مقایسه‌ها

راهنمای جامع AI SDKها و Frameworkهای توسعۀ هوش مصنوعی

اگر قصد دارید یک چت‌بات، دستیار هوشمند، سیستم RAG یا AI Agent بسازید، انتخاب SDK مناسب اهمیت زیادی دارد. در این راهنمای جامع با Vercel AI SDK، LangChain، LlamaIndex و کاربرد هرکدام آشنا می‌شوید و یاد می‌گیرید در هر پروژه از کدام ابزار استفاده کنید.

آنچه در این مقاله می‌خوانید

AI SDK چیست؟
آیا به SDK نیاز داریم؟
Vercel AI SDK چیست؟
LangChain چیست؟
LlamaIndex چیست؟
مقایسۀ کامل این سه ابزار
چه زمانی از هرکدام استفاده کنیم؟
اتصال آن‌ها به API درواره
بهترین معماری برای پروژه‌های واقعی
نمونه کد
اشتباهات رایج
پرسش‌های متداول
جمع‌بندی

AI SDK چیست؟

اگر چند سال پیش قصد داشتید یک برنامۀ مبتنی بر هوش مصنوعی توسعه دهید، معمولاً کافی بود SDK اختصاصی یک ارائه‌دهنده را نصب کنید، یک درخواست به API ارسال کنید و پاسخ را دریافت کنید. این روش برای پروژه‌های ساده مناسب بود، اما با رشد سریع مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)، افزایش تعداد ارائه‌دهندگان و ظهور قابلیت‌هایی مانند Tool Calling، Streaming، Structured Outputs، RAG و AI Agentها، توسعۀ برنامه‌های هوش مصنوعی بسیار پیچیده‌تر شد.

امروزه یک برنامۀ مدرن مبتنی بر هوش مصنوعی معمولاً فقط با یک مدل کار نمی‌کند. ممکن است برای تولید متن از یک مدل، برای تولید تصویر از مدل دیگری و برای تحلیل اسناد یا اجرای Agent از مدل یا چارچوبی متفاوت استفاده شود. علاوه بر این، بسیاری از تیم‌ها نمی‌خواهند به یک ارائه‌دهنده وابسته باشند و ترجیح می‌دهند در صورت نیاز، مدل یا سرویس‌دهنده را بدون بازنویسی کل پروژه تغییر دهند.

در چنین شرایطی، استفاده مستقیم از SDK اختصاصی هر ارائه‌دهنده می‌تواند باعث افزایش پیچیدگی، وابستگی به یک سرویس خاص (Vendor Lock-in) و دشوار شدن نگهداری پروژه شود.

اینجاست که AI SDKها و Frameworkهای توسعۀ هوش مصنوعی اهمیت پیدا می‌کنند.

این ابزارها یک لایۀ انتزاع (Abstraction Layer) بین برنامۀ شما و مدل‌های هوش مصنوعی ایجاد می‌کنند. به بیان ساده، به جای اینکه منطق برنامه مستقیماً به یک API خاص وابسته باشد، از یک رابط استاندارد استفاده می‌کند و این SDK مسئول برقراری ارتباط با مدل‌های مختلف است. این رویکرد باعث می‌شود تغییر مدل، اضافه کردن قابلیت‌های جدید یا حتی مهاجرت بین ارائه‌دهندگان، بسیار ساده‌تر شود.

AI SDK با SDK اختصاصی چه تفاوتی دارد؟

یکی از پرسش‌های رایج این است که چرا باید از یک AI SDK استفاده کنیم، در حالی که تقریباً تمام ارائه‌دهندگان هوش مصنوعی، SDK رسمی خود را نیز منتشر کرده‌اند.

فرض کنید امروز پروژه خود را با SDK اختصاصی یک ارائه‌دهنده آغاز می‌کنید. اگر چند ماه بعد تصمیم بگیرید به دلیل کیفیت بهتر، هزینه کمتر یا قابلیت‌های جدید به مدل دیگری مهاجرت کنید، احتمالاً بخش قابل توجهی از کدهای پروژه باید بازنویسی شوند.

اما زمانی که از یک AI SDK استفاده می‌کنید، معمولاً فقط تنظیمات مدل یا ارائه‌دهنده تغییر می‌کند و بخش عمدۀ منطق برنامه بدون تغییر باقی می‌ماند.

به همین دلیل، بسیاری از شرکت‌ها از AI SDKها به‌عنوان یک لایۀ استاندارد برای مدیریت مدل‌های مختلف استفاده می‌کنند. این ابزارها علاوه بر ساده‌سازی اتصال به مدل‌ها، قابلیت‌هایی مانند Streaming، Tool Calling، Structured Outputs، مدیریت پیام‌ها، Agentها و یکپارچه‌سازی با منابع داده را نیز در اختیار توسعه‌دهندگان قرار می‌دهند.

آیا همیشه به AI SDK نیاز داریم؟

خیر.

اگر پروژه شما بسیار ساده است و فقط قرار است یک درخواست به یک مدل ارسال کند و پاسخ را نمایش دهد، ممکن است استفاده مستقیم از SDK رسمی ارائه‌دهنده کافی باشد.

اما با بزرگ‌تر شدن پروژه و اضافه شدن قابلیت‌هایی مانند:

پشتیبانی از چند مدل
امکان تغییر ارائه‌دهنده
استفاده از Streaming
ساخت Agent
اتصال به پایگاه دانش (RAG)
استفاده از Tool Calling
مدیریت Context
توسعه رابط کاربری تعاملی

استفاده از AI SDKها تقریباً به یک انتخاب منطقی تبدیل می‌شود.

پرسش و پاسخ

آیا AI SDK خودش مدل هوش مصنوعی است؟

خیر. AI SDK یک چارچوب یا کتابخانه برای توسعۀ برنامه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی است. این ابزارها خودشان مدل تولید نمی‌کنند، بلکه ارتباط میان برنامۀ شما و مدل‌های مختلف را ساده و استاندارد می‌کنند.

اتصال AI SDKها به API درواره

یکی از مزایای مهم درواره این است که API آن با استاندارد OpenAI سازگار است. این موضوع باعث می‌شود بسیاری از AI SDKهای محبوب، بدون نیاز به تغییرات اساسی، بتوانند به درواره متصل شوند.

در اغلب SDKها کافی است آدرس API و کلید دسترسی خود را تنظیم کنید.

Base URL

https://api.darvareh.ir/v1

سپس می‌توانید از همان SDK برای دسترسی به صدها مدل مختلف استفاده کنید، بدون اینکه لازم باشد برای هر ارائه‌دهنده کد جداگانه‌ای بنویسید.

Vercel AI SDK؛ سریع‌ترین راه برای ساخت برنامه‌های هوش مصنوعی

اگر از توسعه‌دهندگان React یا Next.js بپرسید محبوب‌ترین SDK برای ساخت برنامه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی چیست، احتمال زیادی وجود دارد که پاسخ آن‌ها Vercel AI SDK باشد.

این SDK توسط تیم Vercel توسعه داده شده و هدف آن ساده‌سازی توسعۀ برنامه‌های هوش مصنوعی است. به جای اینکه توسعه‌دهنده درگیر تفاوت APIهای مختلف، مدیریت Streaming، نگهداری وضعیت چت یا تبدیل پاسخ‌ها شود، Vercel AI SDK بیشتر این پیچیدگی‌ها را پنهان می‌کند و یک API ساده و یکپارچه در اختیار برنامه‌نویس قرار می‌دهد.

یکی از ویژگی‌های مهم این SDK، چندارائه‌دهنده (Multi-provider) بودن آن است. یعنی برنامۀ شما می‌تواند بدون تغییر معماری اصلی، با مدل‌های مختلف کار کند و در صورت نیاز، ارائه‌دهندۀ مدل را تغییر دهد. این رویکرد برای پروژه‌هایی که نمی‌خواهند به یک سرویس خاص وابسته شوند، مزیت مهمی محسوب می‌شود.

چرا Vercel AI SDK محبوب شده است؟

قبل از معرفی این SDK، توسعه‌دهندگان معمولاً باید کارهای زیر را خودشان انجام می‌دادند:

ارسال درخواست HTTP
مدیریت Streaming
مدیریت وضعیت مکالمه
تبدیل پاسخ‌ها
مدیریت خطاها
اتصال مدل‌های مختلف
هماهنگی بین Frontend و Backend

هر کدام از این مراحل نیازمند کدنویسی و نگهداری جداگانه بود.

اما Vercel AI SDK این پیچیدگی‌ها را به چند تابع ساده تبدیل کرده است.

برای مثال، قابلیت‌هایی مانند:

Streaming
Tool Calling
Structured Outputs
Generative UI
Chat State Management
Multi Provider Support

به صورت آماده در اختیار توسعه‌دهنده قرار می‌گیرند.

معماری Vercel AI SDK

معماری این SDK را می‌توان در سه لایه خلاصه کرد:

Frontend

↓

AI SDK

↓

Provider

↓

LLM

در این ساختار:

Frontend فقط با AI SDK صحبت می‌کند.
AI SDK مسئول ارتباط با Provider است.
Provider درخواست را به مدل ارسال می‌کند.
پاسخ دوباره به Frontend بازگردانده می‌شود.

این معماری باعث می‌شود اگر روزی بخواهید مدل را تغییر دهید، در بسیاری از موارد تنها کافی باشد Provider یا تنظیمات مربوط به آن را تغییر دهید.

مهم‌ترین قابلیت‌های Vercel AI SDK

۱. Streaming

یکی از مهم‌ترین قابلیت‌های این SDK، Streaming است.

به جای اینکه کاربر منتظر بماند تا کل پاسخ تولید شود، متن به صورت لحظه‌ای نمایش داده می‌شود.

مزایا:

تجربه کاربری بهتر
کاهش احساس تأخیر
مناسب برای Chatbot
مناسب برای Agent

۲. Tool Calling

اگر مدل از Tool Calling پشتیبانی کند، AI SDK نیز به راحتی از آن استفاده می‌کند.

مثلاً:

جستجو در اینترنت
اجرای Query
خواندن فایل
فراخوانی API
اجرای Function

۳. Structured Outputs

اگر انتظار دارید مدل JSON معتبر تولید کند، AI SDK این فرآیند را بسیار ساده می‌کند.

دیگر لازم نیست خروجی خام را Parsing کنید.

۴. Generative UI

یکی از جذاب‌ترین قابلیت‌های AI SDK این است که فقط متن تولید نمی‌کند.

مدل می‌تواند تصمیم بگیرد چه Componentهایی در رابط کاربری نمایش داده شوند.

مثلاً:

جدول
نمودار
کارت
فرم
دکمه

این قابلیت باعث شده ساخت برنامه‌های تعاملی بسیار ساده‌تر شود.

نصب Vercel AI SDK

نصب این SDK بسیار ساده است.

npm install ai

سپس Provider موردنظر را نصب می‌کنید.

برای مثال:

npm install @ai-sdk/openai

اتصال Vercel AI SDK به درواره

یکی از مزیت‌های مهم درواره این است که API آن با استاندارد OpenAI سازگار است.

در نتیجه برای استفاده از Vercel AI SDK کافی است Base URL را تغییر دهید.

https://api.darvareh.ir/v1

نمونه پیکربندی:

import { createOpenAI } from "@ai-sdk/openai";

const openai = createOpenAI({
  apiKey: process.env.DARVAREH_API_KEY,
  baseURL: "https://api.darvareh.ir/v1",
});

سپس می‌توانید مدل موردنظر خود را انتخاب کنید.

const model = openai("openai/gpt-5.5");

یا هر مدل دیگری که در درواره در دسترس باشد.

مزیت این روش آن است که اگر بعداً بخواهید مدل را تغییر دهید، معمولاً تنها نام مدل را تغییر می‌دهید و نیازی به بازنویسی کل پروژه نخواهید داشت.

چه زمانی Vercel AI SDK بهترین انتخاب است؟

اگر پروژه شما یکی از موارد زیر است، احتمالاً Vercel AI SDK بهترین گزینه خواهد بود:

Chatbot
Next.js App
React App
AI Dashboard
SaaS
Copilot
Customer Support
AI Search
AI Workspace

این SDK به‌ویژه برای پروژه‌هایی که نیاز به Streaming، رابط کاربری تعاملی و توسعۀ سریع دارند، تجربه توسعه بسیار مناسبی ارائه می‌دهد.

پرسش و پاسخ

آیا Vercel AI SDK فقط روی Vercel اجرا می‌شود؟

خیر. با وجود نام آن، این SDK محدود به پلتفرم Vercel نیست و می‌توان از آن در پروژه‌های Node.js، React، Next.js و سایر محیط‌های سازگار استفاده کرد. همچنین به دلیل پشتیبانی از چندین ارائه‌دهندۀ مدل، می‌تواند با APIهای سازگار با OpenAI مانند درواره نیز کار کند، کافی است Base URL را روی:

https://api.darvareh.ir/v1

تنظیم کنید.

LangChain؛ چارچوبی برای ساخت Agentها و برنامه‌های هوشمند

اگر Vercel AI SDK را ابزاری برای ساده‌سازی توسعۀ رابط‌های کاربری مبتنی بر هوش مصنوعی بدانیم، LangChain را باید یکی از جامع‌ترین چارچوب‌های توسعۀ برنامه‌های هوش مصنوعی در سمت Backend معرفی کنیم.

LangChain در ابتدا با هدف ساده‌تر کردن ارتباط با مدل‌های زبانی بزرگ توسعه یافت، اما امروزه به یک اکوسیستم کامل برای ساخت AI Agent، سیستم‌های RAG، گردش‌کارهای چندمرحله‌ای (Workflow)، مدیریت حافظه، اتصال به پایگاه‌های داده و ابزارهای خارجی تبدیل شده است.

به همین دلیل، بسیاری از شرکت‌هایی که در حال ساخت محصولات واقعی مبتنی بر هوش مصنوعی هستند، از LangChain به‌عنوان ستون اصلی منطق هوش مصنوعی خود استفاده می‌کنند.

چرا LangChain ایجاد شد؟

در ابتدای ظهور مدل‌های زبانی بزرگ، بسیاری از برنامه‌ها تنها یک درخواست به مدل ارسال می‌کردند و پاسخ را نمایش می‌دادند.

اما با پیچیده‌تر شدن نیازها، توسعه‌دهندگان به قابلیت‌هایی مانند موارد زیر احتیاج پیدا کردند:

اتصال مدل به پایگاه داده
جستجو در اسناد
استفاده از چند مدل مختلف
اجرای توابع
ذخیرۀ حافظۀ مکالمه
مدیریت Promptها
ساخت Agentهایی که بتوانند چندین مرحله را پشت سر هم انجام دهند

پیاده‌سازی تمام این قابلیت‌ها از ابتدا، زمان‌بر و مستعد خطا بود.

LangChain برای حل همین مشکل به وجود آمد و مجموعه‌ای از اجزای آماده را در اختیار توسعه‌دهندگان قرار داد تا بتوانند به‌جای نوشتن زیرساخت، روی منطق کسب‌وکار خود تمرکز کنند.

معماری LangChain

برخلاف SDKهای ساده، LangChain از چندین لایه تشکیل شده است که هر کدام وظیفۀ مشخصی دارند.

مهم‌ترین اجزای این چارچوب عبارت‌اند از:

Models
Prompts
Chains
Tools
Agents
Memory
Retrievers
Output Parsers

هر کدام از این اجزا مانند قطعات یک پازل هستند که در کنار یکدیگر، یک برنامۀ هوشمند را تشکیل می‌دهند.

به همین دلیل است که LangChain بیش از آنکه یک SDK باشد، یک چارچوب توسعۀ برنامه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی محسوب می‌شود.

Chains؛ اولین ایدۀ LangChain

نام LangChain از مفهوم Chain گرفته شده است.

Chain به این معناست که چندین عملیات به‌صورت زنجیره‌ای اجرا شوند.

برای مثال:

دریافت سؤال کاربر

↓

جستجو در پایگاه دانش

↓

ارسال اطلاعات به مدل

↓

تولید پاسخ

↓

ذخیرۀ مکالمه

در یک برنامۀ معمولی، توسعه‌دهنده باید تمام این مراحل را به‌صورت دستی مدیریت کند.

اما LangChain این مراحل را به اجزای قابل استفاده مجدد تبدیل می‌کند و امکان ترکیب آن‌ها را فراهم می‌سازد.

Agents؛ جایی که LangChain می‌درخشد

یکی از مهم‌ترین دلایل محبوبیت LangChain، پشتیبانی از Agentها است.

یک Agent برخلاف یک چت‌بات ساده، فقط پاسخ تولید نمی‌کند؛ بلکه می‌تواند تصمیم بگیرد برای رسیدن به پاسخ از چه ابزارهایی استفاده کند.

برای مثال، اگر کاربر بپرسد:

امروز قیمت بیت‌کوین چقدر است و آن را با قیمت یک هفته قبل مقایسه کن؟

یک Agent ممکن است این مراحل را انجام دهد:

تشخیص نیاز به اطلاعات لحظه‌ای
فراخوانی API قیمت ارزهای دیجیتال
دریافت داده‌های تاریخی
تحلیل تغییرات
تولید پاسخ نهایی

این فرایند بدون Agent بسیار پیچیده خواهد بود، اما LangChain زیرساخت لازم برای پیاده‌سازی آن را فراهم می‌کند.

Memory؛ فراتر از یک مکالمۀ ساده

یکی دیگر از قابلیت‌های مهم LangChain، مدیریت حافظه است.

فرض کنید کاربر در ابتدای مکالمه بگوید:

نام من امیر است.

چند دقیقه بعد سؤال کند:

اسم من چیست؟

اگر برنامه هیچ حافظه‌ای نداشته باشد، مدل نمی‌تواند پاسخ درستی بدهد.

LangChain روش‌های مختلفی برای مدیریت حافظه ارائه می‌دهد؛ از حافظۀ کوتاه‌مدت گرفته تا ذخیره‌سازی اطلاعات در پایگاه داده یا سیستم‌های برداری.

البته امروزه بسیاری از پروژه‌های جدید، به‌جای استفاده از Memory کلاسیک، از روش‌هایی مانند RAG یا معماری‌های جدیدتر استفاده می‌کنند، اما مفهوم حافظه همچنان یکی از اجزای مهم برنامه‌های هوشمند است.

LangGraph؛ نسل جدید ساخت Agentها

در سال‌های اخیر، تیم LangChain پروژه‌ای به نام LangGraph را معرفی کرد.

LangGraph برای ساخت Agentهای پیچیده طراحی شده است؛ Agentهایی که:

چندین مرحله تصمیم‌گیری دارند.
ممکن است به مراحل قبلی بازگردند.
چند ابزار مختلف را اجرا کنند.
وضعیت خود را ذخیره کنند.
اجرای طولانی‌مدت داشته باشند.

اگر LangChain را مجموعه‌ای از قطعات آماده بدانیم، LangGraph ابزاری برای طراحی گردش‌کارهای پیچیدۀ مبتنی بر Agent است.

به همین دلیل بسیاری از پروژه‌های حرفه‌ای Agentic AI امروزه به سمت LangGraph حرکت کرده‌اند.

چه زمانی LangChain انتخاب مناسبی است؟

اگر پروژه شما شامل یکی از موارد زیر است، LangChain می‌تواند انتخاب بسیار خوبی باشد:

ساخت AI Agent
سیستم RAG
جستجوی هوشمند در اسناد
دستیار سازمانی
چت‌بات متصل به پایگاه دانش
اتوماسیون فرایندها
استفاده از چندین ابزار و API
Workflowهای چندمرحله‌ای

اما اگر فقط قصد دارید یک رابط کاربری ساده برای گفت‌وگو با مدل بسازید، ممکن است استفاده از LangChain بیش از نیاز پروژه باشد و گزینه‌هایی مانند Vercel AI SDK توسعه را ساده‌تر کنند.

اتصال LangChain به درواره

از آنجا که API درواره با استاندارد OpenAI سازگار است، اتصال LangChain نیز بسیار ساده است.

کافی است Base URL را روی آدرس زیر تنظیم کنید:

https://api.darvareh.ir/v1

نمونۀ پیکربندی در پایتون:

from langchain_openai import ChatOpenAI

llm = ChatOpenAI(
    api_key="YOUR_DARVAREH_API_KEY",
    base_url="https://api.darvareh.ir/v1",
    model="openai/gpt-5.5"
)

پس از این مرحله، می‌توانید از همان مدل در زنجیره‌ها (Chains)، Agentها، سیستم‌های RAG و سایر قابلیت‌های LangChain استفاده کنید.

یکی از مزایای این رویکرد آن است که اگر بعداً تصمیم بگیرید مدل دیگری را امتحان کنید، در بسیاری از موارد تنها کافی است نام مدل را تغییر دهید و نیازی به بازنویسی منطق اصلی برنامه نخواهید داشت.

پرسش و پاسخ

آیا LangChain بهترین انتخاب برای تمام پروژه‌های هوش مصنوعی است؟

خیر. LangChain یک چارچوب بسیار قدرتمند است، اما همیشه بهترین انتخاب نیست. اگر پروژه شما تنها به یک گفت‌وگوی ساده با مدل نیاز دارد، استفاده از آن ممکن است پیچیدگی غیرضروری ایجاد کند. در مقابل، برای ساخت Agentها، سیستم‌های RAG، گردش‌کارهای چندمرحله‌ای و برنامه‌های سازمانی، LangChain یکی از قدرتمندترین گزینه‌های موجود محسوب می‌شود.

LlamaIndex؛ بهترین انتخاب برای اتصال مدل‌های هوش مصنوعی به داده‌های اختصاصی

یکی از بزرگ‌ترین محدودیت‌های مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) این است که دانش آن‌ها محدود به اطلاعاتی است که در زمان آموزش در اختیار داشته‌اند. اگر بخواهید مدل به اسناد شرکت، فایل‌های PDF، پایگاه دانش داخلی، ویکی سازمان یا داده‌های اختصاصی شما دسترسی داشته باشد، صرفاً ارسال یک Prompt معمولی کافی نیست.

اینجاست که LlamaIndex وارد عمل می‌شود.

LlamaIndex چارچوبی است که برای اتصال مدل‌های هوش مصنوعی به داده‌های اختصاصی طراحی شده است. این پروژه در ابتدا با نام GPT Index شناخته می‌شد و بعدها با گسترش قابلیت‌ها به LlamaIndex تغییر نام داد. امروزه یکی از شناخته‌شده‌ترین ابزارها برای ساخت سیستم‌های Retrieval-Augmented Generation (RAG) محسوب می‌شود.

به زبان ساده، اگر LangChain مغز هماهنگ‌کنندۀ برنامه باشد، LlamaIndex کتابدار بسیار هوشمندی است که می‌داند اطلاعات موردنیاز مدل را از میان هزاران سند پیدا کند.

چرا LlamaIndex به وجود آمد؟

فرض کنید شرکت شما ده‌ها هزار فایل شامل قراردادها، راهنماها، مستندات فنی، ایمیل‌ها و گزارش‌های داخلی دارد.

اگر از یک مدل هوش مصنوعی بپرسید:

آخرین سیاست مرخصی شرکت چیست؟

مدل به این اطلاعات دسترسی ندارد، زیرا این داده‌ها بخشی از آموزش عمومی آن نبوده‌اند.

یکی از راه‌حل‌ها این است که کل اسناد را داخل Prompt قرار دهید، اما این روش چند مشکل اساسی دارد:

محدودیت Context Window
افزایش شدید هزینه API
افزایش زمان پاسخ
ارسال حجم زیادی از اطلاعات غیرضروری

LlamaIndex این مشکل را به شکل دیگری حل می‌کند.

به جای ارسال تمام اسناد، ابتدا داده‌ها را سازمان‌دهی و نمایه‌سازی (Indexing) می‌کند و هنگام دریافت سؤال، فقط مرتبط‌ترین بخش‌ها را پیدا کرده و برای مدل ارسال می‌کند.

به همین دلیل است که نام این پروژه «Index» را در خود دارد.

LlamaIndex چگونه کار می‌کند؟

فرآیند کلی را می‌توان در چند مرحله خلاصه کرد.

مرحله اول: دریافت داده

ابتدا داده‌ها از منابع مختلف جمع‌آوری می‌شوند.

این منابع می‌توانند شامل موارد زیر باشند:

فایل PDF
Word
Excel
Markdown
Notion
Confluence
Google Drive
پایگاه داده
API
صفحات وب
GitHub
SharePoint

به همین دلیل، LlamaIndex برای سازمان‌هایی که اطلاعاتشان در چندین سامانه مختلف قرار دارد، انتخاب مناسبی است.

مرحله دوم: تقسیم داده‌ها

اگر یک فایل PDF هزار صفحه‌ای مستقیماً برای مدل ارسال شود، نه‌تنها از محدودیت Context عبور می‌کند، بلکه هزینه بسیار زیادی نیز ایجاد خواهد کرد.

LlamaIndex داده‌ها را به بخش‌های کوچک‌تر (Chunk) تقسیم می‌کند.

برای مثال:

PDF

↓

Page

↓

Paragraph

↓

Chunk

هر Chunk معمولاً چند صد توکن دارد.

این تقسیم‌بندی باعث می‌شود هنگام جستجو فقط بخش‌های مرتبط بازیابی شوند.

مرحله سوم: Embedding

در این مرحله، هر Chunk به یک بردار عددی تبدیل می‌شود.

این بردار نشان‌دهندۀ معنای متن است، نه صرفاً کلمات آن.

به همین دلیل اگر کاربر بپرسد:

قوانین مرخصی

سیستم حتی اگر در سند عبارت

سیاست‌های حضور و غیاب

وجود داشته باشد، باز هم می‌تواند آن را پیدا کند.

این همان چیزی است که جستجوی معنایی (Semantic Search) را ممکن می‌کند.

مرحله چهارم: ذخیره در Vector Database

بردارهای تولیدشده معمولاً در پایگاه‌های داده برداری ذخیره می‌شوند.

مانند:

Pinecone
Qdrant
Weaviate
Milvus
Chroma

هنگام دریافت سؤال، LlamaIndex نزدیک‌ترین بردارها را پیدا می‌کند.

مرحله پنجم: ارسال به مدل

در نهایت فقط اطلاعات مرتبط برای مدل ارسال می‌شود.

در نتیجه:

هزینه کمتر می‌شود.
سرعت افزایش پیدا می‌کند.
کیفیت پاسخ بهتر می‌شود.
احتمال Hallucination کاهش پیدا می‌کند.

آیا LlamaIndex فقط برای RAG است؟

خیر.

هرچند مشهورترین کاربرد آن RAG است، اما قابلیت‌های آن بسیار فراتر از این موضوع است.

امروزه LlamaIndex امکاناتی مانند:

Data Connector
Document Pipeline
Workflow
Agent Integration
Query Engine
Chat Engine
Evaluation
Observability

را نیز ارائه می‌دهد.

به همین دلیل در بسیاری از پروژه‌ها فقط نقش یک Retriever ساده را ندارد.

LangChain یا LlamaIndex؟

یکی از رایج‌ترین سؤال‌های توسعه‌دهندگان همین است.

پاسخ کوتاه:

این دو رقیب نیستند.

بلکه اغلب مکمل یکدیگر هستند.

به طور کلی:

LangChain بیشتر روی:

Agent
Workflow
Tool Calling
Orchestration

تمرکز دارد.

در مقابل،

LlamaIndex بیشتر روی:

Data
Retrieval
Indexing
Query Engine
RAG

تمرکز می‌کند.

در بسیاری از پروژه‌های سازمانی، توسعه‌دهندگان از LlamaIndex برای بازیابی اطلاعات و از LangChain یا LangGraph برای مدیریت منطق Agent استفاده می‌کنند.

چه زمانی از LlamaIndex استفاده کنیم؟

LlamaIndex انتخاب بسیار مناسبی است اگر بخواهید:

چت‌بات سازمانی بسازید.
PDFها را قابل جستجو کنید.
اسناد شرکت را به مدل متصل کنید.
سیستم پرسش و پاسخ داخلی توسعه دهید.
پایگاه دانش بسازید.
موتور جستجوی معنایی ایجاد کنید.
RAG پیاده‌سازی کنید.

اگر برنامۀ شما هیچ داده اختصاصی ندارد و فقط با مدل گفتگو می‌کند، احتمالاً استفاده از LlamaIndex ضروری نخواهد بود.

اتصال LlamaIndex به درواره

از آنجا که API درواره با استاندارد OpenAI سازگار است، اتصال LlamaIndex نیز به سادگی انجام می‌شود.

کافی است Base URL را روی مقدار زیر تنظیم کنید:

https://api.darvareh.ir/v1

نمونۀ پیکربندی:

from llama_index.llms.openai import OpenAI

llm = OpenAI(
    api_key="YOUR_DARVAREH_API_KEY",
    base_url="https://api.darvareh.ir/v1",
    model="openai/gpt-5.5"
)

پس از آن می‌توانید از همین مدل در ساخت سیستم‌های RAG، Query Engine یا Chat Engine استفاده کنید.

پرسش و پاسخ

اگر از LangChain استفاده کنم، آیا دیگر به LlamaIndex نیاز ندارم؟

خیر. این دو ابزار کاربردهای متفاوتی دارند. اگر پروژه شما نیاز به جستجوی هوشمند در داده‌های اختصاصی دارد، LlamaIndex یکی از بهترین گزینه‌هاست. اگر علاوه بر بازیابی اطلاعات، قصد دارید Agentهای پیچیده، گردش‌کارهای چندمرحله‌ای یا Tool Calling نیز پیاده‌سازی کنید، ترکیب LlamaIndex با LangChain یا LangGraph معمولاً معماری کامل‌تر و مقیاس‌پذیرتری ایجاد می‌کند.

مقایسۀ Vercel AI SDK، LangChain و LlamaIndex؛ کدام را انتخاب کنیم؟

پس از آشنایی با Vercel AI SDK، LangChain و LlamaIndex، احتمالاً این سؤال برای شما پیش آمده است که کدام یک انتخاب بهتری است. پاسخ کوتاه این است که هیچ‌کدام به‌طور مطلق از دیگری بهتر نیستند؛ هر کدام برای حل مسئلۀ متفاوتی طراحی شده‌اند.

یکی از اشتباهات رایج توسعه‌دهندگان، مقایسۀ مستقیم این ابزارهاست؛ در حالی که فلسفۀ طراحی آن‌ها یکسان نیست. Vercel AI SDK بیشتر بر تجربه توسعۀ رابط کاربری و ارتباط با مدل‌های هوش مصنوعی تمرکز دارد، LangChain بر هماهنگی بین مدل، ابزارها و گردش‌کارها و LlamaIndex بر مدیریت و بازیابی داده‌های اختصاصی.

به همین دلیل، در بسیاری از پروژه‌های واقعی، این سه ابزار نه‌تنها رقیب یکدیگر نیستند، بلکه در کنار هم استفاده می‌شوند.

مقایسۀ کلی

ویژگی	Vercel AI SDK	LangChain	LlamaIndex
هدف اصلی	ساخت رابط‌های کاربری هوشمند	ساخت Agent و Workflow	ساخت RAG و اتصال داده‌ها
سطح پیچیدگی	کم	متوسط تا زیاد	متوسط
مناسب Frontend	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐	⭐
مناسب Backend	⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐
ساخت Agent	محدود	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐
RAG	محدود	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐
مدیریت ابزارها	خوب	بسیار خوب	خوب
اتصال به داده‌ها	محدود	خوب	بسیار عالی
یادگیری	آسان	متوسط	متوسط

همان‌طور که مشاهده می‌کنید، هر ابزار نقطۀ قوت خاص خود را دارد و انتخاب آن باید بر اساس نیاز پروژه انجام شود، نه صرفاً محبوبیت آن.

اگر یک چت‌بات ساده می‌سازید

فرض کنید قصد دارید یک چت‌بات برای پاسخ‌گویی به کاربران وب‌سایت خود ایجاد کنید. این چت‌بات تنها باید پیام کاربر را دریافت کند، پاسخ مدل را نمایش دهد و از قابلیت‌هایی مانند Streaming برای نمایش تدریجی متن استفاده کند.

در چنین سناریویی، معمولاً نیازی به Agentهای پیچیده یا سیستم‌های RAG وجود ندارد.

در این شرایط، Vercel AI SDK انتخاب بسیار مناسبی است، زیرا:

توسعه را سریع‌تر می‌کند.
مدیریت وضعیت گفتگو را ساده می‌کند.
Streaming را به‌خوبی پشتیبانی می‌کند.
برای React و Next.js بهینه شده است.

اگر Agent می‌سازید

حال فرض کنید برنامۀ شما باید بتواند:

ایمیل ارسال کند.
اطلاعات را از پایگاه داده بخواند.
چند API را فراخوانی کند.
در صورت نیاز تصمیم بگیرد از چه ابزاری استفاده کند.
چندین مرحله را به‌ترتیب اجرا کند.

در این شرایط، موضوع فقط تولید متن نیست؛ بلکه مدیریت منطق تصمیم‌گیری اهمیت پیدا می‌کند.

اینجاست که LangChain یا LangGraph انتخاب مناسب‌تری هستند. این ابزارها برای هماهنگی بین مدل، ابزارها و مراحل مختلف یک Workflow طراحی شده‌اند و کنترل بیشتری بر رفتار Agent در اختیار توسعه‌دهنده قرار می‌دهند.

اگر پایگاه دانش دارید

یکی از رایج‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی در سازمان‌ها، پاسخ‌گویی بر اساس اسناد داخلی است.

برای مثال:

مستندات فنی
قراردادها
فایل‌های PDF
راهنماهای داخلی
پایگاه دانش شرکت

در چنین پروژه‌هایی، مهم‌ترین مسئله بازیابی اطلاعات مرتبط از میان حجم زیادی از داده‌هاست.

در این شرایط، LlamaIndex معمولاً انتخاب بهتری است، زیرا ابزارهای متنوعی برای نمایه‌سازی، بازیابی و مدیریت داده‌های اختصاصی در اختیار شما قرار می‌دهد.

اگر پروژه‌ای بزرگ و سازمانی دارید

در پروژه‌های Enterprise معمولاً فقط یک ابزار کافی نیست.

برای مثال، فرض کنید در حال توسعۀ یک دستیار هوشمند برای یک شرکت بیمه هستید.

این سامانه باید:

به مستندات داخلی دسترسی داشته باشد.
قوانین بیمه را جستجو کند.
از چند API خارجی استفاده کند.
برای هر درخواست بهترین ابزار را انتخاب کند.
پاسخ را به‌صورت لحظه‌ای در رابط کاربری نمایش دهد.

در چنین معماری‌ای، ترکیب ابزارها منطقی‌تر از انتخاب تنها یکی از آن‌هاست.

برای مثال:

Vercel AI SDK برای رابط کاربری و Streaming
LangChain برای مدیریت Agent و Workflow
LlamaIndex برای بازیابی اطلاعات از پایگاه دانش

این معماری باعث می‌شود هر ابزار دقیقاً همان کاری را انجام دهد که برای آن طراحی شده است.

آیا استفاده از هر سه ابزار باعث پیچیدگی بیش از حد نمی‌شود؟

این نگرانی کاملاً طبیعی است.

پاسخ به اندازۀ پروژه بستگی دارد.

اگر تنها در حال ساخت یک MVP یا نمونه اولیۀ محصول هستید، احتمالاً استفاده از Vercel AI SDK به‌تنهایی کافی است.

اما هرچه پروژه بزرگ‌تر شود و نیازهایی مانند RAG، Agent، اتصال به منابع داده و گردش‌کارهای چندمرحله‌ای اضافه شوند، استفاده از ابزارهای تخصصی می‌تواند نگهداری و توسعۀ سیستم را ساده‌تر کند.

نکتۀ مهم این است که ابزارها را به‌اندازۀ نیاز پروژه انتخاب کنید و از اضافه کردن فناوری‌های غیرضروری خودداری کنید.

نقش API سازگار با OpenAI در این میان چیست؟

یکی از دغدغه‌های رایج تیم‌های توسعه این است که اگر بعداً تصمیم بگیرند مدل یا ارائه‌دهندۀ هوش مصنوعی را تغییر دهند، آیا باید بخش زیادی از پروژه را بازنویسی کنند؟

اگر معماری پروژه بر پایه APIهای سازگار با OpenAI طراحی شده باشد، این فرایند معمولاً بسیار ساده‌تر خواهد بود. بسیاری از SDKها و Frameworkهای مطرح از این استاندارد پشتیبانی می‌کنند و تنها با تغییر تنظیمات مربوط به آدرس API و مدل، می‌توان از ارائه‌دهندۀ دیگری استفاده کرد.

به همین دلیل، استفاده از APIهای سازگار با OpenAI، انعطاف‌پذیری پروژه را افزایش می‌دهد و وابستگی به یک سرویس خاص را کاهش می‌دهد.

اتصال هر سه Framework به درواره

یکی از مزایای درواره این است که API آن با استاندارد OpenAI سازگار است. این موضوع باعث می‌شود بتوانید Vercel AI SDK، LangChain و LlamaIndex را بدون تغییرات اساسی به درواره متصل کنید.

کافی است در تنظیمات SDK یا Framework، مقدار Base URL را روی آدرس زیر قرار دهید:

https://api.darvareh.ir/v1

سپس با استفاده از کلید API درواره، می‌توانید از صدها مدل هوش مصنوعی در همان کدی که نوشته‌اید استفاده کنید. این رویکرد به شما اجازه می‌دهد بدون وابستگی به یک ارائه‌دهنده، مدل‌های مختلف را آزمایش کرده و در صورت نیاز، آن‌ها را تغییر دهید.

پرسش و پاسخ

اگر تازه کار با هوش مصنوعی را شروع کرده‌ام، از کدام ابزار آغاز کنم؟

اگر هدف شما ساخت یک چت‌بات یا قابلیت گفت‌وگو در یک وب‌سایت است، Vercel AI SDK معمولاً ساده‌ترین نقطۀ شروع است. اگر قصد دارید Agentهای پیچیده، اتوماسیون یا گردش‌کارهای چندمرحله‌ای بسازید، LangChain انتخاب مناسب‌تری خواهد بود. اگر مسئلۀ اصلی شما جستجو در اسناد و داده‌های اختصاصی است، LlamaIndex بهترین گزینه است. در پروژه‌های بزرگ نیز استفاده از ترکیب این ابزارها معمولاً بهترین نتیجه را به همراه دارد.

درواره؛ یک API برای تمام Frameworkهای هوش مصنوعی

یکی از مزایای مهم استفاده از Frameworkهایی مانند Vercel AI SDK، LangChain و LlamaIndex این است که می‌توانید بدون وابستگی به یک مدل یا یک ارائه‌دهنده، معماری منعطف‌تری برای پروژه خود طراحی کنید.

درواره نیز با همین هدف توسعه یافته است. با استفاده از یک API سازگار با OpenAI می‌توانید صدها مدل هوش مصنوعی را در همین Frameworkها به کار بگیرید و بدون تغییر معماری اصلی پروژه، مدل مناسب هر سناریو را انتخاب کنید.

کافی است Base URL را روی:

https://api.darvareh.ir/v1

تنظیم کنید و از همان SDK یا Framework موردنظر خود استفاده نمایید.

این رویکرد به شما کمک می‌کند:

از یک زیرساخت واحد برای مدل‌های مختلف استفاده کنید.
هزینه و کیفیت مدل‌ها را مقایسه کنید.
در صورت نیاز، بدون بازنویسی پروژه مدل یا ارائه‌دهنده را تغییر دهید.
پروژه‌های خود را بر پایه استاندارد OpenAI توسعه دهید.

اشتباهات رایج هنگام انتخاب AI SDK

با افزایش تعداد Frameworkها و SDKهای هوش مصنوعی، انتخاب ابزار مناسب دشوارتر از گذشته شده است. بسیاری از تیم‌ها زمان زیادی را صرف مهاجرت یا بازنویسی پروژه می‌کنند؛ نه به این دلیل که ابزار انتخابی آن‌ها ضعیف بوده، بلکه چون در ابتدا نیاز واقعی پروژه را به‌درستی تحلیل نکرده‌اند.

در ادامه، چند مورد از رایج‌ترین اشتباهات را بررسی می‌کنیم.

انتخاب ابزار بر اساس محبوبیت

یکی از بزرگ‌ترین اشتباهات این است که تنها به دلیل محبوب بودن یک Framework از آن استفاده کنید.

برای مثال، ممکن است پروژه شما فقط به یک چت ساده نیاز داشته باشد، اما از ابتدا LangChain و چندین ابزار دیگر را به پروژه اضافه کنید. این تصمیم می‌تواند پیچیدگی غیرضروری، افزایش هزینه نگهداری و دشواری یادگیری را به همراه داشته باشد.

همیشه ابتدا نیاز پروژه را مشخص کنید و سپس ابزار مناسب را انتخاب کنید.

وابسته شدن به یک ارائه‌دهنده

اگر تمام کدهای پروژه مستقیماً به SDK اختصاصی یک ارائه‌دهنده وابسته باشند، تغییر مدل یا مهاجرت به سرویس دیگر در آینده دشوار خواهد بود.

به همین دلیل، بسیاری از تیم‌ها ترجیح می‌دهند از Frameworkهایی استفاده کنند که از چندین ارائه‌دهنده پشتیبانی می‌کنند یا APIهای سازگار با OpenAI را به‌کار می‌گیرند.

ارسال Context بیش از حد

برخی توسعه‌دهندگان تصور می‌کنند هرچه اطلاعات بیشتری برای مدل ارسال شود، کیفیت پاسخ بهتر خواهد شد.

در عمل، ارسال Context غیرضروری باعث افزایش:

هزینه API
زمان پاسخ
مصرف توکن
احتمال گم شدن اطلاعات مهم

می‌شود.

ارسال اطلاعات مرتبط و هدفمند معمولاً نتایج بهتری ایجاد می‌کند.

ساخت Agent برای هر مسئله

Agentها ابزارهای بسیار قدرتمندی هستند، اما همیشه بهترین انتخاب نیستند.

اگر پروژه فقط یک درخواست را به مدل ارسال می‌کند و پاسخ را نمایش می‌دهد، استفاده از معماری Agent تنها پیچیدگی سیستم را افزایش می‌دهد.

Agent زمانی ارزشمند است که برنامه نیاز به تصمیم‌گیری، استفاده از ابزارها یا اجرای چندین مرحله داشته باشد.

نادیده گرفتن هزینه API

بسیاری از تیم‌ها در مراحل اولیه فقط روی کیفیت مدل تمرکز می‌کنند و هزینه را در نظر نمی‌گیرند.

اما پس از ورود محصول به مرحلۀ تولید، هزینه API می‌تواند به یکی از مهم‌ترین عوامل تبدیل شود.

استفاده از:

Prompt Caching
Streaming
Routing
انتخاب مدل مناسب
مدیریت Context

می‌تواند هزینه‌ها را به شکل محسوسی کاهش دهد.

بهترین روش‌های استفاده از AI SDKها

اگر قصد دارید یک پروژه مبتنی بر هوش مصنوعی توسعه دهید، رعایت نکات زیر می‌تواند کیفیت معماری و نگهداری پروژه را بهبود دهد.

از ساده‌ترین معماری ممکن شروع کنید

اگر یک SDK ساده پاسخگوی نیاز شماست، از همان استفاده کنید.

همیشه می‌توانید بعداً قابلیت‌های بیشتری اضافه کنید.

وابستگی به مدل را کاهش دهید

معماری برنامه را طوری طراحی کنید که تغییر مدل یا ارائه‌دهنده کمترین تغییر را در کد ایجاد کند.

از Streaming استفاده کنید

در برنامه‌های تعاملی، Streaming معمولاً تجربه کاربری بسیار بهتری نسبت به انتظار برای پاسخ کامل ایجاد می‌کند.

Promptها را نسخه‌بندی کنید

Promptها نیز بخشی از منطق برنامه هستند.

نگهداری آن‌ها در Git و نسخه‌بندی می‌تواند مدیریت پروژه را ساده‌تر کند.

لاگ‌گیری را فراموش نکنید

ثبت Promptها، پاسخ‌ها، زمان اجرا، هزینه و خطاها به شما کمک می‌کند کیفیت سیستم را به‌مرور بهبود دهید.

مدل مناسب هر وظیفه را انتخاب کنید

همه وظایف به قدرتمندترین مدل نیاز ندارند.

گاهی استفاده از یک مدل سریع‌تر و ارزان‌تر، انتخاب منطقی‌تری است.

پرسش‌های متداول

آیا AI SDK همان مدل هوش مصنوعی است؟

خیر. AI SDK تنها ارتباط بین برنامه و مدل را ساده می‌کند و خودش مدل هوش مصنوعی نیست.

آیا می‌توان چند SDK را در یک پروژه استفاده کرد؟

بله. بسیاری از پروژه‌های بزرگ از ترکیب چند Framework استفاده می‌کنند.

آیا LangChain جایگزین Vercel AI SDK است؟

خیر. این دو ابزار اهداف متفاوتی دارند و در بسیاری از پروژه‌ها در کنار یکدیگر استفاده می‌شوند.

آیا LlamaIndex فقط برای RAG کاربرد دارد؟

خیر. هرچند مهم‌ترین کاربرد آن RAG است، اما قابلیت‌هایی مانند Query Engine، Workflow و Agent Integration نیز ارائه می‌دهد.

آیا Vercel AI SDK فقط برای Next.js مناسب است؟

خیر. هرچند در اکوسیستم React و Next.js محبوبیت زیادی دارد، اما محدود به این محیط‌ها نیست.

آیا برای پروژه‌های کوچک هم به Framework نیاز داریم؟

همیشه خیر. در برخی پروژه‌های ساده، استفاده مستقیم از SDK رسمی یا API کافی است.

آیا می‌توان بعداً Framework را تغییر داد؟

بله، اما اگر از ابتدا معماری مناسبی انتخاب شود، این مهاجرت بسیار ساده‌تر خواهد بود.

آیا تمام Frameworkها از مدل‌های یکسان پشتیبانی می‌کنند؟

خیر. میزان پشتیبانی از مدل‌ها و قابلیت‌ها بسته به Framework و ارائه‌دهنده متفاوت است.

آیا استفاده از چند مدل مختلف در یک پروژه ایدۀ خوبی است؟

در بسیاری از پروژه‌های حرفه‌ای، بله. انتخاب مدل مناسب برای هر وظیفه می‌تواند کیفیت و هزینه را بهینه کند.

آیا AI SDKها آینده توسعۀ نرم‌افزار هستند؟

با توجه به روند فعلی، AI SDKها به بخش مهمی از ابزارهای توسعه تبدیل شده‌اند و انتظار می‌رود نقش آن‌ها در سال‌های آینده پررنگ‌تر شود.

جمع‌بندی

هوش مصنوعی دیگر تنها یک API برای تولید متن نیست. برنامه‌های مدرن به قابلیت‌هایی مانند Agent، RAG، حافظه، ابزارهای خارجی، جستجوی معنایی و گردش‌کارهای پیچیده نیاز دارند. به همین دلیل، انتخاب Framework مناسب می‌تواند تأثیر مستقیمی بر سرعت توسعه، کیفیت محصول و قابلیت نگهداری پروژه داشته باشد.

اگر هدف شما ساخت رابط کاربری تعاملی و چت‌بات است، Vercel AI SDK نقطۀ شروع بسیار خوبی محسوب می‌شود. اگر به Agentها و Workflowهای پیچیده نیاز دارید، LangChain یا LangGraph انتخاب مناسب‌تری خواهند بود. اگر نیز قصد دارید مدل هوش مصنوعی را به اسناد و داده‌های اختصاصی متصل کنید، LlamaIndex یکی از بهترین گزینه‌های موجود است.

نکتۀ مهم این است که این ابزارها رقیب یکدیگر نیستند؛ بلکه در بسیاری از پروژه‌های واقعی، در کنار هم استفاده می‌شوند و هر کدام بخشی از معماری سیستم را بر عهده می‌گیرند.

AI SDKهای محبوب را با یک API به درواره متصل کنید

یکی از چالش‌های رایج هنگام استفاده از AI SDKها، وابستگی به یک ارائه‌دهندۀ خاص است. اگر در آینده بخواهید مدل دیگری را آزمایش کنید یا به دلیل هزینه، کیفیت یا قابلیت‌های جدید ارائه‌دهنده را تغییر دهید، بازنویسی بخشی از پروژه می‌تواند زمان‌بر باشد.

درواره این فرایند را ساده‌تر می‌کند.

با استفاده از یک API سازگار با OpenAI می‌توانید بسیاری از SDKها و Frameworkهای محبوب مانند Vercel AI SDK، LangChain، LlamaIndex، Cline، Continue، Roo Code و سایر ابزارهای سازگار را به صدها مدل هوش مصنوعی متصل کنید.

کافی است Base URL پروژه را روی آدرس زیر تنظیم کنید:

https://api.darvareh.ir/v1

و کلید API درواره را در تنظیمات Framework خود قرار دهید.

مزایای این رویکرد عبارت‌اند از:

دسترسی به صدها مدل هوش مصنوعی با یک API
سازگاری با استاندارد OpenAI
امکان تغییر مدل بدون بازنویسی معماری پروژه
پرداخت ریالی و مدیریت یکپارچۀ اعتبار
مستندات فارسی و نمونه کد برای توسعه‌دهندگان
مناسب برای پروژه‌های شخصی، استارتاپی و سازمانی

اگر در حال توسعه یک محصول مبتنی بر هوش مصنوعی هستید، این معماری می‌تواند انعطاف‌پذیری بیشتری برای انتخاب مدل و توسعۀ آینده پروژه در اختیار شما قرار دهد.

وب‌سایت: https://darvareh.ir

مستندات API: https://api.darvareh.ir/docs

آنچه در این مقاله می‌خوانید

AI SDK چیست؟

AI SDK با SDK اختصاصی چه تفاوتی دارد؟

آیا همیشه به AI SDK نیاز داریم؟

پرسش و پاسخ

اتصال AI SDKها به API درواره

Vercel AI SDK؛ سریع‌ترین راه برای ساخت برنامه‌های هوش مصنوعی

چرا Vercel AI SDK محبوب شده است؟

معماری Vercel AI SDK

مهم‌ترین قابلیت‌های Vercel AI SDK

۱. Streaming

۲. Tool Calling

۳. Structured Outputs

۴. Generative UI

نصب Vercel AI SDK

اتصال Vercel AI SDK به درواره

چه زمانی Vercel AI SDK بهترین انتخاب است؟

پرسش و پاسخ

LangChain؛ چارچوبی برای ساخت Agentها و برنامه‌های هوشمند

چرا LangChain ایجاد شد؟

معماری LangChain

Chains؛ اولین ایدۀ LangChain

Agents؛ جایی که LangChain می‌درخشد

Memory؛ فراتر از یک مکالمۀ ساده

LangGraph؛ نسل جدید ساخت Agentها

چه زمانی LangChain انتخاب مناسبی است؟

اتصال LangChain به درواره

پرسش و پاسخ

LlamaIndex؛ بهترین انتخاب برای اتصال مدل‌های هوش مصنوعی به داده‌های اختصاصی

چرا LlamaIndex به وجود آمد؟

LlamaIndex چگونه کار می‌کند؟

مرحله اول: دریافت داده

مرحله دوم: تقسیم داده‌ها

مرحله سوم: Embedding

مرحله چهارم: ذخیره در Vector Database

مرحله پنجم: ارسال به مدل

آیا LlamaIndex فقط برای RAG است؟

LangChain یا LlamaIndex؟

چه زمانی از LlamaIndex استفاده کنیم؟

اتصال LlamaIndex به درواره

پرسش و پاسخ

مقایسۀ Vercel AI SDK، LangChain و LlamaIndex؛ کدام را انتخاب کنیم؟

مقایسۀ کلی

اگر یک چت‌بات ساده می‌سازید

اگر Agent می‌سازید

اگر پایگاه دانش دارید

اگر پروژه‌ای بزرگ و سازمانی دارید

آیا استفاده از هر سه ابزار باعث پیچیدگی بیش از حد نمی‌شود؟

نقش API سازگار با OpenAI در این میان چیست؟

اتصال هر سه Framework به درواره

پرسش و پاسخ

درواره؛ یک API برای تمام Frameworkهای هوش مصنوعی

اشتباهات رایج هنگام انتخاب AI SDK

انتخاب ابزار بر اساس محبوبیت

وابسته شدن به یک ارائه‌دهنده

ارسال Context بیش از حد

ساخت Agent برای هر مسئله

نادیده گرفتن هزینه API

بهترین روش‌های استفاده از AI SDKها

از ساده‌ترین معماری ممکن شروع کنید

وابستگی به مدل را کاهش دهید

از Streaming استفاده کنید

Promptها را نسخه‌بندی کنید

لاگ‌گیری را فراموش نکنید

مدل مناسب هر وظیفه را انتخاب کنید

پرسش‌های متداول

آیا AI SDK همان مدل هوش مصنوعی است؟

آیا می‌توان چند SDK را در یک پروژه استفاده کرد؟

آیا LangChain جایگزین Vercel AI SDK است؟

آیا LlamaIndex فقط برای RAG کاربرد دارد؟

آیا Vercel AI SDK فقط برای Next.js مناسب است؟

آیا برای پروژه‌های کوچک هم به Framework نیاز داریم؟

آیا می‌توان بعداً Framework را تغییر داد؟

آیا تمام Frameworkها از مدل‌های یکسان پشتیبانی می‌کنند؟

آیا استفاده از چند مدل مختلف در یک پروژه ایدۀ خوبی است؟

آیا AI SDKها آینده توسعۀ نرم‌افزار هستند؟

جمع‌بندی

AI SDKهای محبوب را با یک API به درواره متصل کنید

مقالات مرتبط

Read more