پرش به محتوای اصلی

موضوع

بازیابی‌افزا

RAG architectures, vector stores, grounding LLMs in private data

۲۸۱ مقاله منتشر شده

کاهش هزینه API به صفر؛ تجربه ۶ ماهه یک توسعه‌دهنده با مدل‌های محلی
آموزش کاربردی

کاهش هزینه API به صفر؛ تجربه ۶ ماهه یک توسعه‌دهنده با مدل‌های محلی

یک توسعه‌دهنده با انتقال به سخت‌افزار محلی و استفاده از مدل‌های Qwen و Ollama، هزینه‌های API خود را کاملاً حذف کرد. این تغییر، هزینه ماهانه را از پرداخت به شرکت‌های ابری به قبض…

۲ دقیقه خواندن
چرا مهندسی پرامپت برای مدیریت عامل‌های هوش مصنوعی در مقیاس واقعی شکست می‌خورد؟
آموزش کاربردی

چرا مهندسی پرامپت برای مدیریت عامل‌های هوش مصنوعی در مقیاس واقعی شکست می‌خورد؟

مهندسی پرامپت بر تک‌درخواست‌ها تمرکز دارد، اما «مهندسی کانتکست» کل معماری اطلاعات را برای چرخه حیات یک عامل طراحی می‌کند. با استفاده از حافظه ۴ لایه و قوانین مشترک، می‌توان تعداد…

۲ دقیقه خواندن
چرا استراتژی AIBOM شما در بازرسی‌های ۲۰۲۶ اتحادیه اروپا شکست می‌خورد؟
آموزش کاربردی

چرا استراتژی AIBOM شما در بازرسی‌های ۲۰۲۶ اتحادیه اروپا شکست می‌خورد؟

بسیاری از ابزارهای AIBOM فعلی تنها کتابخانه‌های نرم‌افزاری را لیست می‌کنند و مدل‌ها، پرامپت‌ها و منابع RAG را نادیده می‌گیرند. برای عبور از بازرسی‌های ۲۰۲۶ اتحادیه اروپا، AIBOM…

۲ دقیقه خواندن
چرا عامل‌های دیتابیس شما اعداد درآمد را حدس می‌زنند و نه محاسبه می‌کنند؟
آموزش کاربردی

چرا عامل‌های دیتابیس شما اعداد درآمد را حدس می‌زنند و نه محاسبه می‌کنند؟

عامل‌های هوش مصنوعی اغلب کدهای SQL صحیحی می‌نویسند که از نظر منطق تجاری غلط هستند. برای حل این مشکل، توسعه‌دهندگان باید به‌جای تکیه بر پرامپت‌های شکننده، از «نماهای تأییدشده»…

۲ دقیقه خواندن
چرا بازیابی لغت‌محور هنوز در پژوهش‌های عمیق از جستجوی متراکم پیش می‌گیرد؟

چرا بازیابی لغت‌محور هنوز در پژوهش‌های عمیق از جستجوی متراکم پیش می‌گیرد؟

پژوهش جدید Pi-Serini نشان می‌دهد که ترکیب بازیابی لغت‌محور (BM25) با مدل‌های پیشرو مانند GPT-5.5 در وظایف پژوهشی عمیق، عملکرد بهتری نسبت به سیستم‌های جستجوی متراکم دارد. این سیستم…

۲ دقیقه خواندن
چگونه درگاه‌های مدل یکپارچه هزینه ساخت همراهان هوش مصنوعی را ۴۰٪ کاهش می‌دهند؟
آموزش کاربردی

چگونه درگاه‌های مدل یکپارچه هزینه ساخت همراهان هوش مصنوعی را ۴۰٪ کاهش می‌دهند؟

توسعه‌گران همراهان هوش مصنوعی با جایگزینی APIهای تک‌مدلی با درگاه‌های یکپارچه، هزینه‌های استنتاج را تا ۴۰٪ کاهش داده‌اند. این رویکرد اجازه می‌دهد شخصیت‌های دیجیتال از وابستگی به…

۲ دقیقه خواندن
کاهش ۳۲ درصدی زمان رفع خرابی در امریکن اکسپرس با استفاده از عامل‌های هوش مصنوعی
آموزش کاربردی

کاهش ۳۲ درصدی زمان رفع خرابی در امریکن اکسپرس با استفاده از عامل‌های هوش مصنوعی

تیم‌های SRE در حال گذار از تحلیل ساده‌ی هشدارها به «بررسی عامل‌محور» هستند؛ سیستمی که در آن هوش مصنوعی برای یافتن علت ریشه‌ای خطا، مستقیماً ابزارهای زیرساختی را اجرا می‌کند. این…

۲ دقیقه خواندن