هوش مصنوعی ابری چیست و API سازگار با OpenAI چطور کار می‌کند؟ base_url، کلید و مدل، یک مثال curl، مقایسه با سرور هوش مصنوعی و نکته‌های پرداخت و تاخیر. …
دسته: هوش مصنوعی
→
مطالبی دربارهٔ استفاده از مدل‌های هوش مصنوعی در کار روزمره و پروژه‌های نرم‌افزاری: کار با API مدل‌ها، ساخت ربات و دستیار، و ابزارهای برنامه‌نویسی با کمک هوش مصنوعی.
مشتری‌ها هر روز همان چند سؤال را می‌پرسند: «ارسال به شهر ما دارید؟»، «سفارشم کی می‌رسد؟»، «این مدل را دارید؟». می‌خواهی یک چت‌بات جوابشان را بدهد، ولی برنامه‌نویس نیستی و حوصلهٔ کد پایتون هم نداری. این آموزش یک دستیار هوش مصنوعی با n8n می‌سازد که فقط با کشیدن و وصل کردن چند گره (node) کار می‌کند: یک صفحهٔ چت عمومی، یک مدل زبانی و یک حافظهٔ کوتاه برای هر گفتگو. مدل از API هوش مصنوعی چابکان می‌آید که با پرداخت …
می‌خواهی یک ربات داشته باشی که در تلگرام به سؤال مشتری‌ها جواب بدهد، متن کپشن پیشنهاد کند یا برای خودت دستیار شخصی باشد. نمونه‌کدش را از ChatGPT گرفته‌ای، ولی دو جا گیر کرده‌ای: کلید OpenAI بدون کارت اعتباری خارجی به دستت نمی‌رسد، و ربات فقط تا وقتی جواب می‌دهد که لپ‌تاپت روشن است. این آموزش ساخت ربات تلگرام هوش مصنوعی را از صفر تا ربات همیشه‌روشن پیش می‌برد و لازم نیست برنامه‌نویس باشی. مسیر چهار قدم دارد: گرفتن توکن از …
یک شب با ChatGPT حرف زدی و آخرش یک صفحه معرفی برای کافه‌ات، یک فرم ثبت‌نام یا یک ربات تلگرام نوبت‌دهی تحویل گرفتی. روی لپ‌تاپ باز می‌شود و کار می‌کند. حالا می‌خواهی لینکش را برای مشتری بفرستی و همین‌جا گیر می‌کنی: کدی که در پنجره چت است چطور روی یک آدرس واقعی بالا بیاید؟ این راهنما همین مسیر را قدم‌به‌قدم می‌رود و فرقی نمی‌کند پروژه ChatGPT داشته باشی یا کدی که Claude نوشته؛ مسیر یکی است. فرض ما این است …
پروژه‌ات را داخل Cursor ساختی، روی لوکال بالا می‌آید، و حتی چند نفر از دوستانت هم دمو را دیده‌اند. قدم بعدی معمولاً همین‌جا گیر می‌کند: چطور همین اپ را با یک دامنه واقعی آنلاین کنی، بدون اینکه خودت سرور لینوکس راه بیندازی، Nginx را دستی کانفیگ کنی، یا هر بار با FTP فایل آپلود کنی؟ این مطلب مسیر مشخص دیپلوی پروژه Cursor روی هاست ابری چابکان را قدم‌به‌قدم جلو می‌برد: آماده‌سازی پروژه در ادیتور، Push به GitHub یا GitLab، ساخت …
چت‌بات (Chatbot) یک سیستم خودکار و مکالمه‌محور است که کاربران سایت شما می‌توانند برای دریافت پاسخ سؤال‌هایشان و رفع نیازهای مختلف با آن گفت‌وگو کنند. چت‌بات‌ها می‌توانند اطلاعاتی مثل مشخصات و قیمت محصولات، شرایط خرید و ارسال یا وضعیت سفارش را در اختیار مشتریان قرار دهند و حتی بخشی از فرایندهای پشتیبانی، فروش و ارتباط با مشتری را خودکار کنند. در این مطلب بررسی می‌کنیم چت‌بات چیست، چگونه کار می‌کند، چه انواع و کاربردهایی دارد و چه تفاوتی با هوش …
فرض کنید ایده یک اپلیکیشن دارید، اما برنامه‌نویس نیستید. تا چند سال پیش، برای تبدیل این ایده به یک محصول اولیه باید یا برنامه‌نویسی یاد می‌گرفتید یا سراغ یک توسعه‌دهنده می‌رفتید؛ اما امروز با Vibe Coding می‌توانید ایده‌تان را با زبان طبیعی برای مدل‌های هوش مصنوعی توضیح دهید و از آن بخواهید بخش زیادی از کد موردنیاز را برایتان تولید کند. این مدل‌ها زیرمجموعهٔ هوش مصنوعی مولد هستند که متن، تصویر یا کد تولید می‌کند. در ادامه بررسی می‌کنیم وایب …
تا حالا شده وارد سایتی شوید و از چت‌بات هوشمند یک سؤال درباره محصول بپرسید و پاسخی طبیعی متناسب با سؤال خود دریافت کنید؟ نه یک جواب از پیش آماده‌شده، بلکه پاسخی که بر اساس درخواست شما تولید شده است. یا یک تحلیل کامل از یک موضوع، متن یا داده دریافت کنید؟ این‌ها پاسخ‌هایی هستند که مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) در چند ثانیه تولید می‌کنند. اما پردازش‌های پیچیده پشت این پاسخ‌ها کجا انجام می‌شود؟ سرور هوش مصنوعی همان زیرساختی است …
AI Agent خود را ساخته‌اید، اما نمی‌دانید آن را چطور به‌صورت دائمی اجرا کنید؟ یا شاید Agent روی لپ‌تاپ شما به‌خوبی کار می‌کند، اما با خاموش شدن سیستم یا قطع شدن اینترنت، کل سرویس از دسترس خارج می‌شود. این موارد بخشی از چالش‌های رایج توسعه‌دهندگان برای اجرای AI Agent در محیط واقعی و ارائه یک سرویس پایدار و همیشه در دسترس است. اما چگونه AI Agent را به‌صورت دائمی و پایدار روی سرور اجرا کنیم؟ در این مطلب از مفاهیم …
انتخاب مدل زبانی مناسب تنها یکی از بخش‌های ساخت AI Agent است. اگر زیرساخت اجرای Agent متناسب با نیازهای آن انتخاب نشود، حتی بهترین مدل‌های هوش مصنوعی هم نمی‌توانند عملکردی پایدار، سریع و مقیاس‌پذیر ارائه دهند. در دهه پیش رو (2026 تا 2036)، به‌کارگیری AI Agentها به یکی از مهم‌ترین راهکارهای کسب‌وکارها برای حفظ رقابت و ارائه خدمات هوشمندتر تبدیل خواهد شد. اما پس از طراحی و توسعه یک AI Agent، انتخاب زیرساخت مناسب برای اجرای آن نیز به همان …
تصور کنید از Claude بخواهید آخرین Issueهای گیت‌هاب پروژه شما را بخواند و یک گزارش وضعیت تولید کند. یا از ChatGPT بخواهید قرار بعدی شما را در Google Calendar ثبت کند. چنین کارهایی به‌تنهایی بر عهده مدل‌های زبانی نیستند. این مدل‌ها صرفاً متن تولید می‌کنند و به ابزارها و داده‌های بیرونی دسترسی مستقیم ندارند. اما تصور کنید بتوانید به کمک یک فناوری دیگر، کاری کنید که مدل‌های زبانی بتوانند فایل‌ها را بخوانند، به سرویس‌های مختلف متصل شوند، اطلاعات لحظه‌ای دریافت …
برنامه‌نویسانی که روزانه با Git، Docker، تست، لاگ و اسکریپت‌های دیپلوی سروکار دارند، بخش بزرگی از زمان خود را خارج از IDE می‌گذرانند. آن‌ها مدام بین ویرایشگر کد و ترمینال جابه‌جا می‌شوند؛ لاگ می‌خوانند، کانفیگ اصلاح می‌کنند، تست اجرا می‌کنند و دوباره برمی‌گردند سراغ کد. GitHub Copilot توانست تجربه کدنویسی داخل IDE را متحول کند و سرعت نوشتن کد را بالا ببرد. اما مهم‌ترین مسئله برنامه‌نویس‌هایی که در خط فرمان زندگی می‌کنند چه شد؟ آیا مدیریت فرآیندهای چندمرحله‌ای در ترمینال …
آخرین دیدگاه‌ها