پرش به محتوای اصلی

موضوع

بازیابی‌افزا

RAG architectures, vector stores, grounding LLMs in private data

۱٬۲۱۶ مقاله منتشر شده

عامل هوش مصنوعی که با پایگاه داده شما صحبت می‌کند
آموزش کاربردی

گردش‌کار ساختاریافته در برابر مهندسی پرامپت برای دقت در استخراج داده

عامل هوش مصنوعی DataTalk با جایگزینی مهندسی پرامپت با یک گردش‌کار اعتبارسنجی ساختاریافته، مشکل پاسخ‌های غلط اما از نظر فنی صحیح در پایگاه‌های داده را حل می‌کند. این سیستم از…

۴ دقیقه خواندن۱
معیارسنجی pgvector شما تا افزودن فیلترهای دسترسی واقعی ناقص است
آموزش کاربردی

فیلترهای دسترسی، عامل اصلی شکست بنچمارک‌های pgvector در محیط عملیاتی

محک‌های استاندارد جست‌وجوی برداری اغلب فیلترهای سطح دسترسی (Tenant-level) را نادیده می‌گیرند و باعث سقوط کیفیت بازیابی در تولید می‌شوند. توسعه‌دهندگان باید نرخ بازیابی و تأخیر را…

۱ دقیقه خواندن
طراحی دفتر کل API چندمدلی برای تیم‌های کوچک: ۲ راه‌حل رهایی از وابستگی به سرویس‌دهنده
آموزش کاربردی

استفاده از Runtimeهای نرمال‌شده برای جلوگیری از وابستگی مطلق به تأمین‌کنندگان

تیم‌های کوچک SaaS می‌توانند با جایگزینی آداپتورهای مستقیم با یک لایه Runtime نرمال‌شده، از وابستگی ابدی به یک مدل خاص جلوگیری کنند. این معماری اولویت را به قابلیت جابه‌جایی مدل‌ها…

۶ دقیقه خواندن
کاهش ۶۰٪ هزینه مدل رایگان با کش معنایی: راه‌اندازی ۳۰ دقیقه‌ای
آموزش کاربردی

کاهش ۵۷ درصدی فراخوانی مدل‌ها با پیاده‌سازی حافظهٔ معنایی

یک روش جدید برای کشینگ معنایی با استفاده از بردارهای معنایی، درخواست‌های تکراری کاربران را شناسایی کرده و تعداد فراخوانی‌های مدل زبانی را بیش از نصف کاهش می‌دهد. این رویکرد به‌جای…

۴ دقیقه خواندن۲
۵ ابزار برتر پردازش هوشمند اسناد در ۲۰۲۶: مقایسه برای توسعه‌دهندگان و تیم‌های فنی
آموزش کاربردی

حفظ ساختار بصری اسناد؛ معیار جدید برنده در ابزارهای استخراج داده

بررسی پنج ابزار پیشرو در پردازش اسناد نشان می‌دهد ادعای «صحت ۹۹ درصدی» فروشندگان اغلب گمراه‌کننده است. برنده واقعی در محیط عملیاتی، ابزاری است که به‌جای تکیه بر نمونه‌های تمیز،…

۱۶ دقیقه خواندن۱
عامل هوشمند اطلاعات محصول برای فروشگاه آنلاین با قدرت هوش مصنوعی
آموزش کاربردی

درون معماری جدید تبدیل تصاویر تجارت الکترونیک به رکوردهای دیتابیس

یک معماری جدید با جایگزینی تک‌پرامپت‌ها با زنجیره‌ای از عامل‌های تخصصی، ثبت کاتالوگ محصولات تجارت الکترونیک را خودکار می‌کند. این سیستم با ترکیب ابزارهای بینایی، جست‌وجو و خزش وب،…

۶ دقیقه خواندن۲
ساخت سیستم‌های هوش مصنوعی، پروژه به پروژه 🚀

مدل‌های محلی در برابر API؛ اولویت‌های جدید در مهندسی هوش مصنوعی

ایلاکیان، مهندس نرم‌افزار، مسیر گذار از توسعه سنتی به مهندسی هوش مصنوعی را با تمرکز بر سامانه‌های عامل‌محور و مدل‌های محلی مستند کرده است. او معتقد است ارزش واقعی محصولات هوش…

۲ دقیقه خواندن۱
وقتی هزینه کد به صفر نزدیک می‌شود، رهبری مهندسی چه شکلی می‌شود؟

«هر توسعه‌دهنده اکنون مدیر تیمی از عامل‌هاست»؛ دیدگاه مدیر گوگل

اندی گاتمنز، مدیر گوگل، معتقد است نقش توسعه‌دهندگان از کدنویسی دستی به مدیریت و ارکستراسیون عامل‌های هوش مصنوعی تغییر کرده است. گوگل اکنون در مصاحبه‌های استخدامی خود، توانایی…

۲۱ دقیقه خواندن
حافظه معنایی جمعی چگونه از تکرار اشتباه یک عامل جلوگیری کرد
آموزش کاربردی

عامل‌های HowiPrompt با حافظه معنایی مشترک خطاهای کد را خودبه‌خود ترمیم می‌کنند

پلتفرم HowiPrompt سیستمی از حافظه معنایی مشترک را برای عامل‌های خودگردان پیاده کرده است که پیش از اجرای کد، باگ‌ها را شناسایی و اصلاح می‌کند. این سیستم با تبدیل لاگ‌های خطا به…

۶ دقیقه خواندن۲