آموزش مدل های زبانی، چت بات و عامل هوشمند اصفهان| مجتمع آموزشی مهرگان

آموزش مدل‌های زبانی، چت‌بات‌ها و عامل‌های هوشمند مسیری عملی برای ورود به دنیای هوش مصنوعی کاربردی است. در این آموزش، مفاهیم پایه LLMها در کنار ساخت چت‌بات و Agentهای هوشمند بررسی می‌شود. تمرکز دوره بر درک منطق مدل‌ها و پیاده‌سازی واقعی آن‌ها در پروژه‌های عملی است. این مسیر آموزشی برای افرادی طراحی شده که می‌خواهند هوش مصنوعی را فراتر از تئوری یاد بگیرند.

مدل‌های زبانی (LLM) چیستند و چگونه کار می‌کنند؟

مدل‌های زبانی بزرگ یا LLMها هسته اصلی بسیاری از سیستم‌های هوش مصنوعی مدرن هستند. این مدل‌ها با استفاده از معماری Transformer، الگوهای زبانی را از حجم عظیمی از داده‌ها یاد می‌گیرند. در آموزش مدل‌های زبانی، مفاهیمی مثل Token، Embedding و Attention به‌صورت ساده و کاربردی بررسی می‌شوند. درک این ساختارها پایه ورود به طراحی چت‌بات‌ها و عامل‌های هوشمند است.

معماری Transformer و نقش آن در هوش مصنوعی

Transformerها تحول بزرگی در پردازش زبان طبیعی ایجاد کردند. این معماری با استفاده از مکانیزم Attention، ارتباط بین کلمات را به‌صورت هوشمند تحلیل می‌کند. تقریباً تمام مدل‌های زبانی مدرن مثل GPT و LLaMA بر پایه Transformer ساخته شده‌اند. یادگیری این معماری، دید فنی دقیقی نسبت به عملکرد مدل‌های زبانی ایجاد می‌کند.

آشنایی با انواع مدل‌های زبانی پرکاربرد

مدل‌های زبانی تنوع زیادی دارند و هرکدام کاربرد خاص خود را دارند. مدل‌هایی مانند GPT ، Claude، LLaMA، Mistral و Gemma در پروژه‌های مختلف استفاده می‌شوند. در دوره مدل‌های زبانی، تفاوت این مدل‌ها از نظر عملکرد و کاربرد بررسی می‌شود. این شناخت به انتخاب درست مدل برای پروژه‌های واقعی کمک می‌کند.

کنترل رفتار مدل‌ها و Prompt Engineering

Prompt Engineering یکی از مهارت‌های کلیدی در کار با مدل‌های زبانی است. با طراحی صحیح Prompt می‌توان خروجی مدل را به‌صورت هدفمند کنترل کرد. مفاهیمی مانند Role Prompt، Chain Prompt و Decorator در این بخش بررسی می‌شوند. این مهارت در ساخت چت‌بات‌ها و Agentهای هوشمند نقش حیاتی دارد.

ساخت چت‌بات‌های هوشمند و LangChain

LangChain ابزاری قدرتمند برای ساخت چت‌بات و سیستم‌های مبتنی بر LLM است. در این بخش مفاهیم Chain، Agent، Memory و Tools آموزش داده می‌شود. اتصال مدل‌های مختلف مثل OpenAI، HuggingFace و Ollama بررسی می‌گردد. این مرحله نقطه ورود عملی به آموزش چت‌بات‌ها محسوب می‌شود.

جستجوی معنایی در چت‌بات‌ها

RAG یا Retrieval Augmented Generation امکان اتصال مدل به داده‌های واقعی را فراهم می‌کند. با استفاده از Vector Databaseهایی مثل FAISS و Chroma، جستجوی معنایی انجام می‌شود. این تکنیک باعث افزایش دقت پاسخ‌های چت‌بات می‌شود. RAG یکی از مهم‌ترین بخش‌های آموزش عامل‌های هوشمند است.

عامل‌های هوشمند و تصمیم‌گیری چندمرحله‌ای

Agentها سیستم‌هایی هستند که می‌توانند تصمیم‌گیری پویا انجام دهند. در این بخش، ترکیب LangChain و LangGraph برای ساخت Agent بررسی می‌شود. طراحی جریان وضعیت (State Flow) و Nodeهای مکالمه آموزش داده می‌شود. این مفاهیم پایه ساخت سیستم‌های خودکار و سازمانی هستند.

تفاوت چت‌بات و Agent هوشمند

چت‌بات‌ها معمولاً پاسخ‌محور هستند و تعامل محدودی دارند. Agentهای هوشمند می‌توانند تصمیم بگیرند، ابزار استفاده کنند و چندمرحله‌ای عمل کنند. در آموزش عامل‌های هوشمند، این تفاوت‌ها به‌صورت عملی دیده می‌شود. این شناخت برای طراحی سیستم‌های پیشرفته ضروری است.

Vector Database چیست و چرا اهمیت دارد؟

Vector Database داده‌ها را به‌صورت بردار ذخیره می‌کند. این ساختار امکان جستجوی معنایی دقیق را فراهم می‌سازد. در دوره چت‌بات‌ها، FAISS و Chroma به‌صورت عملی آموزش داده می‌شوند. این بخش پایه پیاده‌سازی RAG است.

اجرای مدل‌های محلی با Ollama

Ollama امکان اجرای مدل‌های متن‌باز به‌صورت محلی را فراهم می‌کند. این روش برای حفظ حریم داده‌ها بسیار کاربردی است. اتصال Ollama به LangChain در پروژه‌های عملی بررسی می‌شود. این بخش برای پروژه‌های سازمانی اهمیت بالایی دارد.

آموزش کاربردی مدل‌های زبانی، چت‌بات‌ها و عامل‌های هوشمند

این دوره به‌صورت کاملاً عملی و حضوری برگزار می‌شود. فضای کلاس حضوری باعث می‌شود مفاهیم پیچیده ساده‌تر درک شوند. کار با پروژه‌های واقعی و مشاهده خطاها، یادگیری را عمیق‌تر می‌کند. تعامل مستقیم با مدرس و سایر هنرجویان تجربه‌ای ارزشمند ایجاد می‌کند. این نوع آموزش معمولاً ماندگاری بالاتری نسبت به آموزش صرفاً آنلاین دارد.اگر می‌خواهید منطق پشت چت‌بات‌ها و Agentها را واقعاً بفهمید، این مسیر آموزشی می‌تواند نقطه شروع مناسبی باشد.

اتوماسیون هوشمند چیست و چه کاربردی دارد؟

اتوماسیون هوشمند به استفاده از عامل‌های هوشمند و ابزارهای هوش مصنوعی برای اجرای خودکار فرآیندها گفته می‌شود. در این رویکرد، تصمیم‌گیری صرفاً مبتنی بر قوانین ثابت نیست و سیستم می‌تواند بر اساس داده و شرایط، واکنش متفاوتی نشان دهد. ترکیب مدل‌های زبانی با ابزارهایی مانند n8n امکان ساخت Workflowهای پویا را فراهم می‌کند. این نوع اتوماسیون در کسب‌وکارها، پشتیبانی مشتری و پردازش داده کاربرد گسترده‌ای دارد.

سوالات متداول درباره مدل های زبانی، چت باتها و عاملهای هوشمند

سوالاتی که ممکن است برای شما پیش بیاید به شرح زیر است:

آموزش مدل‌های زبانی چیست؟

آموزش مدل‌های زبانی به یادگیری ساختار و عملکرد LLMها مانند GPT و LLaMA گفته می‌شود. در این آموزش، مفاهیم پایه و کاربرد عملی مدل‌ها بررسی می‌شود.

دوره آموزش چت‌بات هوشمند شامل چه مباحثی است؟

این دوره شامل ساخت چت‌بات با LangChain، RAG و اتصال به مدل‌های زبانی است. تمرکز اصلی بر پیاده‌سازی عملی و استفاده واقعی از مدل‌هاست.

تفاوت آموزش چت‌بات و آموزش عامل‌های هوشمند چیست؟

چت‌بات‌ها بیشتر پاسخ‌محور هستند، اما عامل‌های هوشمند تصمیم‌گیری چندمرحله‌ای دارند. در آموزش عامل‌های هوشمند، Agentها با ابزار و Workflow ترکیب می‌شوند.

آیا آموزش مدل‌های زبانی برای مبتدیان مناسب است؟

آموزش از مفاهیم پایه مثل Transformer و Prompt Engineering شروع می‌شود. افراد بدون پیش‌زمینه عمیق هم می‌توانند مسیر یادگیری را آغاز کنند.

بعد از دوره مدل‌های زبانی چه مهارت‌هایی کسب می‌کنیم؟

در پایان دوره، توانایی ساخت چت‌بات و Agent هوشمند به‌دست می‌آید. این مهارت‌ها پایه ورود به حوزه‌های پیشرفته‌تر هوش مصنوعی هستند.

سرفصل های دوره آموزش مدل‌های زبانی و چت‌بات‌ها و عاملهای هوشمند

بخش 1: مبانی مدل‌های زبانی
• معرفی معماری Transformer و LLM
• مفاهیم Token, Embedding, Attention
• انواع مدل‌ها (GPT, Claude, LLaMA, Mistral, Gemma...)
• Prompt Engineering (Role, Chain, Decorator)
• مقدمه RAG و کاربرد آن در چت‌بات‌ها
بخش 2: LangChain و ساخت چت‌بات
• مفاهیم Chain، Agent، Memory، Tools
• اتصال LLM‌ها (OpenAI, HuggingFace, Ollama)
• بارگذاری و مدیریت داده‌ها (PDF, Web, Text)
• ساخت Vector DB (FAISS / Chroma)
• جستجوی معنایی و RAG در LangChain
• ساخت Agent با Tool و Function Calling
بخش 3: LangGraph و گفتگوهای چندمرحله‌ای
• معرفی LangGraph و مفهوم گراف مکالمه
• طراحی Node و جریان وضعیت (State Flow)
• ترکیب LangChain + LangGraph برای Agent هوشمند
• پروژه: Agent چندمرحله‌ای با تصمیم‌گیری پویا
بخش 4: Ollama و اجرای مدل‌های محلی (3 ساعت)
• آشنایی با Ollama و مزایای Local LLMs
• نصب، پیکربندی و اجرای مدل‌های متن‌باز
• اتصال Ollama به LangChain
بخش 5: n8n و طراحی Workflow هوشمند
• آشنایی با n8n و مفهوم اتوماسیون
• اتصال n8n به LangChain / Ollama
• ساخت Workflow ترکیبی و Agent خودکار
• پروژه پایانی: Agent سازمانی خودکار (LangChain + n8n)