Learn Mistral

🤖 قدرت مدل‌های Mistral را با ساخت سامانه‌های جاسازی (Embeddings)، سیستم‌های RAG و دستیارهای کدنویسی برای ارائه‌ی راه‌حل‌های واقعی هوش مصنوعی آزاد کنید.

🔑 ویژگی‌های کلیدی

• ساخت اپ‌های گفت‌وگوی محلی ایمن، جریان‌های کاری چندعامله و دستیارهای کدنویسی با استفاده از Mistral
• تسلط بر تکنیک‌های پیشرفته‌ی جاسازی و بازیابی تقویت‌شده (RAG) برای ایجاد هوش مصنوعی مقیاس‌پذیر و آگاه از زمینه
• استقرار هوش مصنوعی منطبق با مقررات، آماده برای محیط تولید، روی AWS Bedrock، Google Vertex AI و دیگر پلتفرم‌ها

📘 توضیحات کتاب

این کتاب راهنمایی عملی و مبتنی بر پروژه است که نشان می‌دهد چگونه می‌توان مدل‌های متن‌باز Mistral را به راه‌حل‌های واقعی و آماده برای تولید تبدیل کرد. از طریق کارگاه‌های گام‌به‌گام و نمونه‌های کاربردی، می‌آموزید چگونه سامانه‌های گفت‌وگوی خصوصی، موتورهای جست‌وجوی معنایی، عامل‌های هوشمند، دستیارهای کدنویسی و استقرارهای امن بسازید که فراتر از آزمایش‌های ساده باشند.

سفر شما از شناسایی نقاط قوت و محدودیت‌های Mistral آغاز می‌شود. سپس یاد می‌گیرید چگونه با Ollama یک سیستم گفت‌وگوی ایمن و محلی راه‌اندازی کنید، رفتار مدل را با promptها و پارامترها کنترل کنید، و با Pinecone جست‌وجوی معنایی مبتنی بر embedding را پیاده‌سازی نمایید. در ادامه، با طراحی جریان‌های چندعامله، پیاده‌سازی پیشرفته‌ی RAG، و ادغام Codestral برای شتاب‌دهی به کدنویسی آشنا می‌شوید. همچنین کاربرد Mistral در امنیت سایبری، چالش‌های باز RAG، و نحوه‌ی استقرار هوش مصنوعی مقیاس‌پذیر روی AWS و Google Cloud را فرا خواهید گرفت.

در پایان، آماده خواهید بود تا سیستم‌های هوش مصنوعی نوآورانه، منطبق با مقررات و آماده‌ی بهره‌برداری طراحی و اجرا کنید.

🧠 آنچه خواهید آموخت

• ساخت سیستم گفت‌وگوی ایمن محلی با Ollama و Mistral
• تنظیم promptها و پارامترها برای کنترل رفتار مدل
• استفاده از embeddings و Pinecone در سامانه‌های جست‌وجوی معنایی
• طراحی عامل‌ها و جریان‌های کاری چندعامله با Mistral
• پیاده‌سازی RAGهای پیشرفته
• ساخت دستیارهای کدنویسی (copilot) با Codestral در VS Code
• استقرار هوش مصنوعی مقیاس‌پذیر بر بستر AWS Bedrock و Google Vertex AI

👥 مخاطبان

این کتاب برای توسعه‌دهندگان نرم‌افزار، متخصصان هوش مصنوعی، دانشمندان داده و علاقه‌مندان فناوری مناسب است. اگر می‌خواهید مدل‌های Mistral را در مقیاس واقعی به کار ببرید، مهارت‌های خود را ارتقا دهید یا نحوه‌ی اجرای هوش مصنوعی در محیط‌های قانون‌مند را بیاموزید، این کتاب مسیر شما را روشن می‌کند.

🗂️ فهرست مطالب

1. تسلط بر Mistral 7B و سیستم‌های RAG: فرصت‌ها و کاربردها
2. راه‌اندازی “چت‌جی‌پی‌تی” خانگی (Mistral و رابط کاربری)
3. مدیریت مدل
4. تسلط بر Embeddings، جست‌وجوی برداری و جست‌وجوی شباهت معنایی
5. آموزش مدل شخصی با داده‌های اختصاصی
6. پیاده‌سازی RAG مبتنی بر Mistral
7. کاربردهای امنیت سایبری با Mistral LLM
8. اجرای Mistral بر روی AWS Bedrock
9. استفاده از Obsidian با دستیار Mistral 7B
10. چالش‌های خانگی RAG
11. آشنایی با نسخه‌های تجاری مدل‌های Mistral

👨‍💻 دربارهٔ نویسنده

پاولو چِرکاشین (Pavlo Cherkashin) مهندس نرم‌افزار باسابقه و نویسنده‌ای با بیش از دو دهه تجربه در صنعت نرم‌افزار است. او در زمینه‌ی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین تخصص دارد و تمرکز خود را بر کاربردهای عملی این فناوری‌ها گذاشته است.

پاولو در شرکت‌های بزرگی چون Nike و Oracle فعالیت داشته و در کنار آن، با برگزاری کارگاه‌ها و دوره‌های آموزشی، به آموزش متخصصان و علاقه‌مندان در زمینه‌ی پیاده‌سازی مؤثر فناوری‌های هوش مصنوعی می‌پردازد.

Unlock the power of Mistral models by building embeddings, RAG systems, and coding assistants that deliver real-world AI solutions.

Key Features

• Build secure local chat apps, multi-agent workflows, and coding assistants with Mistral
• Master embeddings and advanced RAG techniques to create scalable, context-aware AI
• Deploy compliant, production-ready AI on AWS Bedrock, Google Vertex AI, and beyond

Book Description

This is a practical, project-driven guide to turning open-source Mistral models into production-ready AI solutions. Through hands-on workshops and use cases, you’ll learn how to build private chat systems, semantic search engines, intelligent agents, coding assistants, and secure deployments that go beyond simple experimentation.

The journey begins by exploring where Mistral excels and where human oversight is essential. You’ll then learn to set up a secure, locally hosted chat system with Ollama, customize behavior with system prompts and parameters, and dive deep into embeddings to unlock semantic search with Pinecone. As you progress, you’ll build multi-agent workflows, unpack advanced Retrieval-Augmented Generation pipelines, and integrate Mistral with Codestral to accelerate coding. You’ll also learn to apply Mistral to cybersecurity, be challenged with open-ended RAG projects, and be guided through deploying scalable AI on AWS Bedrock and Google Vertex AI.

By the end of this book, you will be ready to design and build AI systems that are innovative, compliant, and production-ready.

What you will learn

• Build a secure local chat system with Ollama and Mistral
• Tune prompts and parameters to control model behavior
• Use embeddings and Pinecone for semantic search systems
• Design agents and multi-agent workflows with Mistral
• Implement advanced Retrieval-Augmented Generation pipelines
• Create coding copilots with Codestral in VS Code
• Deploy scalable AI on AWS Bedrock and Google Vertex AI

Who this book is for

This book is ideal for software developers, AI practitioners, data scientists, and technology enthusiasts who are keen to master Mistral models. Whether you’re looking to deploy powerful AI systems, enhance your existing skills, or understand the intricacies of operating AI in regulated environments, this book provides the knowledge and practical insights needed to excel.

Table of Contents

1. Mastering Mistral 7B and RAG Systems: Opportunities and Applications
2. Setting Up Your Own “Chat GPT” at Home (Mistral and UI)
3. Managing the Model
4. Mastering Embeddings, Vector Search, and Semantic Similarity Search
5. Training Your Own Model with Your Own Data
6. Mistral backed RAG Implementation
7. Security use cases backed by Mistral LLM
8. Mistral on AWS Bedrock
9. Obsidian with Mistral 7B Assistant
10. Take-Home RAG Challenges
11. Exposure to Commercial Versions of Mistral Models

About the Author

Pavlo Cherkashin is a seasoned software engineer and author with over two decades of experience in software craftsmanship. He specializes in artificial intelligence and machine learning, focusing on practical applications and real-world solutions. Throughout his career, Pavlo has contributed to major technology initiatives at companies such as Nike and Oracle. He is also passionate about teaching, conducting workshops and training sessions to help professionals and enthusiasts understand and implement AI technologies effectively.