پرش به محتوای اصلی

موضوع

بازیابی‌افزا

RAG architectures, vector stores, grounding LLMs in private data

۱٬۲۱۲ مقاله منتشر شده

میز کمک هوش مصنوعی: چگونه از پاسخ تکراری هوش مصنوعی به یک سوال جلوگیری کنیم
آموزش کاربردی

چگونه حافظهٔ معنایی تأخیر در پاسخگویی مدل‌های زبانی را می‌گیرد؟

پیاده‌سازی لایه‌های مختلف حافظه موقت (Cache) از پاسخ‌های تکراری مدل‌های زبانی جلوگیری می‌کند. استفاده از حافظه معنایی، هزینه‌های API و تأخیر در پاسخگویی به پرسش‌های مشابه را…

۱۳ دقیقه خواندن
مرحله ۱: دریافت سند - پیچیدگی پنهان پیش از تبدیل به بردارهای عددی
آموزش کاربردی

۱۵ گام حیاتی در پردازش داده برای جلوگیری از شکست سامانه‌های RAG

بیشتر سامانه‌های تولید بازیابی‌افزا به دلیل نادیده گرفتن مراحل آماده‌سازی سند پیش از تبدیل به بردار شکست می‌خورند. پیاده‌سازی یک خط لوله ۱۵ مرحله‌ای شامل هشینگ محتوا و تجزیه…

۲۷ دقیقه خواندن
ایجاد عامل هوش مصنوعی برای کسب‌وکار در ۲۰۲۶: راهنمای عملی
آموزش کاربردی

مدل سازمانی AI از چت‌بات به عامل‌های عملیاتی تغییر مسیر داد

عامل‌های هوش مصنوعی از گفتگوهای ساده به دستیاران خودمختاری تبدیل شده‌اند که وظایف را از طریق API و حافظه اجرا می‌کنند. این چارچوب عملیاتی، مسیر یکپارچه‌سازی ابزارها و داده‌ها را…

۴ دقیقه خواندن
۷ ابزار ضروری برای توسعه‌دهندگان عامل‌های هوش مصنوعی در ۲۰۲۶
آموزش کاربردی

۷ ابزار کلیدی برای عبور از بن‌بست اجرای عملیاتی عامل‌های هوش مصنوعی

توسعه عامل‌های آماده برای تولید در سال ۲۰۲۶ نیازمند گذار از پرامپت‌های ساده به ابزارهای تخصصی اتوماسیون مرورگر و حافظه پایدار است. این پشته تکنولوژیک بر رفع گلوگاه‌های اصلی مانند…

۸ دقیقه خواندن۲
نسخه ۲۷.۱.۵ مانتیکور سرچ: احراز هویت، جداول شاردشده، جستجوی مکالمه‌ای و سرعت بیشتر جستجوی برداری
آموزش کاربردی

Manticore Search: ادغام احراز هویت و جست‌وجوی محاوره‌ای در یک به‌روزرسانی

نسخه ۲۷.۱.۵ Manticore Search با افزودن احراز هویت بومی و قابلیت جست‌وجوی محاوره‌ای، نیاز به لایه‌های امنیتی خارجی و خط لول‌های بازیابی مجزا را از بین برد. این به‌روزرسانی همچنین…

۴ دقیقه خواندن
تنظیم دقیق مدل زبانی محلی برای دسته‌بندی سوالات
آموزش کاربردی

چگونه مدل‌های ۶۰۰ میلیون پارامتری در طبقه‌بندی به دقت ۹۲٪ رسیدند؟

یک آزمایش کاربردی نشان می‌دهد مدل‌های زبانی کوچک (SLM) با جایگزینی برچسب‌های معنایی با کدهای دوحرفی، می‌توانند در کارهای طبقه‌بندی بسیار دقیق عمل کنند. این روش صحت یک مدل ۶۰۰…

۸ دقیقه خواندن
گره هوش مصنوعی GaiaNet: نقطه پایان سازگار با OpenAI، مرز اعتماد نیست
آموزش کاربردی

«پنهان شدن مرزهای اعتماد»؛ چالش امنیتی در لایه‌های ادغام GaiaNet

گره‌های GaiaNet برای کاهش اصطکاک ادغام، از رابط‌های OpenAI استفاده می‌کنند؛ اما این لایه می‌تواند مرزهای حیاتی اعتماد را پنهان کند. توسعه‌دهندگان باید هویت گره، مسیر مسیریابی و…

۷ دقیقه خواندن۱