کله چې زه لومړی د AI اګانو جوړولو پیل کړم، زه د ډیری خلکو په ورته غلطۍ ترسره کړم: زه د یو ښکلي ډیمو ترلاسه کولو پرته د هغه څه جوړ کول چې کولی شي جوړ شيپه حقیقت کېد تولید په ژوند کې.
دا په لومړي وخت کې ښه کار کړ. د پروټوپټ چیرې سمارټ، چټک ځواب، او د وروستیو د پرانیستې سرچینه کتابتونونو کارول. مګر کله چې دا د حقیقي کاروونکي چاپیریال ته ځي، شیان خراب شو.
د بریښنا په لټه کې شتون لري. د افسر د اعتبار سره ستونزه وکړه. د لګولو وروسته د فکر دی. او د کثافاتو لپاره؟ دا فراموش وکړئ. زه پوهیدم چې زه یو حقیقي سیستم نه جوړ کړم - زه یو لګښت جوړ کړم.
د ځينو دردناک دوبار جوړولو وروسته (او د سپګټی پاملرنې لپاره د یو اونۍ څخه زیات) ما په پایله کې د اعتماد وړ روښانه لاره کې راټول شو. د 5 ګامونه روښانه نقشه چې ستاسو د ایجنټ څخه د پراختیا جنت څخه د کثافاتو، د تولید لپاره چمتو سیستم ته راځي.
که تاسو یو سولو جوړونکي یا د یو ټیم په منځ کې د AI په کچه پراختیا یاست، دا د لارښوونې دی چې زه غواړم چې یو څوک زما په لومړي ورځ کې وړاندې کړي.
د موادو جدول
- مرحله 1: د تولید AI لپاره Python مسلکي
- مرحله 2: ستاسو د ایجنټ ثابته او قابل اعتماد کړئ
- پړاو 3: په RAG کې عمیق شي
- مرحله 4: د Robust Agent آرشیفیکټ جوړ کړئ
- مرحله 5: په تولید کې څارنه، زده کړئ او ښه کړئ
Step 1: Master Python for Production AI
مرحله 1: د تولید AI لپاره Python مسلکيکه تاسو د بنسټونو له لاسه ورکړئ، د بل ټولې بل به په راتلونکو وختونو کې خراب شي. مخکې چې د اګانو یا LLMs په اړه فکر وکړئ، تاسو باید د پیټون بنسټیزونه ونیسئ. دلته دا څه معنی لري:
- FastAPI: دا ده څنګه چې ستاسو ایجنټ د نړۍ سره خبرې کوي. د رڼا، خوندي، کثافاتو پایپونه جوړ کړئ چې آسانه وکارول شي.
- Async پروګرام: افسرونه معمولا د APIs یا ډاټا بیسونو کې انتظار کوي. Async دوی سره مرسته کوي چې نور کار وکړي، په چټکۍ سره، د بلاکولو پرته.
- Pydantic: ډاټا چې ستاسو د ایجنټ څخه داخل کیږي او خارج کیږي باید مخکښ وي او تایید شي. Pydantic تاسو ته سیسټمونه وړاندې کوي چې ستاسو د راتلونکي بګونو د نصف څخه مخنیوي.
که دا وسایلو تاسو ته نوي دي، نه فشار.
دلته ځینې غوره سرچینې چې تاسو ته په چټکۍ سره مرسته وکړي:
- Python FastAPI Crash Course
- Async پروګرام
- د dFastAPI رسمي tutorial
- د Pydantic Tutorial
له دې پرته، او تاسو د نندارتونونو سره یوځای کړئ. دا نندارتون کړئ، او تاسو لپاره جدی کار چمتو یاست.
Step 2: Make Your Agent Stable and Reliable
مرحله 2: ستاسو د ایجنټ ثابته او قابل اعتماد کړئپه دې مرحله کې، ستاسو ایجنټ تخنیکي توګه "د کار" کوي. مګر د تولید د دې په اړه فکر نه کوي - دا د هغه څه په اړه فکر کوي چې کله چې څه شي.نه نهد کار
دلته تاسو به د دوو څه ته اړتيا لري:
- ریکارډ: دا ستاسو د X-ray لید دی. کله چې څه کولی شي (او دا به) ، ریکارډونه به تاسو سره مرسته وکړي چې دقیقا وګورئ چې څه غلط شو او چرا.
- ازمايښت: د واحد ازمايښتونه د پروډيټونو ته ورسیږي دمخه احمق غلطونه راټولوي. انډول کولو ازمايښتونه ډاډه کوي چې ستاسو د وسایلو، پروډيټونه او APIs په ګډه ښه کار کوي. که ستاسو اډې هر وخت چې تاسو د کوډ لړۍ بدل کړئ، نو تاسو به هیڅکله ډاډمن نه ونیسئ.
اوس د هر دوو په ځای کې ونیسئ، یا د وخت په دوامداره توګه ونیسئ، په راتلونکو وختونو کې د خوځښت بدل کړئ.
که تاسو نه پوهیږئ چې څنګه پیل کړئ، دا لارښوونه به مرسته وکړي:
- د Python Logging په اړه
- څنګه په Python کې د یوټیټ ټیسټونه جوړ کړئ
- REST API د Python سره د انټرنېټ
Step 3: Go Deep on RAG
پړاو 3: په RAG کې عمیق شيد افسرونو سره د اعتماد وړ معلوماتو ته لاس رسیږي د زده شوي نمونې په پرتله لږ څه کار کوي. RAG ستاسو افسر ته یو څه روښانه کوي - دا د یادښت، حقایق، او د واقعي نړۍ په کنټرول کې ورکوي.
د بنسټونو څخه پیل کړئ:
- د RAG درک کړئ: زده کړئ چې دا څه دی، ځکه چې دا مهم دی، او څنګه دا ستاسو د سیستم ډیزاین ته راځي.
- Text Embeddings + Vector Stores: دا د ترلاسه کولو جوړښتونه دي. د معلوماتو ټوټې ذخیره کړئ، او د relevance په اساس یې ترلاسه کړئ.
- PostgreSQL د بدیل په توګه: د ډیری کارونو په صورت کې، تاسو اړتیا نلري د فینټور DB نه لري - د Postgres جوړولو په ښه توګه indexed کولی شي په ښه توګه کار وکړي.
کله چې تاسو د بنسټیزو پای ته ورسیږي، دا وخت دی چې د ښه کولو لپاره:
- Chunking ستراتیژۍ: د سمارټ chunking به د ښه ترلاسه کولو معنی لري. ناقانونه کولی شي د کړنو کولی شي.
- د RAG لپاره LangChain: د لوړ کچه د ټولې کارونو لپاره د ټولې کارونو لپاره - ټوکرونه، پوښتنو، LLMs، او ځوابونه.
- د تبادلې وسایلو: معلومه کړئ که آیا ستاسو ځوابونه ښه دي. دقت او یادونه په کچه انتخابی نه دي.
ډیری فلیټ ایجنټونه دلته ناکام نه وي. د دوی څخه نه وي.
آیا تاسو چمتو یاست چې په عامه توګه وده ورکړئ؟
دا سرچینې به تاسو ته لارښوونه ورکړي:
- د RAG پوهې
- د ټیکنالوژۍ
- Vector ډاټا بیس
- Chunking استراتژیونه
- د RAG سره LangChain
- د RAG ارزیابی
- پرمختللي RAG
Step 4: Define a Robust Agent Architecture
مرحله 4: د Robust Agent آرشیفیکټ جوړ کړئیو قوي ایجنټ نه یوازې یو تفتیش دی - دا یو بشپړ سیستم دی. د تولید لپاره یو جوړولو لپاره چې په واقعیت کې کار کوي، تاسو د جوړښت، یادښت او کنترول ته اړتیا لرئ. دلته څنګه دا ته ورسیږي:
- Agent Frameworks (LangGraph): د دې په توګه ستاسو د ایجنټ دماغ فکر وکړئ. دا د حالت، انتقالونو، retries، او د ټولو منطقونو سره کار کوي چې تاسو نه غواړئ hardcode.
- د پروپټ انجنيرۍ: واضح لارښوونې مهم دي. ښه پروپټونه د ګټو او د اعتماد وړ رفتار ترمنځ فرق کوي. 👉 پروپټ انجنيرۍ لارښوونې
- SQLAlchemy + Alembic: تاسو به په حقیقت کې د ډاټا بیس ته اړتیا لرئ - نه یوازې د معلوماتو لپاره، بلکه د ژور کولو، یادښت، او د ایجنټ حالت لپاره. دا وسایلو د مهاجرتونو، جوړښت او persistence مدیریت کې مرسته کوي. 👉 د ډاټا بیس مدیریت (SQLAlchemy + Alembic)
کله چې دا یوځای شي، تاسو د یو افسر ترلاسه کړئ چې نه یوازېځواب — it thinks, tracks, and improves over time.
Step 5: Monitor, Learn, and Improve in Production
مرحله 5: په تولید کې څارنه، زده کړئ او ښه کړئد پایلې پړاو دا دی چې د تفریحي پروژو څخه د واقعي سیستمونو څخه راټول کیږي: په دوامداره توګه پرمختګ.
کله چې ستاسو د ایجنټ ژوند کوي، تاسو نه بشپړ شوی - تاسو یوازې پیل کړئ.
- د هر څه څارنه: د وسایلو لکه Langfuse یا ستاسو د ګمرک لګونه کاروئ ترڅو څارنه وکړئ چې ستاسو ایجنټ څه کوي، د کاروونکو څه وايي، او د هغه ځایونو په اړه چې کار کوي.
- مطالعې د کاروونکي رفتار: هر تبادلې پاملرنې ده. د تشناب ټکټونه، نښلیدو، او د ناکامۍ موډلونه وګورئ.
- Frequently iterate: ستاسو د معلوماتو سره د نندارتونونو تنظیمولو، د وسایلو پرمختګ کولو، او ترټولو مهمو موضوعاتو ترټولو مهمو کړي.
تر ټولو مهم، د "د جوړولو او له دې په لټه کې" د پوښونو کې نه ونیسئ. ښه افسرونه یو ځل نه جوړ شوي دي - دوی په دوامداره توګه ښه شوي دي.👉 د Langfuse کارولو لپاره په پراخه کچه د څارنې، ډبګګ او ګټورولو لپاره.
د Langfuse کارولو سره په پراخه کچه د څارنې، ډبګګ او ګټورولو لپارهThe Bottom Line
د لاندې لړۍډیری AI افسرونه هیڅکله د پروتوټپیډی فاز څخه بهر نه وي.
دوی په dev جهنم کې راټول کیږي - ناقانونه، غیر قابل اعتماد، او غیر قابل ساتنه.
خو دا باید په دې ډول نه وي.
د دې د 5 ګامو لارښوونې پیژندلو سره - د تولید لپاره چمتو پیتون د مدیریت او قوي ازمايښتونو ترسره کولو څخه، د ډیزاین بنسټونو سره د اټکل کولو بنسټونو، انډول کولو منطق، او واقعي نړۍ څارنې لپاره - تاسو کولی شئ د عمومي پټلونو څخه مخنیوی کړئ چې ډیری ټیمونو ته ورسیږي.
دا نه یوازې د پرمختللي چرخه لپاره غوره عملیاتو دي. دوی د هغه څه چې په ډیمو پوډر کې آرشیف شوی دی جوړولو او سیسټمونه جوړ کول چې واقعي ستونزو حل کوي، د وخت په اوږدو کې adapts، او د کاروونکي اعتماد ترلاسه کوي.
نه یوازې ښکلي ډیمو. نه یوازې د پایپ ټیپ سره د چټک چڼاسکه. مګر د حافظه، منطق، او د استوګنې د قدرت سره حقیقي سيستمونه.
لکه څنګه چې د تولید اډې جوړ شوي دي.
نه په تصادفي توګه - خو د انتخاب.
که تاسو د دې لارښوونې ته اړتیا لرئ، تاسو به د curve څخه مخکښ وي - او ستاسو ایجنټونه به د وخت ازموینه مقاومت وکړي.
موږ به د بار لوړ کړي.
ایا تاسو غواړئ له موږ څخه ډیر اغیزمن شي؟
ایا تاسو غواړئ له موږ څخه ډیر اغیزمن شي؟په LinkedIn کې موږ سره اړیکه ونیسئد شمیرهورځنيد عمل وړ معلوماتو، لارښوونه، او اپلوزونه چې تاسو ته ګټور غلطاتو څخه مخنیوی کړي او د AI نړۍ کې مخنیوی وي. دلته زما پیژندنه وکړئ:
آیا تاسو د ټیکنالوژۍ مسلکي یاست چې د چاپ کولو په واسطه ستاسو د نښې وده ورکړي؟
آیا تاسو د ټیکنالوژۍ مسلکي یاست چې د چاپ کولو په واسطه ستاسو د نښې وده ورکړي؟دزموږ د Newsletter په لټه کې نلري!
زموږ د Newsletter په لټه کې نلريد ماTech Audience Acceleratorد عمل وړ copywriting او د لیدونکو جوړولو استراتژیونه سره بسته ده چې ډیری مسلکيانو ته مرسته کړې او دوی د ودې چټک کړي. اوس په چټک کې وي.
