موضوع
RAG architectures, vector stores, grounding LLMs in private data
۱٬۲۱۶ مقاله منتشر شده
پایگاه‌داده جدید LatticeDB با ادغام گراف، جست‌وجوی برداری و نمایه‌سازی متنی در یک فایل واحد، نیاز به سرورهای مجزا را حذف می‌کند. این ابزار برای حافظهٔ عامل‌های هوش مصنوعی و…
پلتفرم CaseCraft.AI با جایگزینی ابزارهای ساده‌ی پیش‌نویس با سامانه‌های عامل‌محور، مدیریت کامل پرونده‌های حقوقی را خودکار کرده است. این رویکرد باعث می‌شود دعاوی با ارزش پایین که…
بسیاری از توسعه‌دهندگان با تکیه بر محدودیت‌های توکنی ثابت، معنای داده‌های خود را در سامانه‌های RAG تخریب می‌کنند. رویکرد جدید تکه‌بندی معنایی اجازه می‌دهد مرزهای داده بر اساس…
بسیاری از شکست‌های سامانه‌های RAG ناشی از معماری سیستم است، نه نقص مدل‌های زبانی. با تبدیل بازیابی به مرحلهٔ «تولید کاندید» و افزودن لایه‌های بازرتبه‌بندی و اعتبارسنجی، می‌توان از…
مدیران سابق جست‌وجوی یاندکس و آمازون استارتاپ Keenable را برای ایجاد زیرساخت جست‌وجوی بهینه برای عامل‌های هوش مصنوعی راه‌اندازی کردند. این شرکت با جذب ۲۶ میلیون دلار سرمایه قصد…
گوگل کلود نسخه‌ای تخصصی از Gemini Enterprise را برای صنعت حقوقی عرضه کرد که با ادغام عمیق در سامانه‌های مدیریت اسناد و e-discovery، مدل فروش خود را از مدل‌های عمومی به پلتفرم‌های…
معماری RAG به مدل‌های هوش مصنوعی اجازه می‌دهد به‌جای تکیه بر حافظه، از اسناد داخلی شرکت برای پاسخ‌دهی استفاده کنند. این روش توهمات مدل را حذف کرده و اطلاعات را بدون نیاز به…
عامل‌های هوش مصنوعی به‌دلیل قدیمی بودن داده‌های آموزشی با محدودیت مواجه‌اند، اما APIهای جست‌وجوی وب امکان بازیابی اطلاعات لحظه‌ای را فراهم می‌کنند. این ادغام، مدل‌های ایستا را به…
گزارش سال ۲۰۲۶ لنگ‌چین نشان می‌دهد که دوران آزمایش عامل‌های هوش مصنوعی به پایان رسیده و اکثریت سازمان‌ها این سیستم‌ها را در تولید (Production) مستقر کرده‌اند. همچنین همکاری…
اپلیکیشن Ambient Context با ثبت متنی فعالیت‌های کاربر در macOS، یک حافظهٔ دائمی و محلی برای عامل‌های هوش مصنوعی ایجاد می‌کند. این ابزار بدون ارسال داده به سرور، تاریخچه کاری کاربر…
لینکدین برای بهینه‌سازی عامل‌های استخدام خود، معماری GraphRAG را با یک سیستم حافظه سلسله‌مراتبی درختی جایگزین کرد. این تغییر باعث کاهش چشمگیر هزینه‌های مدل زبانی و تأخیر در…
عامل‌های هوش مصنوعی در سازمان‌ها اغلب نه به دلیل توهم، بلکه به دلیل نبود «دانش منفی» شکست می‌خورند. ایجاد یک لایه ساختاریافته از محدودیت‌ها، مانع از دسترسی مدل به جداول منسوخ یا…