آموزش کار با Claude در Amazon Bedrock از Anthropic

آموزش کار با Claude در Amazon Bedrock از Anthropic با عنوان اصلی Claude with Amazon Bedrock by Anthropic یکی دیگر از آموزش های گروه آموزشی پرووید می باشد که در این قسمت آن را به شما معرفی می کنیم. در این دوره با نحوه استفاده از مدل های Claude در Amazon Bedrock آشنا می شوید و یاد می گیرید چگونه از طریق API با این مدل ها ارتباط برقرار کنید و قابلیت های مختلف آن ها را در برنامه های کاربردی به کار بگیرید. همچنین مباحثی مانند Prompt Engineering، ارزیابی پرامپت ها، استفاده از ابزارها، پیاده سازی RAG، کار با Model Context Protocol و ساخت Agent ها را به صورت عملی بررسی خواهید کرد.

Claude و Amazon Bedrock چیست؟

Claude خانواده ای از مدل های هوش مصنوعی توسعه یافته توسط Anthropic است که برای درک و تولید متن، تحلیل اطلاعات و انجام وظایف مختلف مورد استفاده قرار می گیرد. Amazon Bedrock نیز سرویسی از AWS است که امکان دسترسی به مدل های مختلف هوش مصنوعی را از طریق API فراهم می کند. ترکیب Claude با Amazon Bedrock به توسعه دهندگان اجازه می دهد قابلیت های این مدل ها را در نرم افزارهای خود به کار بگیرند، بدون اینکه نیاز باشد زیرساخت اجرای مدل ها را مستقیماً مدیریت کنند.

در این آموزش ابتدا با مدل های مختلف Claude و نحوه دسترسی به API آشنا می شوید. سپس یاد می گیرید چگونه درخواست های خود را ارسال کنید، مکالمات چندمرحله ای ایجاد کنید و پاسخ های مدل را متناسب با نیاز برنامه کنترل کنید. موضوعاتی مانند System Prompt، Temperature، Streaming و تولید خروجی های ساختاریافته نیز بررسی می شوند تا بتوانید ارتباط مؤثرتری با مدل های Claude برقرار کنید.

کار با Claude API و مدیریت خروجی مدل

برای استفاده از قابلیت های Claude در یک نرم افزار، آشنایی با API و روش ارسال درخواست اهمیت زیادی دارد. در این بخش با نحوه دسترسی به API، ارسال درخواست و مدیریت مکالمات چندمرحله ای آشنا می شوید. همچنین یاد می گیرید چگونه یک Chatbot ساده ایجاد کنید و با استفاده از System Prompt رفتار و نقش مدل را در مکالمات مشخص کنید. این مفاهیم پایه ای برای ساخت برنامه هایی هستند که به شکل تعاملی از هوش مصنوعی استفاده می کنند.

در ادامه با پارامترهایی مانند Temperature و روش Streaming آشنا خواهید شد. این قابلیت ها به شما کمک می کنند نحوه تولید پاسخ و دریافت تدریجی خروجی مدل را مدیریت کنید. همچنین روش کنترل خروجی مدل و تولید Structured Data را بررسی می کنید. با استفاده از این امکانات می توانید پاسخ های Claude را در قالب های مشخص دریافت کرده و پردازش آن ها را در بخش های مختلف برنامه ساده تر کنید.

ارزیابی پرامپت و Prompt Engineering

طراحی یک Prompt مناسب تأثیر مستقیمی بر کیفیت پاسخ مدل های هوش مصنوعی دارد. در این دوره با مفهوم Prompt Evaluation آشنا می شوید و یاد می گیرید چگونه عملکرد پرامپت های مختلف را به شکل منظم ارزیابی کنید. همچنین با یک فرآیند معمول برای ارزیابی پرامپت ها آشنا خواهید شد که شامل تولید مجموعه داده های آزمایشی، اجرای ارزیابی ها و بررسی نتایج به دست آمده است.

برای سنجش کیفیت پاسخ ها، روش های Model-based Grading و Code-based Grading نیز معرفی می شوند. در ادامه به اصول Prompt Engineering می پردازید و یاد می گیرید چگونه دستورالعمل های واضح و مستقیم بنویسید، جزئیات موردنیاز را مشخص کنید و با استفاده از XML Tags ساختار مناسبی به پرامپت ها بدهید. همچنین روش ارائه مثال به مدل را بررسی می کنید تا بتوانید پاسخ های دقیق تر و متناسب تری دریافت کنید.

استفاده از Tool Use در Claude

یکی از قابلیت های مهم مدل های هوش مصنوعی، امکان استفاده از ابزارهای خارجی برای انجام وظایف مختلف است. در این بخش با مفهوم Tool Use در Claude آشنا می شوید و یاد می گیرید چگونه ابزارها را تعریف کرده و از طریق Tool Functions در اختیار مدل قرار دهید. همچنین با JSON Schema موردنیاز برای تعریف ابزارها و نحوه مدیریت پاسخ های مربوط به فراخوانی ابزار آشنا خواهید شد. این قابلیت به مدل اجازه می دهد در صورت نیاز، اجرای یک عملیات را به برنامه شما واگذار کند.

در ادامه نحوه اجرای Tool Functions و ارسال نتایج آن ها به مدل را بررسی می کنید. همچنین یاد می گیرید چگونه چند ابزار را به صورت هم زمان یا در مکالمات چندمرحله ای مدیریت کنید و از Batch Tool Use استفاده کنید. مباحث دیگری مانند تولید Structured Data با ابزارها، Flexible Tool Extraction و کار با Text Editor Tool نیز پوشش داده می شوند. این مفاهیم برای توسعه برنامه هایی کاربرد دارند که باید علاوه بر تولید متن، عملیات مشخصی را نیز اجرا کنند.

پیاده سازی Retrieval-Augmented Generation یا RAG

Retrieval-Augmented Generation یا RAG روشی برای ترکیب قابلیت های بازیابی اطلاعات با مدل های زبانی است. در این روش، پیش از تولید پاسخ، اطلاعات مرتبط از منابع داده بازیابی می شوند و در اختیار مدل قرار می گیرند. این رویکرد به برنامه ها کمک می کند هنگام پاسخ گویی از محتوای مشخص و مرتبط استفاده کنند. در این آموزش با مفهوم RAG و مراحل اصلی آن آشنا می شوید و یاد می گیرید چگونه داده های متنی را برای استفاده در یک سیستم بازیابی آماده کنید.

در ادامه با Text Chunking، ایجاد Text Embeddings و پیاده سازی جریان کامل RAG آشنا خواهید شد. همچنین روش BM25 Lexical Search برای جستجوی متنی، ساخت Multisearch RAG Pipeline و استفاده از Reranking برای مرتب سازی مجدد نتایج بررسی می شوند. موضوع Contextual Retrieval نیز در این بخش مطرح می شود تا با روش های مختلف بهبود فرآیند بازیابی اطلاعات آشنا شوید و بتوانید نتایج مرتبط تری را در اختیار Claude قرار دهید.

قابلیت های پیشرفته Claude و پروتکل MCP

مدل های Claude علاوه بر تولید متن، قابلیت های دیگری نیز دارند که در ساخت برنامه های هوش مصنوعی کاربرد زیادی پیدا می کنند. در این بخش با Extended Thinking و پشتیبانی از Image و PDF آشنا می شوید. همچنین نحوه استفاده از Citations برای ارجاع به منابع و Prompt Caching برای استفاده مجدد از بخش های مشخص پرامپت بررسی می شود. آشنایی با قوانین Prompt Caching نیز به شما کمک می کند بدانید این قابلیت چگونه در درخواست های مختلف قابل استفاده است.

سپس به Model Context Protocol یا MCP می پردازید؛ پروتکلی که ارتباط مدل های هوش مصنوعی با ابزارها و منابع خارجی را استانداردسازی می کند. در این قسمت با MCP Clients، راه اندازی پروژه و تعریف Tools، Resources و Prompts آشنا می شوید. همچنین نحوه پیاده سازی یک Client، دسترسی به Resources و استفاده از Prompts در Client را بررسی می کنید. ابزار MCP Inspector نیز برای بررسی و آزمایش قابلیت های MCP معرفی می شود.

ساخت AI Agent با Claude و Claude Code

AI Agent ها برنامه هایی هستند که می توانند برای رسیدن به یک هدف، وظایف مختلف را انجام دهند و از ابزارها و منابع در دسترس خود استفاده کنند. در این بخش با مفهوم Agent و ویژگی های اصلی آن آشنا می شوید. همچنین نحوه راه اندازی Claude Code و استفاده عملی از آن را بررسی می کنید. این مباحث دید مناسبی درباره کاربرد مدل های Claude در فرآیندهای توسعه نرم افزار و خودکارسازی فعالیت های برنامه نویسی در اختیار شما قرار می دهند.

در ادامه یاد می گیرید چگونه قابلیت های Claude Code را با استفاده از MCP Servers گسترش دهید و وظایف مختلف را به صورت موازی اجرا کنید. همچنین موضوعاتی مانند Automated Debugging و Computer Use بررسی می شوند تا با نحوه استفاده از Agent ها برای تعامل با محیط نرم افزاری و انجام عملیات مختلف آشنا شوید. در پایان، ویژگی هایی که یک Agent مناسب باید داشته باشد مرور می شوند تا بتوانید درک بهتری از طراحی و استفاده از سیستم های مبتنی بر Agent به دست آورید.