کتاب Generative AI Design Patterns

الگوهای طراحی هوش مصنوعی مولد: راه‌حل‌هایی برای چالش‌های رایج

اگر یک مهندس هوش مصنوعی هستید که در حال ساخت برنامه‌های هوش مصنوعی مولد (GenAI) هستید، احتمالاً شکاف آزاردهنده‌ای را بین سهولت ایجاد نمونه‌های اولیه تأثیرگذار و پیچیدگی استقرار مطمئن آن‌ها در محیط عملیاتی تجربه کرده‌اید. در حالی که مدل‌های بنیادی ساخت نسخه‌های نمایشی جذاب را آسان می‌کنند، سیستم‌های تولیدی نیازمند راه‌حل‌هایی برای چالش‌های اساسی هستند: توهم‌زایی (hallucinations) که دقت را به خطر می‌اندازد، خروجی‌های ناسازگار که فرآیندهای پسینی را مختل می‌کنند، شکاف‌های دانشی که کاربرد سازمانی را محدود می‌سازند، و مشکلات قابلیت اطمینان که سیستم‌ها را برای کاربردهای حیاتی نامناسب می‌سازند.

این کتاب با ارائه ۳۲ الگوی طراحی آزموده‌شده که به مشکلات تکراری در هنگام ساخت برنامه‌های GenAI در سطح تولید می‌پردازند، این شکاف را پر می‌کند. این الگوها ساختارهای صرفاً نظری نیستند—بلکه راه‌حل‌های اثبات‌شده‌ای را کدگذاری می‌کنند که اغلب از تحقیقات پیشرفته استخراج شده و توسط متخصصانی که با موفقیت سیستم‌های GenAI را در مقیاس بزرگ به کار گرفته‌اند، پالایش شده‌اند.

یادگیری ماشین نظارت‌شده (ML) شامل آموزش یک مدل خاص برای یک مسئله بر روی یک مجموعه داده بزرگ از مثال‌های ورودی و خروجی است—اما برنامه‌های GenAI به ندرت شامل فاز آموزشی هستند. در عوض، آن‌ها معمولاً از مدل‌های بنیادی با هدف عمومی استفاده می‌کنند. تمرکز کتاب Generative AI Design Patterns بر الگوهای طراحی برای برنامه‌های هوش مصنوعی است که بر اساس مدل‌های بنیادی مانند GPT از OpenAI، Claude از Anthropic، Gemini از گوگل، یا Llama از متا ساخته شده‌اند.

در کتاب Generative AI Design Patterns، ما تمام فرآیند کاری مهندسی هوش مصنوعی را پوشش می‌دهیم. پس از یک مقدمه در فصل ۱، فصل ۲ الگوهای عملی برای کنترل سبک و فرمت محتوا (از جمله Logits Masking [الگوی ۱] و Grammar [الگوی ۲]) را ارائه می‌دهد. فصل ۳ و ۴ ادغام دانش خارجی را از طریق پیاده‌سازی‌های پیچیده تولید با بازیابی تقویت‌شده (RAG) پوشش می‌دهند، از Basic RAG (الگوی ۶) تا Deep Search (الگوی ۱۲).

فصل ۵ در مورد افزایش قابلیت‌های استدلالی مدل شما با الگوهایی مانند Chain of Thought (الگوی ۱۳)، Tree of Thoughts (الگوی ۱۴) و Adapter Tuning (الگوی ۱۵) است.

فصل ۶ بر روی ساخت سیستم‌های قابل اعتماد با الگوهای LLM-as-Judge (الگوی ۱۷)، Reflection (الگوی ۱۸) و Prompt Optimization (الگوی ۲۰) تأکید دارد.

فصل ۷ در مورد ایجاد سیستم‌های عاملیت‌محور (Agentic) است، از جمله Tool Calling (الگوی ۲۱) و Multiagent Collaboration (الگوی ۲۳).

فصل ۸ بهینه‌سازی استقرار (شامل Small Language Model [الگوی ۲۴] و Inference Distribution Testing [الگوی ۲۷]) را پوشش می‌دهد و فصل ۹ در مورد پیاده‌سازی حفاظ‌های ایمنی (Safety Guardrails) است، از جمله Self-Check (الگوی ۳۱) و Comprehensive Guardrails (الگوی ۳۲).

مخاطبان کتاب Generative AI Design Patterns چه کسانی هستند؟

این کتاب برای مهندسان نرم‌افزار، دانشمندان داده و معماران سازمانی است که برنامه‌هایی را می‌سازند که توسط مدل‌های بنیادی GenAI قدرت می‌گیرند.

کتاب Generative AI Design Patterns راه‌حل‌های اثبات‌شده‌ای را گردآوری می‌کند که می‌توانید برای حل چالش‌های رایجی که هنگام ساخت برنامه‌ها و عامل‌های GenAI به وجود می‌آیند، به کار گیرید. آن را بخوانید تا بیاموزید متخصصان این حوزه چگونه با چالش‌هایی مانند توهم‌زایی، پاسخ‌های غیرقطعی، محدودیت‌های دانشی و نیاز به سفارشی‌سازی یک مدل برای صنعت یا سازمان خود برخورد می‌کنند. مشکلات دیرین مهندسی نرم‌افزار در این حوزه راه‌حل‌های جدیدی دارند.

به عنوان مثال، روش‌هایی برای رعایت محدودیت‌های تأخیر (Latency) و هزینه‌ها شامل تقطیر (distillation)، رمزگشایی گمانه‌زنانه (speculative decoding)، حافظه پنهان پرامپت (prompt caching) و تولید الگو (template generation) هستند.

درک الگوهای مختلف در کتاب Generative AI Design Patterns نیازمند سطوح مختلف دانش پیش‌زمینه است. به عنوان مثال، Chain of Thought (الگوی ۱۳) به دانشی بیش از برنامه‌نویسی اولیه نیاز ندارد، Tool Calling (الگوی ۲۱) نیازمند درک طراحی API است و Dependency Injection (الگوی ۱۹) به مقداری تجربه در توسعه نرم‌افزار در مقیاس بزرگ نیاز دارد.

با این حال، Content Optimization (الگوی ۵) نیازمند آشنایی با آمار و ML است، و Small Language Model (الگوی ۲۴) نیازمند درک بهینه‌سازی سخت‌افزاری است. ما انتظار داریم که ۷۵ درصد از کتاب توسط یک مهندس نرم‌افزار تازه‌کار یا یک دانشجوی سال سوم علوم کامپیوتر قابل خواندن و درک باشد. بخش باقی‌مانده نیازمند دانش تخصصی یا تجربه است.

مهندسی هوش مصنوعی همپوشانی زیادی با مهندسی نرم‌افزار، مهندسی داده و ML دارد—اما در این کتاب، تمرکز خود را به هسته مهندسی هوش مصنوعی محدود کرده‌ایم. ما شما را تشویق می‌کنیم که کتاب Generative AI Design Patterns را به عنوان مکملی برای متون مربوط به الگوها در زمینه‌های مرتبط در نظر بگیرید.

به طور خاص، کتاب Machine Learning Design Patterns (انتشارات O’Reilly)، که Valliappa Lakshmanan یکی از نویسندگان آن است، راه‌حل‌های اثبات‌شده برای مسائل تکراری را که هنگام آموزش یک مدل یادگیری ماشین سفارشی برای یک مشکل خاص با آن مواجه می‌شوید، پوشش می‌دهد.

بسته به مورد استفاده، احتمالاً خود را در حال کار با هر دو مدل ML سفارشی و مدل‌های بنیادی با هدف عمومی خواهید دید. در برخی شرایط، ممکن است با یک مدل بنیادی شروع کنید، اما سپس متوجه شوید که موارد خاص (edge cases) نیازمند سفارشی‌سازی (یا تنظیم دقیق/Fine-tuning) آن برای مشکل شما هستند.

کتاب Generative AI Design Patterns و Machine Learning Design Patterns مکمل یکدیگر هستند و به شما کمک می‌کنند با هر دو مدل کار کنید، بنابراین توصیه می‌کنیم هر دو را مطالعه نمایید.