ساخت ایجنت‌های هوش مصنوعی بدون اشتباه 🚀

در این پست می‌خواهیم به اشتباهات رایج در ساخت ایجنت‌های هوش مصنوعی بپردازیم و نحوه اجتناب از آنها را بررسی کنیم. با یادگیری این نکات، می‌توانید ایجنت‌های هوش مصنوعی قدرتمندتر و کاربردی‌تری بسازید. 🌟

🔴 اشتباه شماره ۵: استفاده نادرست از پایگاه‌های داده برداری و embedding ها
یکی از اشتباهات رایج در ساخت ایجنت‌های هوش مصنوعی، عدم استفاده صحیح از embedding ها و پایگاه‌های داده برداری است. کیفیت embedding و انتخاب پایگاه داده مناسب می‌تواند تأثیر زیادی روی نتیجه نهایی داشته باشد. به عنوان مثال، در برخی از پروژه‌ها متوجه شدم که embedding های Nomic از Olama بهتر از Langchain و Hugging Face عمل می‌کنند. همچنین Chroma DB و FAISS برای بازیابی اطلاعات بسیار مفید هستند. 📚

✅ نکته کلیدی: انتخاب اندازه مناسب برای chunks بسیار مهم است. اندازه خیلی کوچک باعث گم شدن اطلاعات و اندازه خیلی بزرگ، موجب اشتباه در تحلیل داده‌ها می‌شود.

🔴 اشتباه شماره ۶: انتخاب نادرست LLM یا پلتفرم برای تخصص خاص
گاهی اوقات ممکن است برای همه کارها از یک مدل زبان بزرگ (LLM) استفاده کنید، اما این کار همیشه جواب نمی‌دهد! برای مثال، اگر از Mistral برای برنامه‌نویسی استفاده کنید، نتیجه مناسبی نخواهید گرفت چون این مدل بیشتر برای کارهای خلاقانه طراحی شده است.

💡 نکته: برای مسائل منطقی و پردازش زبان طبیعی، OpenAI مدل‌های خوبی دارد، و برای تخصص‌های خاص مثل طبقه‌بندی جنسیت، می‌توانید از Hugging Face مدل‌های از پیش آموزش دیده استفاده کنید.

🔧 پلتفرم‌های برتر برای ایجنت‌های هوش مصنوعی
در این مسیر، پلتفرم‌های Langgraph، Langchain، Crew AI و Swarm از OpenAI به شما کمک می‌کنند تا ایجنت‌هایی بسازید که به داده‌های مختلف مانند تصاویر، ویدئوها و داده‌های مالی پاسخ بدهند. 🚀

اگر می‌خواهید از این اشتباهات اجتناب کنید و پروژه‌های هوش مصنوعی خود را به سطح بالاتری ببرید، به جمع ما بپیوندید و آموزش‌های عملی و بدون حاشیه ما را دنبال کنید.

#AI #MachineLearning #DataScience #ArtificialIntelligence #Langgraph #Langchain #CrewAI #HuggingFace #OpenAI #AITraining