای غولهای سیلیکونولی، Mistral یک اکوسیستم منحصربهفرد ارائه میدهد که قدرت پیشرفته را با الزامات سختگیرانه نظارتی دنیای کسبوکار مدرن متعادل میکند. این دوره یک مسیر فنی و استراتژیک عمیق است که برای کسانی طراحی شده که باید فراتر از رابطهای چت ساده بروند و وارد حوزه معماریهای هوش مصنوعی قدرتمند و آماده تولید شوند.
کار را با بررسی دلیل استراتژیک رشد Mistral آغاز میکنیم. شما با درک ظرافتهای حاکمیت داده اروپایی، GDPR و قانون AI اتحادیه اروپا، یک مزیت رقابتی به دست خواهید آورد. ما فقط به شما یاد نمیدهیم چگونه از یک مدل استفاده کنید؛ بلکه به شما میآموزیم چگونه میان مدلهای open-weight و بسته، تصمیمهای مهم و آگاهانه بگیرید تا داده شما تحت کنترل خودتان باقی بماند و در عین حال هزینهها قابل پیشبینی بمانند.
هسته دوره بر کاربرد عملی و واقعی متمرکز است. شما معماری پلتفرم Mistral را از یکپارچهسازی API تا گزینههای استقرار محلی بررسی خواهید کرد. شما زمان قابل توجهی را صرف ساخت سیستمهای پیشرفته RAG (بازیابی نسل افزوده) خواهید کرد که میتوانند مستندات واقعی شرکتها - PDFs و spreadsheets و اسلایدها را دریافت کنند و همزمان با پیادهسازی پروتکلهای سختگیرانه، از طریق ارجاعهای قابل راستیآزمایی به منابع، از توهم جلوگیری کنند.
علاوه بر این، مهارتهای شما را با توسعه ایجنتهای پژوهشی خودمختار و پایپلاینهای هوش جلسات، به آینده کار گسترش میدهیم. شما یاد میگیرید چگونه استخراج موارد اقدام از صدا را خودکار کنید و عملیاتهای محتوایی بسازید که محدودیتهای برند را رعایت میکنند. در نهایت، وارد مرحله «مقاومسازی»: بهینهسازی هزینه، کش کردن پرامپت و حسابرسی امنیت میشویم.
در پایان دوره، یک استقرار آماده پورتفولیو خواهید داشت که بالاترین استانداردهای حاکمیت سازمانی، امنیت و مقیاسپذیری را برآورده میکند. چه مهندس باشید، چه معمار یا رهبر فنی، این دوره بلوپرینتی برای هدایت گذار به هوش مصنوعی در سازمان شما ارائه میدهد.
این دوره برای چه کسانی مناسب است؟
- مهندسان نرمافزار که میخواهند LLMs با عملکرد بالا را در اپلیکیشنهای خود یکپارچه کنند.
- مسئولان حاکمیت داده که نیاز دارند حجمهای کاری هوش مصنوعی را به ارائهدهندگان مستقر در اتحادیه اروپا منتقل کنند.
- معماران هوش مصنوعی که سیستمهای RAG را برای مستندات خصوصی سازمانی طراحی میکنند.
- مدیران محصول که میخواهند نسبت هزینه به فایده Mistral در مقایسه با OpenAI را درک کنند.
- CTOs که بر حاکمیت بلندمدت هوش مصنوعی و انطباق با قانون AI اتحادیه اروپا تمرکز دارند.
- مشاوران فناوری که میخواهند برای مشتریان ایجنتهای خودمختار سفارشی بسازند.
مسترکلاس Mistral AI: معرفی LLMs سازمانی و سیستمهای RAG
-
چرا Mistral وجود دارد و چه مسئلهای را حل میکند؟ 06:38
-
Mistral در برابر ارائهدهندگان آمریکایی LLM: مدلهای open-weight در برابر مدلهای بسته 05:02
-
حاکمیت داده اروپایی، GDPR و پیامدهای قانون AI اتحادیه اروپا 04:19
-
شفافیت و پیشبینیپذیری هزینه با Mistral 04:23
-
سناریوهای سازمانی که در آنها Mistral انتخاب مناسبی است 05:20
-
چه زمانی Mistral انتخاب مناسبی نیست؟ 04:45
-
بررسی پلتفرم Mistral (APIs و Playground، گزینههای استقرار) 04:07
-
خانوادههای مدل Mistral و ملاحظات عملی 03:36
-
یکپارچهسازی Mistral در معماریهای واقعی تولید 06:18
-
پرامپتنویسی برای مدلهای Mistral جهت خروجیهای قطعی کسبوکار 07:12
-
ردیابی هزینه، لاگ کردن و نظارت با Mistral 09:29
-
انتقال از پایلوت به تولید با Mistral 14:13
-
تعریف مسئله کسبوکار و معیارهای موفقیت 03:05
-
اتصال اپلیکیشن بکاند به Mistral APIs 03:51
-
دریافت مستندات واقعی شرکت (PDFs، مستندات و اسلایدها) 03:29
-
جلوگیری از توهم با منابع و ارجاعها 03:10
-
ساخت رابط پرسشوپاسخ قابل اعتماد 02:59
-
ردیابی هزینه و نظارت بر استفاده 02:38
-
استقرار داخلی و کنترل دسترسی 04:50
-
انتخاب مورد استفاده واقعی برای پشتیبانی مشتری 02:44
-
آمادهسازی FAQs، سیاستها و محتوای Help Center 11:34
-
پیادهسازی RAG با استفاده از مدلهای Mistral 13:04
-
مدیریت پرسشهای مبهم و خارج از دامنه 07:53
-
ارزیابی کیفیت و دقت پاسخ 06:49
-
طراحی گردشکار پژوهشی مورد استفاده تیمهای استراتژی 03:44
-
اتصال ایجنت به جستجوی وب و APIs خارجی 06:26
-
تقسیم پرسشهای پژوهشی پیچیده 05:46
-
تولید گزارشهای پژوهشی ساختاریافته 04:22
-
زمانبندی اجرای نظارت خودکار 06:51
-
بازبینی نتایج و بهبود دقت 07:08
-
جمعآوری صوت و یادداشتهای واقعی جلسات 06:50
-
یکپارچهسازی سرویسهای تبدیل گفتار به متن با Mistral 05:46
-
تولید آیتمهای قابل اقدام، تصمیمها و خلاصهها 05:43
-
خروجیهای سفارشی برای مدیران در برابر تیمها 05:26
-
جمعآوری صوت و یادداشتهای واقعی جلسات 04:11
-
تعریف اهداف محتوا و محدودیتهای برند 05:17
-
ساخت پایپلاینهای پرامپت و تولید محتوای مخصوص هر پلتفرم 05:00
-
گردشکار بازبینی، ویرایش و تأیید 05:07
-
زمانبندی و انتشار محتوا 04:51
-
حلقه بازخورد عملکرد 07:15
-
تحلیل استفاده واقعی و هزینه توکن 03:35
-
شناسایی گلوگاههای هزینه و تأخیر 02:34
-
کش کردن پرامپت و استفاده مجدد از پاسخها 03:37
-
مسیریابی مدل و تست بار تحت ترافیک واقعی 02:36
-
شناسایی داده حساس و شخصی 04:44
-
پیادهسازی حذف و فیلترینگ 03:58
-
لاگ کردن، مسیرهای حسابرسی و قابلیت ردیابی 03:10
-
اقامت داده و گزینههای استقرار با Mistral 04:02
-
چکلیست بازبینی انطباق با قانون AI اتحادیه اروپا و آزمون امنیتی 05:50
-
شبیهسازی تأیید نهایی 06:16
-
انتخاب پروژه برای نهاییسازی 02:58
-
مقاومسازی برای تولید: هزینه، امنیت و تست خطا 04:57
-
استقرار و دموی لایو 04:47
-
مستندسازی پورتفولیو 04:31
مشخصات آموزش
مسترکلاس Mistral AI: معرفی LLMs سازمانی و سیستمهای RAG
- تاریخ به روز رسانی: 1405/04/12
- سطح دوره:Alls
- تعداد درس:54
- مدت زمان :04:48:46
- حجم :2.94GB
- زبان:دوبله زبان فارسی
- دوره آموزشی:AI Academy