پرش به محتوای اصلی

موضوع

بازیابی‌افزا

RAG architectures, vector stores, grounding LLMs in private data

۱٬۲۱۶ مقاله منتشر شده

ساخت خط لوله RAG با داده‌های وب زنده
آموزش کاربردی

«تبدیل مدل‌های ایستا به عامل‌های هوشمند»؛ راهکار جدید Alterlab

استفاده از داده‌های زنده وب در خط لوله‌های RAG به مدل‌های زبانی اجازه می‌دهد محدودیت تاریخ آموزش را دور بزنند. با ترکیب استخراج دقیق و پاک‌سازی متن، می‌توان مدل‌های ایستا را به…

۳ دقیقه خواندن۱
پشتیبانی هوشمند: پاسخ‌های ساخت‌یافته JSON، جستجوی معنایی، استناددهی و مدیریت هزینه‌های مشتریان
آموزش کاربردی

درون معماری جدید تریاژ؛ استفاده از گیت‌های JSON برای کنترل خروجی

یک الگوی معماری جدید برای تریاژ پشتیبانی، با استفاده از طرح‌واره‌های سخت‌گیرانه JSON و لیست‌های مجاز استناد، توهمات مدل را از بین می‌برد. این روش با جداسازی بازیابی از سنتز، امکان…

۷ دقیقه خواندن۳
تکنیک‌های بهینه‌سازی عملکرد مدل‌های زبانی بزرگ
آموزش کاربردی

مدل قیمت‌گذاری Oxlo.ai هزینه استنتاج را از تعداد توکن‌ها جدا کرد

استراتژی‌های جدید بهینه‌سازی، تمرکز را از کوتاه کردن اجباری پرامپت‌ها به سمت افزایش دقت از طریق قیمت‌گذاری ثابت تغییر داده‌اند. توسعه‌دهندگان اکنون می‌توانند بدون ترس از افزایش…

۲ دقیقه خواندن۱
راه‌حل ZIM برای رفع توهمات کد در بوم دوبعدی
آموزش کاربردی

درون سیستم ZIM برای تبدیل کدهای توهمی به استانداردهای برنامه‌نویسی

تیم ZIM با ارائه یک «پرامپت جامع» و نقشه‌های API بهینه‌شده، مانع از استفاده مدل‌های زبانی از الگوهای کدنویسی قدیمی شد. این سیستم توهمات رایج را با کدهای استاندارد و بهینه جایگزین…

۴ دقیقه خواندن۱
بخش روابط عمومی اسرائیل می‌خواهد به سؤالات چت‌جی‌پی‌تی شما پاسخ دهد

اسرائیل برای تغییر پاسخ‌های ChatGPT و Perplexity عملیات سازمان‌یافته آغاز کرد

اسرائیل از طریق یک سازمان پوششی به نام مؤسسه هانوور، کمپینی راهبردی برای تزریق روایت‌های مثبت به مدل‌های زبانی بزرگ آغاز کرده است. اسناد افشا شده نشان می‌دهد این عملیات با هدف…

۷ دقیقه خواندن۴
کوانتایز کردن مدل تعبیه: چه کیفیتی واقعاً از دست می‌دهید
آموزش کاربردی

آیا می‌توان حافظهٔ ایندکس‌های برداری را بدون افت کیفیت کاهش داد؟

استفاده از کوانتش باینری می‌تواند فضای ذخیره‌سازی ایندکس‌های برداری را تا ۳۲ برابر کاهش دهد و ۹۶٪ از کیفیت بازیابی را حفظ کند. موفقیت این روش به شدت به پیاده‌سازی صحیح…

۵ دقیقه خواندن۱
چرا مدل‌های زبانی بزرگ توهم می‌زنند و الگوهایی که واقعاً آن را متوقف می‌کنند
آموزش کاربردی

۵ الگوی معماری برای مهار توهم در مدل‌های زبانی بزرگ

توهمات در مدل‌های زبانی، یک نقص فنی نیست بلکه نتیجه‌ی ماهیت آماری آن‌ها در پیش‌بینی توکن‌هاست. برای ساخت سامانه‌های قابل‌اعتماد، باید از نگاه به مدل به‌عنوان «ماشین پاسخ‌گو» فاصله…

۳ دقیقه خواندن۱
جستجوی معنایی و بردارهای تعبیه: از مفاهیم پایه تا کاربرد عملی
آموزش کاربردی

بردار معنایی: تبدیل مفاهیم به هندسه برای جست‌وجوی هوشمند

بردار معنایی محتوا را به مختصات عددی تبدیل می‌کند تا هوش مصنوعی به‌جای تطبیق کلمات، بر اساس قصد کاربر جست‌وجو کند. این سازوکار هسته اصلی سیستم‌های RAG و موتورهای توصیه‌گر مدرن است.

۳ دقیقه خواندن۱
نمودار جهت‌دار افکار: نمایش و ویرایش متن LLM به‌صورت بصری
آموزش کاربردی

گراف‌های متنی در برابر تاریخچه خطی در بهینه‌سازی پرامپت‌های هوش مصنوعی

پروتکل ThoughtDAG تاریخچهٔ خطی چت‌ها را با گراف‌های متنی جایگزین می‌کند تا کاربر دقیقاً تعیین کند چه اطلاعاتی به پرامپت برسد. این سازوکار با حذف شاخه‌های نامرتبط، از «آلودگی…

۲ دقیقه خواندن۴