پرش به محتوای اصلی

موضوع

بازیابی‌افزا

RAG architectures, vector stores, grounding LLMs in private data

۱٬۲۱۵ مقاله منتشر شده

سیستم توزیع GEO دیلاگو: از تولید محتوا تا انتشار چندسکویی
آموزش کاربردی

سیستم GEO شرکت Di Gua Peng دیده‌شدن برندها در موتورهای جست‌وجوی AI را خودکار کرد

شرکت Di Gua Peng سرویس استاندارد بهینه‌سازی برای موتورهای زاینده (GEO) را برای حل مشکل «برندهای نامرئی» در عصر هوش مصنوعی عرضه کرد. این سامانه با تولید محتوای ساختاریافته و توزیع…

۱۰ دقیقه خواندن۱
حافظه پایدار بومی Git برای عامل‌های کدنویسی هوشمند با جستجوی فوق‌سریع BM25 و کاهش ۸۰٪ توکن، بدون وابستگی خارجی.
آموزش کاربردی

حافظهٔ Git-native در OKF مصرف توکن‌های عامل‌های هوش مصنوعی را ۸۰٪ کاهش داد

ابزار جدید okf-agent-memory با جایگزینی پایگاه‌داده‌های برداری با لایه‌ای از حافظه مبتنی بر Git، هزینه‌های توکن را به‌شدت کاهش می‌دهد. این سیستم با استفاده از جست‌وجوی محلی BM25،…

۶ دقیقه خواندن
لوله‌کشی چندعاملی هوش مصنوعی: چرا به ساخت افزایشی نیاز داریم
آموزش کاربردی

رویکرد هشینگ محتوا: حذف اجرای مجدد خط لوله‌های پیچیده در هوش مصنوعی

توسعه سامانه‌های پیچیده چندعاملی به‌دلیل نیاز به اجرای مجدد کل خط لوله برای تغییرات کوچک، بسیار هزینه‌بر است. رویکرد جدیدی با تبدیل جریان‌های کاری به گراف‌های وابستگی و استفاده از…

۶ دقیقه خواندن
تبدیل یک مقاله پژوهشی به مهارت هوش مصنوعی با NotebookLM
آموزش کاربردی

تبدیل مقالات آکادمیک به دستورالعمل‌های دقیق برای عامل‌های هوش مصنوعی

یک گردش‌کار جدید نشان می‌دهد چگونه می‌توان با استفاده از NotebookLM، قواعد مستند را از مقالات پژوهشی استخراج و به فایل‌های مهارت (skill.md) تبدیل کرد. این روش جایگزینی برای…

۵ دقیقه خواندن۱
وکیل منابع کمیابی دارد: زمان. کدام کارها را می‌توان به عامل هوش مصنوعی سپرد؟
آموزش کاربردی

عامل‌های هوش مصنوعی در حقوق؛ دستیار اول برای بازیابی و سازمان‌دهی داده‌ها

چارچوب جدید ZGI نقش عامل‌های هوش مصنوعی در حقوق را به یک دستیار «گام اول» محدود می‌کند که وظیفه بازیابی و سازمان‌دهی را بر عهده دارد. این رویکرد با اولویت دادن به میزبانی شخصی و…

۶ دقیقه خواندن۱
نوار ابزار ویندوز با دکمه‌های میکروفون و کیبورد، نشان‌دهنده فعال‌سازی صوتی Codex
آموزش کاربردی

آزمون ۲۰ سوالی؛ راهکار یک مؤسس SaaS برای حذف توهمات عامل‌های هوش مصنوعی

یک مؤسس انفرادی SaaS دریافت که تست‌های مبتنی بر «حس» نمی‌توانند توهمات متقاعدکننده در عامل‌های پشتیبانی را شناسایی کنند. او با طراحی یک آزمون سخت‌گیرانه از ۲۰ ایمیل واقعی و…

۶ دقیقه خواندن۱
پشته هوش مصنوعی متن‌باز: زیرساخت خصوصی ضروری
آموزش کاربردی

زیرساخت‌های متن‌باز در برابر مدل‌های بسته برای مدیریت هزینه‌های عملیاتی

سازمان‌ها برای بازپس‌گیری کنترل داده‌ها و هزینه‌های عملیاتی، به سمت زیرساخت‌های متن‌باز حرکت می‌کنند. جداسازی منطق برنامه از لایه محاسباتی، جابه‌جایی مدل‌ها را بدون نیاز به…

۴ دقیقه خواندن
APIهای استخراج وب برای هوش مصنوعی در ۲۰۲۶: هزینه واقعی ۱۰۰ هزار صفحه
آموزش کاربردی

ابزارهای متن‌باز در برابر سرویس‌های مدیریت‌شده؛ تضاد هزینه و سهولت

تحلیل هزینه پنج API برتر استخراج وب نشان می‌دهد قیمت دریافت داده برای سیستم‌های RAG تفاوت فاحشی دارد. در حالی که ابزارهای متن‌باز ارزان‌ترین گزینه هستند، سرویس‌های مدیریت‌شده…

۹ دقیقه خواندن