آموزش ساخت اپلیکیشن های مبتنی بر Amazon Bedrock و توسعه چت بات هوشمند

آموزش ساخت اپلیکیشن های مبتنی بر Amazon Bedrock و توسعه چت بات هوشمند با عنوان اصلی Building Applications Using 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 نحوه توسعه اپلیکیشن های هوش مصنوعی با استفاده از Amazon Bedrock، LangChain و Streamlit آشنا می شوید و یاد می گیرید چگونه یک چت بات هوشمند مبتنی بر RAG ایجاد کنید. همچنین با توسعه رابط کاربری، مدیریت تاریخچه مکالمات، یکپارچه سازی Amazon Kendra و استفاده از Bedrock Agents قابلیت های اپلیکیشن خود را گسترش می دهید.

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

Amazon Bedrock یک سرویس مدیریت شده در AWS است که دسترسی به مدل های مختلف هوش مصنوعی مولد را از طریق یک API یکپارچه فراهم می کند. با استفاده از این سرویس می توانید قابلیت های مدل های زبانی را در اپلیکیشن های خود به کار بگیرید و راهکارهایی مانند چت بات های هوشمند و سیستم های مبتنی بر پردازش زبان طبیعی توسعه دهید. برای شروع کار با Bedrock، آشنایی با محیط AWS و نحوه تنظیم دسترسی ها و Credentials اهمیت دارد.

در ابتدای این آموزش با مفاهیم و ابزارهای اصلی موردنیاز برای ساخت اپلیکیشن آشنا می شوید. علاوه بر Amazon Bedrock، دو فناوری LangChain و Streamlit نیز معرفی می شوند. LangChain به توسعه اپلیکیشن های مبتنی بر مدل های زبانی کمک می کند و Streamlit ابزاری برای ساخت رابط کاربری اپلیکیشن های مبتنی بر Python است. همچنین با مفهوم RAG و مدل های مختلف هوش مصنوعی آشنا می شوید تا درک مناسبی از اجزای اصلی پروژه داشته باشید.

RAG چیست و چگونه در ساخت چت بات هوشمند استفاده می شود؟

یکی از چالش های ساخت چت بات با مدل های زبانی، پاسخ گویی بر اساس اطلاعات اختصاصی و داده های خارج از دانش اولیه مدل است. روش Retrieval-Augmented Generation یا RAG این امکان را فراهم می کند که سیستم پیش از تولید پاسخ، اطلاعات مرتبط را از یک منبع داده بازیابی کند و آن ها را در اختیار مدل قرار دهد. به این ترتیب، چت بات می تواند پاسخ های خود را بر اساس محتوای یک Knowledge Base ارائه کند.

در این آموزش با یک سناریوی کاربردی برای ساخت چت بات آشنا می شوید و معماری کلی آن را بررسی می کنید. سپس یاد می گیرید چگونه Knowledge Base موردنیاز را راه اندازی کنید و کدهای لازم برای ارتباط با آن را بنویسید. در ادامه، عملکرد این بخش را به صورت عملی مشاهده می کنید و با نحوه اتصال اجزای مختلف سیستم به یکدیگر آشنا می شوید. این فرایند پایه اصلی توسعه چت بات مبتنی بر RAG در پروژه خواهد بود.

ساخت رابط کاربری چت بات با Streamlit و LangChain

یک چت بات کاربردی علاوه بر منطق پردازش درخواست ها، به رابط کاربری مناسبی نیاز دارد تا کاربران بتوانند به سادگی با آن تعامل کنند. Streamlit این امکان را فراهم می کند که با استفاده از Python رابط کاربری وب ایجاد کنید. در کنار آن، LangChain می تواند بخش های مختلف تعامل با مدل زبانی و مدیریت فرایندهای مرتبط با آن را سازمان دهی کند. ترکیب این ابزارها با Amazon Bedrock بستری برای ساخت اپلیکیشن های مکالمه محور فراهم می کند.

در این بخش از آموزش، نحوه اضافه کردن Streamlit به پروژه را در چند مرحله پیاده سازی می کنید. ابتدا بخش های موردنیاز رابط کاربری را به کدهای اپلیکیشن متصل می کنید و سپس نتیجه را در قالب یک Demo مشاهده خواهید کرد. با این روش، می توانید نحوه ارتباط رابط کاربری با Knowledge Base و بخش پردازش هوشمند چت بات را بهتر درک کنید و یک تجربه تعاملی برای کاربران ایجاد کنید.

مدیریت تاریخچه مکالمات در چت بات هوشمند

یکی از قابلیت های مهم در توسعه چت بات های مکالمه محور، حفظ تاریخچه گفتگو است. اگر سیستم فقط پیام فعلی کاربر را در نظر بگیرد، ممکن است نتواند ارتباط میان پرسش های متوالی را به درستی تشخیص دهد. با نگهداری Conversation History، چت بات می تواند پیام های قبلی را نیز در فرایند پردازش در نظر بگیرد و پاسخ هایی متناسب با زمینه مکالمه ارائه کند. این قابلیت برای ساخت تجربه های طبیعی تر در تعامل با کاربران اهمیت دارد.

در این آموزش با نحوه پشتیبانی از Conversation History در اپلیکیشن آشنا می شوید و کدهای موردنیاز برای پیاده سازی آن را بررسی می کنید. سپس عملکرد تاریخچه مکالمات را در یک Demo مشاهده خواهید کرد. این بخش به شما نشان می دهد چگونه قابلیت حفظ زمینه گفتگو را به ساختار اولیه چت بات اضافه کنید و اپلیکیشن خود را از یک سیستم ساده پرسش و پاسخ به یک ابزار مکالمه ای کامل تر تبدیل کنید.

Amazon Kendra چیست و چگونه با Amazon Bedrock یکپارچه می شود؟

در بسیاری از اپلیکیشن های سازمانی، اطلاعات موردنیاز کاربران در اسناد و منابع داده مختلف ذخیره شده است. Amazon Kendra یک سرویس جست وجوی هوشمند در AWS است که برای جست وجو در اطلاعات سازمانی و بازیابی محتوای مرتبط استفاده می شود. با استفاده از این سرویس می توان امکان دسترسی به اطلاعات موجود در منابع مختلف را برای اپلیکیشن ها فراهم کرد و از نتایج جست وجو در فرایند پاسخ گویی سیستم های مبتنی بر هوش مصنوعی بهره برد.

در این بخش با Amazon Kendra و نحوه ایجاد Index در آن آشنا می شوید. سپس مراحل یکپارچه سازی Kendra با اپلیکیشن و Amazon Bedrock را از طریق کدنویسی بررسی می کنید. تنظیم Permissions موردنیاز برای Amazon Kendra نیز بخشی از این فرایند است. در پایان، نتیجه اتصال Amazon Kendra و Amazon Bedrock را به صورت عملی مشاهده می کنید و با نحوه استفاده از این سرویس ها در کنار یکدیگر آشنا می شوید.

ساخت و پیکربندی Amazon Bedrock Agents

Amazon Bedrock Agents قابلیتی برای ساخت Agentهای هوشمند است که می توانند با استفاده از مدل های پایه و ابزارهای تعریف شده، مراحل مختلف یک وظیفه را مدیریت کنند. این Agentها به توسعه دهندگان کمک می کنند اپلیکیشن هایی طراحی کنند که فراتر از تولید پاسخ متنی عمل می کنند و می توانند برای انجام درخواست های کاربران از قابلیت ها و منابع مختلف استفاده کنند. آشنایی با نحوه پیکربندی Agentها یکی از مراحل مهم در توسعه اپلیکیشن های پیشرفته مبتنی بر Bedrock است.

در ادامه آموزش، با نحوه پیکربندی Amazon Bedrock Agent و تنظیمات موردنیاز آن در AWS آشنا می شوید. همچنین فایل های پروژه را بررسی می کنید و یاد می گیرید چگونه Agent ساخته شده را از طریق AWS Console آزمایش کنید. این مراحل به شما کمک می کنند ساختار پروژه و ارتباط میان اجزای مختلف آن را بهتر درک کنید و نحوه استفاده از Bedrock Agents را در یک اپلیکیشن واقعی بررسی کنید.

این آموزش برای چه کسانی مناسب است؟

این آموزش برای توسعه دهندگانی مناسب است که قصد دارند وارد حوزه توسعه اپلیکیشن های مبتنی بر Generative AI شوند و با استفاده از سرویس های AWS راهکارهای هوشمند ایجاد کنند. اگر با Python آشنایی دارید و می خواهید نحوه استفاده از Amazon Bedrock، LangChain و Streamlit را در یک پروژه کاربردی یاد بگیرید، مباحث این دوره می توانند نقطه شروع مناسبی برای شما باشند.

همچنین اگر به توسعه چت بات های هوشمند، پیاده سازی RAG، کار با Knowledge Baseها و یکپارچه سازی سرویس های مختلف AWS علاقه دارید، این آموزش موضوعات مرتبطی را پوشش می دهد. در پایان، با اجزای اصلی یک اپلیکیشن مبتنی بر Amazon Bedrock آشنا می شوید و می توانید مسیر توسعه و گسترش چنین اپلیکیشن هایی را با استفاده از قابلیت هایی مانند Conversation History، Amazon Kendra و Bedrock Agents دنبال کنید.