پرش به محتوای اصلی

موضوع

بازیابی‌افزا

RAG architectures, vector stores, grounding LLMs in private data

۱٬۲۱۶ مقاله منتشر شده

پایگاه داده کلید-مقدار با زبان پرس‌وجوی Lua که امکان ساخت RAG در آن وجود دارد
آموزش کاربردی

«حذف رفت‌وبرگشت شبکه»؛ استراتژی Liath برای بهینه‌سازی جریان‌های هوش مصنوعی

پایگاه‌داده Liath با استفاده از زبان برنامه‌نویسی Lua، منطق کاربردی و جریان‌های کاری هوش مصنوعی را مستقیماً در کنار داده‌ها اجرا می‌کند. این معماری با حذف رفت‌وبرگشت‌های شبکه بین…

۵ دقیقه خواندن
عامل هوش مصنوعی در حال صدور وعده تخفیف مادام‌العمر به مشتریان است.
آموزش کاربردی

توهمِ یک عامل هوش مصنوعی ۳۸ هزار دلار تخفیف غیرمجاز هزینه کرد

یک عامل خدمات مشتریان به‌اشتباه تخفیف ۵۰ درصدی مادام‌العمر به کاربر اعطا کرد که منجر به ضرری ۳۸ هزار دلاری شد. این حادثه ثابت می‌کند توهمات یک ویژگی بنیادی در مدل‌های زبانی هستند…

۷ دقیقه خواندن
پایگاه داده برداری، نمایه‌سازی عمیق و اقتصاد توکن: داستان کامل (فاز ۳)
آموزش کاربردی

پایگاه‌داده‌های برداری: کاهش هزینه‌ با جایگزینی اسکن کامل با ANN

مقیاس‌بندی جست‌وجوی برداری از هزاران به میلیون‌ها ورودی، نیازمند جایگزینی اسکن‌های کامل با روش‌های «نزدیک‌ترین همسایه تقریبی» (ANN) است. این راهنما بررسی می‌کند که چگونه HNSW و…

۲۱ دقیقه خواندن
درگاه امنیتی توضیح‌پذیر برای برنامه‌های هوش مصنوعی: جلوگیری از تزریق دستور با ارائه دلیل قابل‌ممیزی برای هر تصمیم.
آموزش کاربردی

پروژه‌ی ReasonGate: ارائه دلیل ماشین‌خوان برای هر مورد مسدودسازی

پروژه ReasonGate یک لایه امنیتی بازمتن برای برنامه‌های مبتنی بر مدل‌های زبانی است که حملات تزریق پرامپت و نشت داده‌ها را از طریق دفاع چندلایه می‌بندد. برخلاف ابزارهای سنتی، این…

۷ دقیقه خواندن۱
راهنمای هماهنگی عامل‌های هوشمند سازمانی: فناوری هوش مصنوعی در ۲۰۲۶
آموزش کاربردی

شکاف هماهنگی: چرا سامانه‌های چندعاملی در مقیاس سازمانی شکست می‌خورند؟

تمرکز هوش مصنوعی سازمانی از کیفیت مدل‌ها به «لایه هماهنگی» تغییر کرده است. یک معماری شش‌لایه جدید پیشنهاد شده تا از خطاهای انباشته جلوگیری کرده و نرخ ۴۰ درصدی شکست پروژه‌ها را…

۱۹ دقیقه خواندن
مهندسی زمینه برای عامل‌های هوش مصنوعی: ~۸۰٪ توکن کمتر، رفع overload ابزارها، بازیابی معنایی و BM25، افشای تدریجی، بدون پایگاه
آموزش کاربردی

افشای تدریجی در Ratel چگونه نیاز به حافظه‌های برداری را حذف می‌کند؟

لایه مهندسی زمینه Ratel با استفاده از مکانیزم «افشای تدریجی»، بار توکن‌های ورودی را ۸۰٪ کاهش می‌دهد. این ابزار با تزریق ابزارهای مورد نیاز در لحظه، نیاز به پایگاه‌داده‌های برداری…

۴ دقیقه خواندن