سوپرشارژ کردن کسب‌وکار شما با کنترل‌کننده‌های هوش مصنوعی با آگاهی از متن، عوامل سازگار، قابلیت‌های استدلال چندمدلی، سیستم‌های حافظه عصبی و مکانیسم‌های انعطاف‌پذیر که مدل‌های نوظهور هوش مصنوعی مولد را ادغام می‌کنند.

ویژگی‌های کلیدی

• ساخت یک کنترل‌کننده هوش مصنوعی سازگار با آگاهی از متن و استراتژی‌های حافظه پیشرفته
• ارتقاء GenAISys با قابلیت‌های استدلال چندمدلی و چنددامنه‌ای و زنجیره افکار (CoT)
• یکپارچه‌سازی بدون مشکل مدل‌های پیشرفته OpenAI و DeepSeek به‌صورت دلخواه

توضیحات کتاب

در دنیای رو به پیشرفت هوش مصنوعی امروزی، مدل‌های LLM مستقل به تنهایی ارزش تجاری کافی را ارائه نمی‌دهند. این راهنما فراتر از چت‌بات‌های ساده می‌رود و به شما می‌آموزد که چگونه سیستم‌های پیشرفته و عامل‌محور با توانایی تحلیل معنایی و احساسی پیچیده، مشابه ChatGPT، بسازید که توسط کنترل‌کننده‌های هوش مصنوعی با آگاهی از متن قدرت‌گرفته‌اند.

شما معماری‌های کنترل‌کننده هوش مصنوعی را طراحی خواهید کرد که توانایی حفظ حافظه چندکاربره را دارند تا سیستم شما به‌طور پویا به ورودی‌های متنوع کاربر و سیستم پاسخ دهد. شما سیستم بازیابی-تقویت‌شده (RAG) را با استفاده از Pinecone طراحی خواهید کرد که برای ترکیب سناریوهای هدایت‌شده توسط دستورالعمل طراحی شده است. هوش سیستم خود را با قابلیت‌های پیشرفته چندمدلی مانند تولید تصویر، تعامل صوتی و استدلال ماشینی تقویت کنید، و از هماهنگی زنجیره افکار برای حل چالش‌های پیچیده خودکارسازی بین‌دامنه‌ای بهره ببرید. مدل‌های مولد مانند مجموعه OpenAI و DeepSeek-R1 را به‌طور یکپارچه ادغام کنید بدون اینکه اکوسیستم GenAISys موجود شما مختل شود.

GenAISys شما با استفاده از بینش‌های الهام‌گرفته از علوم عصبی به استراتژی‌های بازاریابی خواهد پرداخت، پیش‌بینی حرکت انسان‌ها را انجام خواهد داد، به‌طور روان در جریان‌های کاری انسانی ادغام می‌شود، سناریوهای پیچیده را به‌طور بصری به نمایش می‌گذارد و به داده‌های زنده خارجی متصل می‌شود، همه این‌ها در یک رابط کاربری آماده سرمایه‌گذاری. در پایان، شما یک GenAISys خواهید ساخت که قادر به استقرار عوامل هوشمند در محیط کسب‌وکار شما است.

آنچه خواهید آموخت

• پیاده‌سازی یک کنترل‌کننده هوش مصنوعی با یک عامل مکالمه‌ای و ارکستراتور در هسته آن
• ساخت آگاهی زمینه‌ای با حافظه کوتاه‌مدت، بلندمدت و حافظه بین‌نشست
• طراحی خودکارسازی بین‌دامنه‌ای با استدلال چندمدلی، تولید تصویر و ویژگی‌های صوتی
• گسترش یک عامل CoT با ادغام درک حافظه مصرف‌کننده
• یکپارچه‌سازی مدل‌های پیشرفته انتخابی شما بدون اختلال در GenAISys موجود
• اتصال به داده‌های خارجی به‌صورت زنده و مسدود کردن نفوذهای امنیتی

این کتاب برای چه کسانی است؟

این کتاب برای مهندسان هوش مصنوعی و یادگیری ماشین است که به دنبال تقویت درک خود از هوش مصنوعی مولد و کاربردهای آن در دنیای تجارت هستند. این کتاب به‌ویژه برای کسانی که علاقه‌مند به ساخت عوامل هوش مصنوعی، ایجاد سیستم‌های ارکستراسیون پیشرفته و استفاده از هوش مصنوعی برای خودکارسازی در بازاریابی، تولید و لجستیک هستند، مفید خواهد بود. معماران نرم‌افزار و توسعه‌دهندگان سازمانی که به دنبال ساخت سیستم‌های مقیاس‌پذیر مبتنی بر هوش مصنوعی هستند، نیز از این راهنما بهره‌مند خواهند شد. تجربه قبلی در زمینه هوش مصنوعی ضروری نیست، اما آشنایی با مفاهیم هوش مصنوعی توصیه می‌شود.

Supercharge your business with context-aware AI controllers, adaptive agents, multimodal reasoning functionality, neuroscientific memory systems, and flexible handler mechanisms that integrate the emerging generative AI models.

Key Features

• Build an adaptive, context-aware AI controller with advanced memory strategies
• Enhance GenAISys with multi-domain, multimodal reasoning capabilities and Chain of Thought (CoT)
• Seamlessly integrate cutting-edge OpenAI and DeepSeek models as you see fit

Book Description

In today's rapidly evolving AI landscape, standalone LLMs no longer deliver sufficient business value on their own. This guide moves beyond basic chatbots, showing you how to build advanced, agentic ChatGPT-grade systems capable of sophisticated semantic and sentiment analysis, powered by context-aware AI controllers.

You'll design AI controller architectures with multi-user memory retention to dynamically adapt your system to diverse user and system inputs. You'll architect a Retrieval-Augmented Generation (RAG) system with Pinecone, designed to combine instruction-driven scenarios. Enhance your system’s intelligence with powerful multimodal capabilities—including image generation, voice interactions, and machine-driven reasoning—leveraging Chain-of-Thought orchestration to address complex, cross-domain automation challenges. Seamlessly integrate generative models like OpenAI’s suite and DeepSeek-R1 without disrupting your existing GenAISys ecosystem.

Your GenAISys will apply neuroscience-inspired insights to marketing strategies, predict human mobility, integrate smoothly into human workflows, visualize complex scenarios, and connect to live external data, all wrapped in a polished, investor-ready interface. By the end, you'll have built a GenAISys capable of deploying intelligent agents in your business environment.

What you will learn

• Implement an AI controller with a conversation AI agent and orchestrator at its core
• Build contextual awareness with short-term, long-term, and cross-session memory
• Design cross-domain automation with multimodal reasoning, image generation, and voice features
• Expand a CoT agent by integrating consumer-memory understanding
• Integrate cutting-edge models of your choice without disrupting your existing GenAISys
• Connect to real-time external data while blocking security breaches

Who this book is for

This book is for AI and Machine Learning Engineers seeking to enhance their understanding of Generative AI and its enterprise applications. It will particularly benefit those interested in building AI agents, creating advanced orchestration systems, and leveraging AI for automation in marketing, production, and logistics. Software architects and enterprise developers looking to build scalable AI-driven systems will also find immense value in this guide. No prior superintelligence experience is necessary, but familiarity with AI concepts is recommended.

Table of Contents

1. Defining a Business-Ready Generative AI System
2. Building the Generative AI Controller
3. Integrating Dynamic RAG into the GenAISys
4. Building the AI Controller Orchestration Interface
5. Adding Multimodal, Multifunctional Reasoning with Chain of Thought
6. Reasoning E-Marketing AI Agents
7. Enhancing the GenAISys with DeepSeek
8. GenAISys for Trajectory Simulation and Prediction
9. Upgrading the GenAISys with Data Security and Moderation for Customer Service
10. Presenting Your Business-Ready Generative AI System

About the Author

Denis Rothman graduated from Sorbonne University and Paris-Diderot University, designing one of the very first word2matrix patented embedding and patented AI conversational agents. He began his career authoring one of the first AI cognitive Natural Language Processing (NLP) chatbots applied as an automated language teacher for Moet et Chandon and other companies. He authored an AI resource optimizer for IBM and apparel producers. He then authored an Advanced Planning and Scheduling (APS) solution used worldwide.