رویکرد Multi-Vector در برابر متدهای سنتی فشرده‌سازی RAG
به‌روزرسانی نسخه ۶.۰ کتابخانه Sentence Transformers با معرفی MultiVectorEncoder، بازیابی مدل‌های ColBERT را ممکن کرد. این رویکرد با حفظ جزئیات در سطح توکن، دقت بازیابی را در…
۳۴ دقیقه خواندن
موضوع
بازیابی‌افزا
RAG architectures, vector stores, grounding LLMs in private data
۱٬۲۱۶ مقاله منتشر شده
گزارش GTM: ۵۳٪ مدیران هوش مصنوعی هیچ بازگشت سرمایه‌ای از LLMها ندیده‌اند
گزارش سال ۲۰۲۶ نشان می‌دهد اکثر تیم‌های بازاریابی و فروش به‌دلیل اتکا به پرامپت‌های عمومی، از هوش مصنوعی سودی نبرده‌اند. تنها ۲۴٪ تیم‌های موفق توانسته‌اند با ایجاد یک «لایه زمینه»…
۵ دقیقه خواندن۲
«تعادل قدرت و هزینه»؛ ویژگی کلیدی مدل میان‌مقیاس علی‌بابا
مدل جدید و وزن‌باز Qwen 3.8 27B از علی‌بابا، با کسب بالاترین امتیاز هوشمندی در میان ۱۳۵ مدل هم‌اندازه، سقف جدیدی برای کارایی مدل‌های میان‌مقیاس تعریف کرد. این مدل با پنجره متنی…
۶ دقیقه خواندن
Git چگونه امنیت ویرایش یادداشت‌های شخصی توسط هوش مصنوعی را تضمین می‌کند؟
با ذخیرهٔ فایل‌های Markdown در یک مخزن خصوصی GitHub، کاربران پایگاه دانشی ساختاریافته و نسخه‌کنترل‌شده می‌سازند که عامل‌های هوش مصنوعی می‌توانند مستقیماً آن را بخوانند و ویرایش…
۵ دقیقه خواندن
اتصال Obsidian به ChatGPT؛ تبدیل یادداشت‌های شخصی به حافظه دائمی هوش مصنوعی
با اتصال مخزن Obsidian در گیت‌هاب به پروژه‌های ChatGPT، کاربران می‌توانند یک پایگاه دانش دائمی بسازند که نیاز به آپلود مکرر فایل‌ها را از بین می‌برد. این ساختار به مدل اجازه…
۴ دقیقه خواندن۴
تبدیل داده‌های تجاری به موتور درآمدزا با چت‌بات‌های مبتنی بر RAG
ساخت چت‌بات‌های سودآور نیازمند گذار از افزونه‌های عمومی به محصولات تخصصی است که بر داده‌های واقعی کسب‌وکار استوار باشند. ترکیب تولید بازیابی‌افزا (RAG) با گردش‌کارهای درآمدزا،…
۶ دقیقه خواندن۱
![لوگوی شرکت [نام شرکت]، یکی از ۱۰ شرکت برتر توسعه هوش مصنوعی در آمریکا ۲۰۲۶](/news/_next/image?url=https%3A%2F%2Fwww.dothoosh.com%2Fmedia%2Feb17e197-986a-4282-94df-3cea5cdff046-10-best-ai-development-companies-in-the-usa-in-2026-f4070f72.webp&w=1920&q=75)
«فراتر از دمو»؛ استراتژی ۱۰ شرکت پیشرو در مدل‌های زبانی صنعتی
با گذار هوش مصنوعی از مرحلهٔ آزمایشگاهی به سیستم‌های عملیاتی، اولویت کسب‌وکارها از دموهای جذاب به ادغام عمیق در جریان‌های کاری سازمانی تغییر کرده است. این گزارش برترین شرکت‌های…
۱۱ دقیقه خواندن۲
عامل‌های لبه‌ای؛ راهکار گوتام ماناک برای حذف وابستگی به ابرهای متمرکز
گوتام ماناک با ترویج عامل‌های سبک‌وزن و پروتکل MCP، در تلاش است تا هوش مصنوعی را از سرورهای عظیم ابری به دستگاه‌های محلی منتقل کند. این رویکرد هزینه توکن‌ها و تأخیر در پاسخ‌دهی را…
۱۰ دقیقه خواندن
ارزیابی رفتار در برابر اعتبارسنجی کد در تست عامل‌های هوش مصنوعی
تست‌های نرم‌افزاری سنتی به دلیل ماهیت احتمالی مدل‌های زبانی برای عامل‌های هوش مصنوعی ناکارآمد هستند. مهندسان باید از چارچوب‌های ارزیابی چندبعدی متمرکز بر نتایج، قابلیت اطمینان و…
۱۱ دقیقه خواندن۱
کفایت شواهد در برابر روانی متن؛ تغییر اولویت در سیستم‌های بازیابی
بهینه‌سازی سیستم‌های RAG برای نرخ پاسخ‌دهی بالا، منجر به تولید پاسخ‌های متقاعدکننده اما نادرست در محیط عملیاتی می‌شود. یک برنامه هوش مصنوعی قابل‌اعتماد باید اولویت را از «روانی…
۴ دقیقه خواندن
دسترسی پیش‌فرض Gemini به داده‌های سازمانی گوگل؛ ریسک حریم خصوصی در محیط کار
گوگل دسترسی پیش‌فرض Gemini به داده‌های Gmail، Docs و Drive را برای کاربران Workspace فعال کرد. اگرچه گوگل ادعا می‌کند این داده‌ها برای آموزش مدل استفاده نمی‌شوند، اما این اقدام…
۵ دقیقه خواندن۲
لایهٔ هوش بالینی Doceree داده‌های دارویی را به ChatGPT و Claude متصل کرد
شرکت Doceree با ادغام مدل استدلالی Semmelweis در چت‌بات‌های رایج، تحلیل داده‌های پیچیدهٔ پزشکی را برای تیم‌های داروسازی تسهیل کرد. این سیستم با ایجاد یک لایهٔ واسط، داده‌های خام…
۷ دقیقه خواندن۲