System Prompt هوشمند: قلب یک اپلیکیشن AI حرفهای
راهنمای جامع طراحی System Prompt حرفه ای برای اپلیکیشن های هوش مصنوعی با الگوهای آماده و کدهای پایتون
-
-
Few-Shot و Zero-Shot Prompting با مثال‌های عملی
آموزش جامع تکنیک‌های Few-Shot و Zero-Shot Prompting در مدل‌های زبانی بزرگ با مثال‌های عملی و کدهای پایتون برای بهبود دقت خروجی.
-
تکنیک Chain-of-Thought: چطور مدل را وادار به «فکر کردن» کنیم؟
در این مقاله تخصصی و خلاقانه به بررسی ریاضیات و متدولوژی زنجیره اندیشه (Chain-of-Thought) در مدل‌های زبانی بزرگ و نحوه فعال‌سازی آن می‌پردازیم.
-
۱۰ الگوی پرامپت‌نویسی حرفهای که کیفیت خروجی شما را متحول می‌کند
در این مقاله تخصصی و کاربردی به معرفی ۱۰ الگوی طراحی پرامپت (Prompt Patterns) برای افزایش تکرارپذیری و مهار خطاهای مدل‌های زبانی بزرگ می‌پردازیم.
-
آموزش عملی کار با Claude Code
خلاصه‌ای منظم و موضوع‌بندی‌شده از صحبت‌های بوریس (Boris)، سازنده‌ی Claude Code در Anthropic، درباره‌ی این‌که چطور از این ابزار کدنویسی عامل‌محور (agentic) به بهترین شکل استفاده کنیم؛ از اولین قدم‌ها تا الگوهای کاری پیشرفته.
-
مهندسی پرامپت از صفر تا صد: هنر گفت‌وگو با هوش مصنوعی
در این مقاله تخصصی و خلاقانه به بررسی همه‌جانبه علم و هنر مهندسی پرامپت (Prompt Engineering) می‌پردازیم و اصول ساخت پرامپت‌های پایدار و ایمن را بررسی می‌کنیم.
-
Fine-Tuning در برابر RAG در برابر Prompt Engineering: کِی از کدام استفاده کنیم؟
در این مقاله تخصصی و خلاقانه به مقایسه عمیق و کاربردی سه روش اصلی شخصی‌سازی مدل‌های زبانی یعنی Prompt Engineering، RAG و Fine-Tuning می‌پردازیم.
-
پدیده‌ی توهم (Hallucination) در LLMها: چرا اتفاق می‌افتد و چطور کنترلش کنیم؟
در این مقاله تخصصی و خلاقانه به بررسی ریشه‌های ریاضی و فنی پدیده توهم (Hallucination) در مدل‌های زبانی بزرگ می‌پردازیم و راه‌حل‌های علمی مهار آن را آموزش می‌دهیم.