از یک فراخوان ساده LLM عبور میکنید و یک Application قابل ارزیابی و اجرا میسازید. مسیر از قرارداد محصول و Evaluation شروع میشود، به بردار معنایی، بازیابی اطلاعات/RAG و Application میرسد و با ورودی چندوجهی، سازگارکردن مدل/تنظیم دقیق مدل و LLMOps کامل میشود.
Contract و EvaluationTask، خروجی ساختاریافته، Eval Dataset، Rubric، Baseline و Error Analysis
بردار معنایی و RAGChunking، بازیابی اطلاعات، Grounding، Citation و ارزیابی Context و پاسخ
Application و ReliabilityAPI، Validation، Security، Trace و اجرای قابل اتکای LLM Application
سازگارکردن مدل و LLMOpsتصمیم Prompt/RAG/تنظیم دقیق مدل، Dataset Engineering، SFT، LoRA/PEFT یا API تنظیم دقیق مدل
تنظیم دقیق مدل: یک ابزار تصمیممحور است، نه الزام هر پروژه. ابتدا با Evaluation مشخص میکنید Prompt یا RAG تا کجا کافی است و سپس در صورت نیاز Adaptation وارد میشود.
راهنمای مسیر: پروژه فردی در Agentic AI Systems ادامه پیدا میکند. تخصص قبلی LLM لازم نیست، اما Python، API، Git/Linux و توان اجرای پروژه نرمافزاری مهم است.
نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.