پرش به محتوای اصلی

موضوع

بازیابی‌افزا

RAG architectures, vector stores, grounding LLMs in private data

۱٬۱۱۲ مقاله منتشر شده

هیچ‌کس ابتدا وبلاگ شما را نمی‌خواند — موتورهای هوش مصنوعی می‌خوانند. ۹ الگو برای نقل‌قول شدن
آموزش کاربردی

۹ الگوی نوشتاری برای افزایش نرخ نقل‌قول در موتورهای هوش مصنوعی

موتورهای هوش مصنوعی اکنون به فیلترهای اصلی محتوای وب تبدیل شده‌اند و اغلب پیش از کلیک کاربر، مقالات را خلاصه می‌کنند. نویسندگانی که ساختار محتوای خود را از نثر روایتی به قالب‌های…

۵ دقیقه خواندن۲
نسخه ۰.۴.۰ RagLeap Core: ۱۳ کامیت در یک روز برای آماده‌سازی کارمندان هوشمند در محیط عملیاتی
آموزش کاربردی

RagLeap Core v0.4.0 حافظهٔ عامل‌های هوش مصنوعی را با گراف‌های متقاطع ترمیم کرد

نسخه ۰.۴.۰ سامانه RagLeap Core با حذف خطاهای پنهان در بردار معنایی و پیوند دادن تکه‌های پراکنده داده، این سیستم را از یک نمونه اولیه به ابزاری آماده برای صنایع حساس تبدیل کرد. این…

۲ دقیقه خواندن
نحوه انتخاب ابزار LLM خودمیزبان: قبل از ساخت، مشخصات را بررسی کنید
آموزش کاربردی

۳ معیار حیاتی برای تأیید سخت‌افزار پیش از میزبانی شخصی مدل‌های زبانی

متون تبلیغاتی ابزارهای هوش مصنوعی اغلب هزینه‌های واقعی سخت‌افزاری و نیازهای اتصال را پنهان می‌کنند. این راهنما چارچوبی فنی برای اعتبارسنجی رم، قابلیت آفلاین واقعی و بلوغ پروژه پیش…

۴ دقیقه خواندن
عامل هوش مصنوعی دسکتاپ aiFetchly برای تولید سرنخ، تحقیق و ارتباط‌گیری با اولویت پردازش محلی
آموزش کاربردی

aiFetchly: حذف ۱۰۰ درصدی نیاز به ابزارهای ابری در پژوهش‌های تجاری

پلتفرم متن‌باز aiFetchly با معماری محلی، پژوهش‌های تجاری و ارتباط با مشتریان را بدون نیاز به ابزارهای ابری مدیریت می‌کند. این عامل هوش مصنوعی اجازه می‌دهد داده‌های حساس جذب مشتری…

۱ دقیقه خواندن
روز ۱۶: شباهت کسینوسی و مبانی جستجوی معنایی
آموزش کاربردی

شباهت کسینوسی؛ موتور ریاضی برای تبدیل کلمات به مفاهیم هندسی

جست‌وجوی معنایی با استفاده از شباهت کسینوسی، فراتر از تطبیق کلمات کلیدی می‌رود تا فاصله میان مفاهیم را اندازه بگیرد. این فناوری به سیستم‌های هوش مصنوعی اجازه می‌دهد نتایج را بر…

۵ دقیقه خواندن
نمودار: عوامل کلیدی افزایش احتمال استناد ChatGPT به منابع علمی بر اساس تحلیل ۱۹۶ هزار استناد
آموزش کاربردی

داده‌های Appscribed: دستیارهای هوش مصنوعی ۵۰ برابر بیشتر از کلیک‌ها ارجاع

تحلیلی روی ۱۹۶,۵۵۴ ارجاع نشان می‌دهد که هوش مصنوعی بیشتر از آنکه ترافیک وب ایجاد کند، محتوا را به عنوان منبع معرفی می‌کند. این یافته‌ها مسیر جدیدی به نام «بهینه‌سازی برای موتورهای…

۲ دقیقه خواندن
چرا برنامه LLM شما در دمو کار می‌کند اما در محیط عملیاتی شکست می‌خورد
آموزش کاربردی

۹ شکاف مهندسی که اپلیکیشن‌های مدل زبانی را در محیط عملیاتی شکست می‌دهد

انتقال اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی از محیط دمو به کاربران واقعی معمولاً به‌دلیل ورودی‌های پیش‌بینی‌ناپذیر، تأخیر بالا و هزینه‌های پنهان با شکست مواجه می‌شود. این راهنما شکاف‌های حیاتی…

۷ دقیقه خواندن۱
راهنمای جامع بهینه‌سازی مدل زبانی بزرگ برای دقت بهتر
آموزش کاربردی

«بدون نگرانی از توکن‌ها»؛ رویکرد جدید Oxlo.ai برای مدل‌های گروهی

شرکت Oxlo.ai با معرفی مدل قیمت‌گذاری ثابت به‌ازای هر درخواست، مانع مالی اجرای تکنیک‌های افزایش دقت مانند زنجیره تفکر و نمونه‌گیری گروهی را حذف کرد. این رویکرد به توسعه‌دهندگان…

۶ دقیقه خواندن۲
نقش مدل‌های زبانی بزرگ در خدمات مشتریان
آموزش کاربردی

گزارش Oxlo.ai: قیمت‌گذاری بر اساس درخواست، جایگزینی بهینه برای توکن‌ها

پلتفرم Oxlo.ai با جایگزینی سیستم پرداخت توکنی با مدل قیمت‌گذاری بر اساس درخواست (Request-based)، هزینه‌های عملیاتی عامل‌های هوش مصنوعی در پشتیبانی مشتری را به‌شدت کاهش داده است.…

۳ دقیقه خواندن۲