موضوع
RAG architectures, vector stores, grounding LLMs in private data
۱٬۲۱۱ مقاله منتشر شده
سیستم پشتیبانی تصمیمات بالینی OpenEvidence در هفت بیمارستان Penn Medicine و مناطق محروم بوتسوانا مستقر شد. این ابزار با ترکیب ادبیات پزشکی و پرونده‌های الکترونیک سلامت، بینش‌های…
سلسفورس لایه رابط کاربری AIforce را معرفی کرد که دسترسی به داده‌های CRM و اجرای گردش‌های کاری را از هر رابط هوش مصنوعی، از جمله Claude و Slack، ممکن می‌کند. این معماری «بدون سر»…
یک توسعه‌دهنده معماری جدیدی برای عامل‌های صوتی فروش B2B طراحی کرده است که با تفکیک مدل زبانی از پایگاه‌داده، دقت داده‌های حساس مانند قیمت و موجودی را تضمین می‌کند. این سیستم با…
هند با کمبود شدید نیروی متخصص در حوزه داده و هوش مصنوعی مواجه است و تا سال ۲۰۲۶ به یک میلیون متخصص نیاز دارد. بازار اکنون از تحلیل‌های ساده به سمت مهارت‌های عملیاتی مانند RAG و…
انتقال از نمونه‌های اولیه به محیط تولید در سیستم‌های RAG نیازمند جداسازی فرآیند آپلود اسناد از نمایه‌سازی برداری است. استفاده از معماری رویدادمحور با SQS و S3 از خطاهای Timeout…
یک چارچوب معماری جدید در فین‌تک با تفکیک تفسیر مدل از اجرای قطعی (Deterministic)، از تراکنش‌های غیرمجاز جلوگیری می‌کند. این سیستم فارغ از میزان اطمینان مدل، برای درخواست‌های…
نسخه ۰.۱۸.۰ موتور حافظه Uteke با معرفی برچسب‌های زمانی دقیق و اصلاح یک باگ بحرانی در امتیازدهی، بازیابی داده‌ها را برای عامل‌های هوش مصنوعی بهینه کرد. این به‌روزرسانی همچنین…
اوپن‌ای‌آی سرویس ChatGPT for Financial Services را بر پایه مدل GPT-6 Astra معرفی کرد. تمرکز این محصول به‌جای آموزش مدل تخصصی، بر ایجاد یک لایه حاکمیتی و خط لوله داده‌ای با قابلیت…
انتقال سیستم‌های RAG از مرحله نمونه به تولید، نیازمند تغییر رویکرد از مهندسی پرامپت به معماری سخت‌گیرانه داده‌ها است. پیاده‌سازی تکه‌بندی دقیق و فیلترینگ در سطح پایگاه‌داده،…
بررسی جدیدی نشان می‌دهد حافظه در مدل‌های زبانی بیش از آنکه ابزاری برای ذخیره داده باشد، حسی برای ایجاد تداوم و جهت‌یابی در زمان است. این رویکرد، حافظه را به عنوان یک «سیستم عصبی…
تغذیه کردن عامل‌های هوش مصنوعی با حجم عظیمی از متن‌های نامنظم، منجر به دفن اطلاعات حیاتی و تصمیمات غلط می‌شود. راهکار جایگزین، تبدیل زمینه (Context) از یک متن طولانی به داده‌های…
اتکای سازمان‌ها به امتیازات اطمینان مدل‌های هوش مصنوعی برای نظارت انسانی، شکافی خطرناک در مسئولیت‌پذیری ایجاد می‌کند. ایمنی واقعی نیازمند مبنی‌سازی مدل‌ها بر پایگاه‌های دانش ثابت…