کتاب Learn Mistral

این کتاب یک راهنمای عملی برای کار با مدل‌های میسترال و تولید تقویت‌شده با بازیابی (RAG) است که برای توسعه‌دهندگان، دانشمندان داده، و متخصصان فناوری طراحی شده است که می‌خواهند شکاف بین نظریه و کاربرد را پر کنند. این کتاب ابتدا مفاهیم اصلی مدل‌های زبان بزرگ (LLM) و اِمبِدینگ‌ها را معرفی می‌کند، سپس با کارگاه‌های عملی پیش می‌رود که ساخت سیستم‌های چت، تنظیم مدل‌ها، طراحی پایپ‌لاین‌های RAG، دستیاران برنامه‌نویسی، کاربردهای امنیتی و استقرار در مقیاس بزرگ با استفاده از AWS Bedrock و Google Vertex AI را پوشش می‌دهد.

کتاب Learn Mistral برای سازندگان، کاوشگران، و ذهن‌های کنجکاوی در نظر گرفته شده است که بهترین یادگیری را از طریق انجام دادن تجربه می‌کنند. هر فصل، تئوری بنیادی را با کارگاه‌های ماژولار ترکیب می‌کند و به شما اجازه می‌دهد تا به موضوعاتی که برایتان جذاب‌تر است بپردازید، در حالی که مطمئن می‌شوید بخش‌های اولیه، شما را با تنظیمات و طرز فکر لازم آماده کرده‌اند. رویکرد کتاب بر مهارت‌های عملی با حداقل هزینه تأکید دارد—با استفاده از پایتون (Python)، گوگل کولَب (Google Colab)، وی‌اس کد (VS Code)، و سرویس‌های ابری که می‌توانند در سطح رایگان یا با بودجه‌های متوسط اجرا شوند.

گرچه تقریباً دوسوم کتاب به بخش‌های عملی اختصاص دارد، اما فصل‌های تئوری اولیه نباید نادیده گرفته شوند. این فصول، بلوک‌های سازنده LLMها، اِمبِدینگ‌ها و RAG را ایجاد می‌کنند که تمرین‌های بعدی را معنادارتر و مؤثرتر می‌سازند. هر کارگاه به‌طور مستقل قابل انجام است، اما مراحل تنظیم رایج مانند کلیدهای API و پیکربندی محیط یک بار معرفی شده و در فصل‌های بعدی کتاب Learn Mistral مفروض گرفته شده‌اند. برای کسانی که آماده پیشرفت بیشتر هستند، چالش‌های فوق برنامه در طول کتاب گنجانده شده است، که خوانندگان را تشویق به آزمایش فراتر از تمرین‌های هدایت‌شده و الهام‌بخشیدن برای گسترش پروژه‌هایشان در مسیرهای جدید می‌کند.

به‌طور خلاصه، کتاب Learn Mistral هم یک همراه کارگاهی است و هم یک راهنمای مرجع. این کتاب شما را به دانش و مهارت‌های لازم برای ساخت سیستم‌های هوشمند مجهز می‌کند، در حالی که فضا را برای خلاقیت، کاوش، و نوآوری باقی می‌گذارد.

مخاطبان کتاب Learn Mistral

این کتاب به‌گونه‌ای طراحی شده است که به‌طور یکسان برای متخصصان علم داده، مهندسان نرم‌افزار و علاقه‌مندان به هوش مصنوعی/LLM که می‌خواهند مهارت‌های عملی خود را با مدل‌های میسترال و RAG توسعه دهند، جالب باشد. چه در زمینه‌های مهندسی نرم‌افزار، علم داده، هوش تجاری یا کاربردهای صنعتی کار می‌کنید، این کتاب هم مفاهیم و هم پروژه‌های عملی لازم برای به‌کارگیری مؤثر هوش مصنوعی در سناریوهای واقعی در دامنه‌های مختلف را ارائه می‌دهد.

داشتن دانش کاری از پایتون و مبانی NumPy و pandas مفید است؛ با این حال، مطالب همچنان قابل فهم باقی می‌مانند، با راهنماهای گام‌به‌گام جامع برای رفع هرگونه کاستی. آشنایی با ساختارهای داده (لیست‌ها، دیکشنری‌ها، آرایه‌ها) و مفاهیم اصلی ریاضی در جبر خطی، احتمال و حسابان مفید خواهد بود، اگرچه به‌طور جدی لازم نیست. این کتاب طراحی شده است تا تئوری را با کاربرد پیوند دهد و ایده‌های پیشرفته را برای هر کسی که آماده آزمایش و ساخت است، قابل دسترس کند.

موضوعات تحت پوشش کتاب Learn Mistral

• فصل ۱، نقاط قوت، محدودیت‌ها و موارد استفاده مدل‌های زبان: بررسی می‌کند که LLMهایی مانند Mistral 8B در چه زمینه‌هایی برتری دارند (خلاصه‌سازی، ترجمه، تولید متن، درک زمینه‌ای) و کجا کم می‌آورند (تصمیم‌گیری در زمان واقعی، تعمیم و سوگیری). همچنین روش‌های بنیادی مورد استفاده در طول کتاب (RAG، جستجوی معنایی، طبقه‌بندی اسناد و ارزیابی عملکرد) را معرفی می‌کند، در حالی که پیش‌نمایشی از گردش کارهای عامل و استقرار در AWS Bedrock و Google Vertex AI ارائه می‌دهد.
• فصل ۲، راه‌اندازی چت خودتان: یک راهنمای گام‌به‌گام برای ساخت یک سیستم چت هوش مصنوعی محلی امن با مدل‌های میسترال با استفاده از Ollama ارائه می‌دهد، از جمله سفارشی‌سازی با Modelfiles، system prompts، و تنظیم پارامترها. همچنین ادغام با Obsidian و یک واسط کاربری وب برای دسترسی چندکاربره، همراه با ویژگی‌های حاکمیت و توصیه‌های سخت‌افزاری برای نیازهای مختلف استقرار را نشان می‌دهد.
• فصل ۳، مدیریت مدل: توضیح می‌دهد که چگونه پارامترهایی مانند دما (temperature)، top_k، top_p و جریمه‌ها (penalties) بر خروجی مدل زبان تأثیر می‌گذارند و چگونه system prompts زمینه، لحن و رفتار را شکل می‌دهند. این فصل از کتاب Learn Mistral هم مبانی ریاضی و هم کارگاه‌های عملی را فراهم می‌کند و خوانندگان را برای پالایش کیفیت تولید و تنظیم مدل‌ها برای دقت، خلاقیت و کنترل مجهز می‌سازد.
• فصل ۴، تسلط بر اِمبِدینگ‌ها: معرفی می‌کند که چگونه بردارها معنا را در فضای چندبعدی نشان می‌دهند و روش‌هایی برای اندازه‌گیری و بصری‌سازی شباهت معنایی نشان می‌دهد. این فصل کارگاه‌های عملی با Mistral و Pinecone برای ساخت سیستم‌های جستجوی معنایی، مقایسه اِمبِدینگ‌ها و به‌کارگیری آن‌ها در کاربردهای واقعی مانند توصیه‌ها، طبقه‌بندی اسناد و جستجو ارائه می‌دهد.

• فصل ۵، عامل‌ها: از اتوماسیون تا هوشمندی: توضیح می‌دهد که چگونه عامل‌ها فراتر از اتوماسیون سنتی می‌روند با ترکیب حلقه‌های استدلال، ابزارها و حافظه با LLMها برای ایجاد سیستم‌های تطبیق‌پذیر و هدف‌محور. این فصل از کتاب Learn Mistral کارگاه‌های عملی برای ساخت گردش کارهای چندعاملی، عامل‌های تخصصی خدمات مشتری و پایپ‌لاین‌های مبتنی بر n8n، ضمن معرفی روش‌هایی برای ارزیابی عملکرد و استقرار تعاملی، فراهم می‌کند.
• فصل ۶، شکافتن گردش کارهای RAG: معماری تولید تقویت‌شده با بازیابی را معرفی می‌کند، شامل مراحل نمایه‌سازی (indexing)، بازیابی (retrieval) و تولید (generation) به‌عنوان مراحل اصلی برای پایه‌گذاری خروجی‌های LLM در داده‌های خارجی. این فصل از کتاب Learn Mistral کارگاه‌های عملی را فراهم می‌کند که از یک پایپ‌لاین RAG پایه به روش‌های پیشرفته مانند بسط چندپرسشی، زیرپرسش‌های اتمی و تعمیم گام‌به‌عقب پیش می‌روند و امکان طراحی سیستم‌های مقیاس‌پذیر و زمینه‌آگاه را فراهم می‌سازند.
• فصل ۷، برنامه‌نویسی با میسترال: نشان می‌دهد که چگونه مدل‌های Mistral و Codestral می‌توانند به‌عنوان دستیاران برنامه‌نویسی عمل کنند، از تحلیل مخازن با جستجوی مبتنی بر RAG تا تولید و توضیح کد به‌طور مستقیم در VS Code. این فصل از کتاب Learn Mistral کارگاه‌های عملی برای ساخت یک دستیار کد مکالمه‌ای، استفاده از تولید Fill-in-the-Middle و ادغام با ابزارهایی مانند Flask و واسط‌های وب برای تسریع توسعه و اشکال‌زدایی ارائه می‌دهد.
• فصل ۸، ساخت دفاع‌های هوشمندتر با میسترال: نشان می‌دهد که چگونه LLMها می‌توانند با خودکارسازی تحلیل گزارش‌ها، تشخیص ناهنجاری‌ها و شناسایی آسیب‌پذیری‌هایی مانند تزریق SQL، اسکریپت‌نویسی متقابل سایت و پیکربندی‌های ابری نادرست، امنیت سایبری را تقویت کنند. از طریق کارگاه‌های عملی، نشان می‌دهد که چگونه می‌توان قوانین فایروال را ایمن کرد، اسکریپت‌های Terraform را ممیزی کرد و امنیت برنامه‌ها و ابر را با استفاده از Mistral و Codestral تقویت کرد.

• فصل ۹، چالش‌های عملی RAG: پروژه‌های پایان‌باز ارائه می‌دهد که تولید تقویت‌شده با بازیابی را فراتر از مثال‌های هدایت‌شده به آزمایش در دنیای واقعی سوق می‌دهد. این فصل از کتاب Learn Mistral خوانندگان را به طراحی دستیاران پرسش و پاسخ خاص دامنه و خلاصه‌سازهای خبری در زمان واقعی به چالش می‌کشد، با تأکید بر خلاقیت، تنظیم دقیق و طراحی سیستم مقیاس‌پذیر.
• فصل ۱۰، میسترال در AWS Bedrock: توضیح می‌دهد که چگونه AWS Bedrock با فراهم کردن دسترسی مدیریت‌شده به مدل‌های میسترال با ادغام امن IAM، مقیاس‌پذیری بدون سرور و کارایی هزینه، استقرار LLM را ساده می‌کند. این فصل از کتاب Learn Mistral خوانندگان را از طریق کارگاه‌های عملی شامل تنظیم محیط، تعاملات مبتنی بر API با boto3 و نظارت با CloudWatch برای ساخت برنامه‌های هوش مصنوعی واقعی راهنمایی می‌کند.

• فصل ۱۱، مهار قدرت میسترال از طریق Google Cloud Vertex AI: نشان می‌دهد که چگونه مدل‌های میسترال را در Google Cloud با استفاده از Vertex AI و Model Garden مستقر کرده و با آن‌ها تعامل داشت، شامل احراز هویت، استنتاج همزمان و جریانی، و ادغام با سرویس‌های ابری. این فصل از کتاب Learn Mistral خوانندگان را از طریق کارگاه‌های عملی در Colab و VS Code برای ساخت گردش کارهای پایتون ماژولار و آماده تولید برای اجرای LLMها در محیط‌های مدیریت‌شده و مقیاس‌پذیر راهنمایی می‌کند.