آموزش توسعه اپلیکیشن های هوش مصنوعی با Amazon Bedrock

آموزش توسعه اپلیکیشن های هوش مصنوعی با Amazon Bedrock با عنوان اصلی Building AI Applications with Amazon Bedrock یکی دیگر از آموزش های گروه آموزشی پرووید می باشد که در این قسمت آن را به شما معرفی می کنیم. در این آموزش با قابلیت های Amazon Bedrock و نحوه استفاده از آن برای توسعه اپلیکیشن های مبتنی بر هوش مصنوعی آشنا می شوید. همچنین یاد می گیرید چگونه مدل های مختلف را بررسی و مقایسه کنید، از طریق API با Bedrock ارتباط برقرار کنید و با استفاده از Knowledge Base و Agentها اپلیکیشن های هوشمندتری بسازید.

Amazon Bedrock چیست و چه کاربردی در توسعه اپلیکیشن های هوش مصنوعی دارد؟

Amazon Bedrock یک سرویس مدیریت شده در AWS است که امکان استفاده از مدل های مختلف هوش مصنوعی مولد را از طریق یک پلتفرم یکپارچه فراهم می کند. توسعه دهندگان می توانند با استفاده از این سرویس، بدون نیاز به مدیریت مستقیم زیرساخت اجرای مدل ها، قابلیت های Generative AI را به اپلیکیشن های خود اضافه کنند. شناخت امکانات اصلی Bedrock اولین قدم برای استفاده از آن در توسعه راهکارهای مبتنی بر هوش مصنوعی است.

در این آموزش ابتدا با قابلیت های اصلی Amazon Bedrock و محیط Bedrock Console آشنا می شوید. همچنین یاد می گیرید چگونه از قابلیت Comparison Mode برای بررسی و مقایسه مدل های مختلف استفاده کنید. مقایسه مدل هایی مانند Claude و Haiku به شما کمک می کند تفاوت عملکرد مدل ها را بهتر درک کنید و با توجه به نیاز اپلیکیشن خود، انتخاب مناسب تری داشته باشید.

مقایسه مدل های هوش مصنوعی با Amazon Bedrock و Ollama

انتخاب مدل مناسب یکی از تصمیم های مهم در توسعه اپلیکیشن های Generative AI است. مدل های مختلف از نظر قابلیت ها، نحوه پاسخ گویی و کاربردهای خود تفاوت دارند؛ بنابراین آشنایی با روش مقایسه آن ها به توسعه دهندگان کمک می کند انتخاب آگاهانه تری داشته باشند. در این آموزش علاوه بر مقایسه Claude و Haiku، با نحوه بررسی و انتخاب مدل ها از طریق Amazon Bedrock و Ollama آشنا می شوید.

همچنین مفهوم Dracula Pattern در ارتباط با Bedrock و Claude و نحوه استفاده از آن در تعامل با Ollama بررسی می شود. در کنار این مباحث، برخی تصورات نادرست درباره Generative AI نیز مورد توجه قرار می گیرند. شناخت محدودیت ها و قابلیت های واقعی هوش مصنوعی مولد اهمیت زیادی دارد؛ زیرا به شما کمک می کند هنگام طراحی اپلیکیشن، انتظارات واقع بینانه تری از مدل ها داشته باشید و فناوری مناسب را برای هر کاربرد انتخاب کنید.

کار با Amazon Bedrock API در Bash و Rust

برای استفاده از قابلیت های Amazon Bedrock در یک اپلیکیشن، آشنایی با API این سرویس اهمیت زیادی دارد. API به برنامه های مختلف اجازه می دهد درخواست های خود را به Bedrock ارسال کنند و از پاسخ مدل های هوش مصنوعی استفاده کنند. در این بخش از آموزش با نحوه بررسی و تعامل با Bedrock API از طریق محیط Bash و زبان برنامه نویسی Rust آشنا می شوید و ساختار ارتباط با این سرویس را بهتر درک می کنید.

برای شروع کار، مثال های ساده Hello World با استفاده از Bedrock و Claude در محیط Bash بررسی می شوند. سپس نحوه پیاده سازی نمونه مشابه با Rust و اتصال آن به Bedrock را یاد می گیرید. این مثال ها دید عملی مناسبی از نحوه ارسال درخواست به مدل، دریافت پاسخ و استفاده از قابلیت های Amazon Bedrock در محیط برنامه نویسی فراهم می کنند.

Bedrock Knowledge Bases چیست و چگونه از RAG استفاده می کند؟

یکی از چالش های استفاده از مدل های هوش مصنوعی، دسترسی آن ها به اطلاعات اختصاصی و داده های موردنیاز یک سازمان یا اپلیکیشن است. Knowledge Base در Amazon Bedrock این امکان را فراهم می کند که مدل ها هنگام پاسخ گویی به اطلاعات موجود در منابع داده متصل شوند. این قابلیت معمولاً در کنار معماری RAG استفاده می شود تا پاسخ های تولیدشده بر اساس اطلاعات مرتبط و بازیابی شده از منابع مشخص باشند.

در این آموزش ابتدا با مفهوم Bedrock Knowledge Bases و نحوه عملکرد آن آشنا می شوید و سپس یک نمونه عملی از آن را بررسی می کنید. همچنین ایجاد یک Knowledge Base به صورت Programmatic در محیط CloudShell نمایش داده می شود. این مباحث به شما کمک می کنند تفاوت استفاده از اطلاعات عمومی مدل با بازیابی اطلاعات اختصاصی از منابع داده را درک کنید و از این قابلیت در اپلیکیشن های خود بهره ببرید.

ساخت AI Agent با Amazon Bedrock

AI Agentها می توانند با دریافت دستورالعمل و استفاده از قابلیت ها و ابزارهای مختلف، وظایف مشخصی را انجام دهند. در Amazon Bedrock، Agentها راهی برای توسعه اپلیکیشن هایی هستند که علاوه بر تولید پاسخ متنی، می توانند در یک فرایند مشخص از منابع اطلاعاتی و قابلیت های دیگر استفاده کنند. آشنایی با ساختار Agentها به شما کمک می کند اپلیکیشن های هوشمندتری طراحی کنید که برای انجام وظایف پیچیده تر مناسب باشند.

در این بخش ابتدا با مفهوم و ساختار کلی Bedrock Agents آشنا می شوید و سپس نحوه ایجاد آن ها در Bedrock Console را بررسی می کنید. یکی از موضوعات مهم این قسمت، استفاده از Agentها در کنار RAG است. با ترکیب Agent و Knowledge Base می توان سیستمی طراحی کرد که علاوه بر مدیریت درخواست های کاربر، اطلاعات مرتبط را از منابع داده بازیابی کند و از آن ها برای پاسخ گویی استفاده کند.

این آموزش برای چه کسانی مناسب است؟

این آموزش برای توسعه دهندگانی مناسب است که می خواهند وارد حوزه توسعه اپلیکیشن های مبتنی بر Generative AI شوند و با استفاده از سرویس های AWS قابلیت های هوش مصنوعی را به نرم افزارهای خود اضافه کنند. اگر با مفاهیم برنامه نویسی آشنا هستید و قصد دارید نحوه کار با مدل های زبانی، APIهای هوش مصنوعی و ابزارهای مرتبط با Amazon Bedrock را یاد بگیرید، مباحث این دوره می توانند نقطه شروع مناسبی برای شما باشند.

همچنین توسعه دهندگانی که به دنبال یادگیری روش مقایسه مدل های هوش مصنوعی، کار با Bash و Rust API، پیاده سازی Knowledge Base و ساخت AI Agent هستند، می توانند از موضوعات این آموزش استفاده کنند. در پایان دوره، با مفاهیم اصلی توسعه اپلیکیشن با Amazon Bedrock و ارتباط میان مدل های هوش مصنوعی، RAG، Knowledge Base و Agentها آشنا خواهید شد.