پرش به محتوای اصلی

موضوع

بازیابی‌افزا

RAG architectures, vector stores, grounding LLMs in private data

۶۹۸ مقاله منتشر شده

ساخت خطوط ارزیابی LLM در سطح تولید: از احساس به معیارها
آموزش کاربردی

خط لول‌های ارزیابی خودکار نرخ توهم مدل‌های زبانی را ۹۲٪ کاهش دادند

جایگزینی «بررسی‌های حسی» دستی با چارچوب‌های ارزیابی خودکار و مجموعه‌داده‌های طلایی، شناسایی توهمات را پیش از استقرار به سطح ۹۲٪ رسانده است. این رویکرد مهندسی‌شده اجازه می‌دهد…

۶ دقیقه خواندن
بهینه‌سازی RAG در مقیاس: قطعه‌بندی، بازیابی و جستجوی بیزی با کاهش ۴۰٪ تأخیر
آموزش کاربردی

بهینه‌سازی بیزی تأخیر RAG را ۶۲٪ کاهش و بازیابی داده را به ۹۵٪ رساند

یک بررسی فنی عمیق نشان می‌دهد که جایگزینی جست‌وجوی معنایی ساده با بهینه‌سازی بیزی در خط لوله‌های RAG، تأخیر را به‌شدت کاهش و دقت پاسخ‌ها را بالا می‌برد. این روش با استفاده از…

۵ دقیقه خواندن۲
راهنمای جامع معماری‌های هوش مصنوعی: فراتر از RAG پایه
آموزش کاربردی

چرا جست‌وجوی برداری خالص در مواجهه با داده‌های صنعتی شکست می‌خورد؟

سیستم‌های تولید بازیابی‌افزا (RAG) بر پایه بردارهای معنایی در مواجهه با داده‌های پیچیده صنعتی شکست می‌خورند. توسعه‌دهندگان اکنون به سمت معماری‌های ترکیبی (Hybrid RAG) حرکت می‌کنند…

۹ دقیقه خواندن۱
۱۰ پلتفرم متن‌باز بدون کد برای ساخت اپلیکیشن‌های LLM، سیستم RAG و عامل‌های هوش مصنوعی
آموزش کاربردی

۱۰ پلتفرم متن‌باز برای ساخت برنامه‌های LLM و عامل‌های هوش مصنوعی بدون کدنویسی

نسل جدیدی از ابزارهای متن‌باز، توسعه سیستم‌های RAG و عامل‌های خودمختار را از کدنویسی دستی به بوم‌های بصری و زبان طبیعی منتقل کرده‌اند. این پلتفرم‌ها با اولویت دادن به میزبانی…

۸ دقیقه خواندن
حافظه دوزمانی هوش مصنوعی: چگونه دانش قبلی عامل را حفظ کنیم
آموزش کاربردی

درون معماری حافظهٔ دوزمانی؛ پایان پاکسازی داده‌های قدیمی در AI

سیستم‌های RAG سنتی با جایگزینی داده‌های قدیمی، تاریخچهٔ تصمیمات مدل را پاک می‌کنند. حافظهٔ دوزمانی با ثبت هم‌زمان «زمان وقوع» و «زمان یادگیری»، امکان بازسازی دقیق وضعیت دانسته‌های…

۳ دقیقه خواندن۱
راهکارهای عملی برای دیده‌شدن برند در پاسخ‌های ChatGPT و Perplexity بر اساس داده‌های واقعی
آموزش کاربردی

هم‌پوشانی ۱۰ درصدی گوگل و موتورهای پاسخ‌دهنده؛ شکست سئو سنتی در عصر AI

رتبه‌ی اول گوگل دیگر تضمین‌کننده‌ی دیده شدن در موتورهای پاسخ‌دهنده مثل Perplexity و ChatGPT نیست. داده‌های جدید نشان می‌دهند که استنادات AI راه‌بندی متفاوتی دارند و به‌جای…

۶ دقیقه خواندن۱
«VK دیسکاوری AI را راه‌اندازی کرد: لایه جستجوی یکپارچه با مدل زبانی بزرگ اختصاصی برای ویدیو، دزن و دوستیابی»
آموزش کاربردی

Discovery AI چگونه جست‌وجوی معنایی را در اکوسیستم VK یکپارچه می‌کند؟

شرکت VK سیستم Discovery AI را برای یکپارچه‌سازی جست‌وجو در تمامی سرویس‌های خود عرضه کرد. این لایه مبتنی بر مدل‌های زبانی بزرگ، جست‌وجوی معنایی با پاسخ‌دهی زیر نیم‌ثانیه را در…

۹ دقیقه خواندن۲