پرش به محتوای اصلی

موضوع

بازیابی‌افزا

RAG architectures, vector stores, grounding LLMs in private data

۱٬۲۱۶ مقاله منتشر شده

بازیابی حافظه نیست: ساخت لایه استدلال برای هوش مصنوعی
آموزش کاربردی

Sonn با لایه‌ی استدلال، بازیابی غیرفعال هوش مصنوعی را جایگزین کرد

پلتفرم Sonn با معرفی یک لایه‌ی استدلالی، از مدل RAG سنتی فراتر رفته تا رفتار عامل‌های هوش مصنوعی را به‌جای بازیابی ساده‌ی متن، به‌صورت فعال هدایت کند. این سیستم با تزریق راهنماهای…

۴ دقیقه خواندن۲
دستیار هوشمند شما چرا همه چیز را بین گفتگوها فراموش می‌کند
آموزش کاربردی

Octo با معماری حافظه لایه‌بندی‌شده بر نقص‌های بازیابی برداری غلبه کرد

اکثر ابزارهای هوش مصنوعی به دلیل تکیه بر حافظه برداری دچار «فراموشی زمینه‌ای» می‌شوند. Octo با معرفی سیستمی برای مدیریت زمینه‌های مشترک، تصمیمات تاریخی و ترجیحات تیمی را به…

۴ دقیقه خواندن
چرا دستیار کدنویسی هوش مصنوعی گاهی چیزهایی را اختراع می‌کند
آموزش کاربردی

پیش‌بینی الگو در برابر تحلیل کد؛ ریشهٔ توابع ساختگی در هوش مصنوعی

دستیارهای هوش مصنوعی اغلب توابع ناموجود را می‌سازند چون به‌جای بررسی مستندات واقعی، احتمال آماری کلمات را پیش‌بینی می‌کنند. درک این سازوکار برای جلوگیری از انتشار کدهای خراب حیاتی…

۴ دقیقه خواندن۱
خدمات توسعه اپلیکیشن هوش مصنوعی: مقیاس‌پذیری کسب‌وکارها با برنامه‌های هوشمند
آموزش کاربردی

جایگزینی منطق کسب‌وکار با جریان‌های کاری هوش مصنوعی در سال ۲۰۲۶

ساخت اپلیکیشن‌های سطح تولید نیاز به بازطراحی کامل جریان‌های کاری بر اساس منطق هوش مصنوعی دارد، نه افزودن ساده‌ی چت‌بات به محصولات موجود. موفق‌ترین ابزارها اکنون از معماری‌های…

۵ دقیقه خواندن۱
عنوان مقاله: Title
آموزش کاربردی

استفاده از بردارهای معنایی برای خودکارسازی تطبیق داوران در مجلات علوم انسانی

سردبیران دانشگاهی از چارچوب «بردار دست‌نوشته» برای سنجش عینی میزان تطبیق مقالات با اهداف مجله استفاده می‌کنند. این سیستم با ترکیب تحلیل شکاف‌های پژوهشی و شناسایی محتوای تولیدشده…

۷ دقیقه خواندن۲
مهندس بک‌اند در حال کار با معماری RAG: ترکیب بازیابی اطلاعات و تولید پاسخ هوشمند
آموزش کاربردی

بیشتر شکست‌های RAG ناشی از خطای بازیابی داده‌ها است، نه ضعف مدل‌های زبانی

سیستم‌های تولید بازیابی‌افزا (RAG) به‌جای توهمات مدل، اغلب به‌دلیل خطاهای خط لوله داده شکست می‌خورند. مهندسان با تمرکز بر تکه‌بندی، انتخاب بردار معنایی و بازرتبه‌بندی می‌توانند…

۸ دقیقه خواندن۲
داشبورد تحلیلی با نمودارهای فروش و پاسخ AI به پرسش درباره محصولات برتر
آموزش کاربردی

درون معماری Cortex AI؛ تبدیل زبان طبیعی به SQL برای تحلیل داده‌ها

اسنو‌فلیک با ادغام یک موتور تبدیل متن به SQL در مجموعه Cortex AI، امکان پرس‌وجوی پایگاه‌های داده ساختاریافته را با زبان طبیعی فراهم کرد. این سیستم با مبنی‌سازی مدل‌ها در محیط امن…

۷ دقیقه خواندن۱
شبکه حافظه مبتنی بر مایسیلیوم با آگاهی از اعتماد برای سیستم‌های چندعاملی
آموزش کاربردی

«حافظه مشترک مبتنی بر اعتماد»؛ راهکار Mycelium برای هماهنگی عامل‌ها

فریم‌ورک جدید Mycelium امکان اشتراک یک گراف دانش پایدار بین چندین عامل هوش مصنوعی را فراهم می‌کند. این سیستم با استفاده از مدل‌های ارزان‌قیمت، تضادهای اطلاعاتی را شناسایی کرده و…

۵ دقیقه خواندن۱
فرار از الگوریتم: چگونه به هوش مصنوعی حافظه دادیم و مغز دوم ساختیم
آموزش کاربردی

SpillTheReel: تبدیل ویدیوهای اینستاگرام به حافظه برداری برای بازیابی دقیق جزئیات

ابزار SpillTheReel محتوای ذخیره‌شده در اینستاگرام را به یک پایگاه دانش قابل جست‌وجو تبدیل می‌کند. این سیستم با استفاده از لایه‌ی حافظه گرافیکی-برداری، امکان گفتگو با ویدیوها و…

۳ دقیقه خواندن
هوش مصنوعی که عمداً فراموش می‌کند — و باهوش‌تر می‌شود
آموزش کاربردی

Lethe با حذف سخت داده‌های منسوخ، توهمات حافظه در عامل‌های هوش مصنوعی را می‌بندد

وینایاک سونتالیا موتور حافظه‌ای به نام Lethe را توسعه داد که به‌جای گسترش بی‌پایان بستر متنی، روی «فراموش کردن» داده‌های تاریخ‌گذشته تمرکز دارد. این سیستم با حذف کامل حقایق منسوخ…

۴ دقیقه خواندن۱