عنوان کتاب: معرفی کتاب مقیاس‌پذیری راهکارهای سازمانی با مدل‌های زبانی بزرگ (راهکارهای جامع تولیدی در مقیاس سازمانی با هوش مصنوعی مولد”Scaling Enterprise Solutions with Large Language Models: Comprehensive End-to-End Generative AI Solutions for Production-Grade Enterprise Solutions”

نویسنده: Arindam Ganguly
ناشر: Apress/Springer
سال انتشار: 2025

📍 با ظهور مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و هوش مصنوعی مولد، سازمان‌ها به دنبال راه‌حل‌هایی برای ادغام این فناوری‌ها در برنامه‌های کاربردی مقیاس‌پذیر و تولیدمحور هستند. این کتاب، نوشته آرین‌دام گانگولی، داده‌محور با بیش از ۹ سال تجربه در توسعه محصولات سازمانی، راهنمایی جامع برای پیاده‌سازی راه‌حل‌های هوش مصنوعی در مقیاس سازمانی ارائه می‌دهد. گانگولی با تجربه در توسعه محصولات هوش مصنوعی، چالش‌های عملی ادغام مدل‌های زبانی در سیستم‌های پیچیده را بررسی می‌کند.
📍 مخاطبان: این کتاب برای دانشمندان داده، مهندسان یادگیری ماشین، معماران سازمانی و توسعه‌دهندگان نرم‌افزار طراحی شده است. چه مبتدی باشید و چه حرفه‌ای، این کتاب با آموزش مفاهیم پایه تا تکنیک‌های پیشرفته، شما را برای ساخت برنامه‌های هوش مصنوعی تولیدمحور آماده می‌کند.
📍 ساختار کتاب شامل ۱۰ فصل است که به صورت گام‌به‌گام از مبانی یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی شروع کرده و تا توسعه راهکارهای عملیاتی، ارزیابی، بهینه‌سازی و حکمرانی مسئولانه هوش مصنوعی ادامه می‌دهد.
🔹 فصل ۱: مبانی یادگیری ماشین
بررسی مفاهیم پایه یادگیری ماشین، شامل الگوریتم‌هایی مانند رگرسیون خطی، درخت تصمیم، و روش‌های ترکیبی نظیر Random Forest و AdaBoost، همراه با معیارهای ارزیابی مانند دقت، صحت، و ماتریس درهم‌ریختگی.
🔹 فصل ۲: پردازش زبان طبیعی (NLP)
معرفی مراحل اصلی پردازش زبان طبیعی، از جمله جمع‌آوری داده، پاک‌سازی، توکن‌سازی، وکتورسازی، و انتخاب مدل، با تمرکز بر ابزارهایی مانند NLTK و Spacy و تکنیک‌های یادگیری عمیق در NLP.
🔹 فصل ۳: از RNN تا ترنسفورمرها و BERT
بررسی مدل‌های بازگشتی (RNN)، مشکلات گرادیان محو شونده، مکانیزم توجه و معماری ترنسفورمرها، با تمرکز بر مدل‌های پیشرفته مانند BERT و ابزارها HuggingFace.
🔹 فصل ۴: مدل‌های زبانی بزرگ
معرفی مدل‌های زبانی بزرگ مانند GPT، یادگیری تقویتی با بازخورد انسانی (RLHF) و استفاده از APIهای OpenAI برای توسعه برنامه‌های کاربردی مبتنی بر مدل‌های زبانی.
🔹 فصل ۵: تولید افزوده شده با بازیابی (RAG)
توضیح مهندسی پرامپت و تکنیک‌های تولید افزوده شده با بازیابی (RAG)، با تمرکز بر ابزارهایی مانند LangChain و پایگاه‌های داده وکتور برای ساخت برنامه‌های هوشمند.
🔹 فصل ۶: ارزیابی و بهینه‌سازی مدل‌های زبانی
بررسی روش‌های ارزیابی مدل‌های زبانی، مدیریت توهمات (Hallucinations) و استفاده از ابزارهایی مانند MLFlow و LangGraph برای بهینه‌سازی و ردیابی عملکرد مدل‌ها.
🔹 فصل ۷: حاکمیت هوش مصنوعی و هوش مصنوعی مسئول
بحث در مورد انصاف، توضیح‌پذیری، و تشخیص رانش داده و مدل، همراه با مقررات هوش مصنوعی و ابزارهایی مانند Langfuse برای حاکمیت پرامپت.
🔹 فصل ۸: افزودن هوش به برنامه‌های سازمانی
طراحی چت‌بات‌های هوشمند و ادغام آن‌ها با سیستم‌های مدیریت ارتباط با مشتری (CRM) مانند HubSpot، همراه با ایجاد پایگاه‌های دانش برای برنامه‌های سازمانی.
🔹 فصل ۹: خطوط لوله داده در هوش مصنوعی مولد
بررسی فرمت‌های داده ( JSON، CSV، Parquet)، ذخیره‌سازی داده با ابزارهایی مانند MinIO، و پردازش جریان داده با Apache Kafka برای پشتیبانی از برنامه‌های هوش مصنوعی.
🔹 فصل ۱۰: جمع‌بندی و بهینه‌سازی
ارائه استراتژی‌هایی برای کاهش هزینه با استفاده از مدل‌های زبانی کوچک مانندPhi 3.5 ، تنظیم دقیق مدل‌ها با تکنیک‌هایی مانند LoRA، و انتخاب رویکردهای ترکیبی مانند RAG و مدل‌های بلند زمینه.
📍 چرا این کتاب؟
این کتاب با ترکیب مفاهیم پایه و تکنیک‌های پیشرفته، راهکارهای عملی برای ادغام هوش مصنوعی در برنامه‌های سازمانی ارائه می‌دهد. گانگولی با تجربه خود در توسعه محصولات، خوانندگان را از مفاهیم اولیه تا پیاده‌سازی‌های پیچیده هدایت می‌کند.
📍 منبع ارزشمند: اگر به دنبال منبعی هستید که شما را از یادگیری ماشین پایه تا پیاده‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ در محیط‌های تولید هدایت کند، این کتاب انتخابی عالی است.