پرش به محتوای اصلی

موضوع

بازیابی‌افزا

RAG architectures, vector stores, grounding LLMs in private data

۲۸۰ مقاله منتشر شده

چگونه AIdeazz را در Perplexity نقل‌بول کردم: GEO برای سازندگان بدبین

«حذف ارجاعات اشتباه»؛ استراتژی AIdeazz برای بهینه‌سازی موتورهای زاینده

النا رِویچِوا با پیاده‌سازی مدل‌سازی داده‌ای در بهینه‌سازی موتورهای زاینده (GEO)، ارجاعات اشتباه هوش مصنوعی را حذف کرد. او با تغییر ساختار محتوا به قطعات فکتی مستقل و رندر سمت…

۹ دقیقه خواندن
مسیر اتصال نامشخص: چالش تبدیل متن به SQL در پایگاه‌های داده پیچیده

شکاف بین کد صحیح و پاسخ درست؛ دلیل شکست Text-to-SQL در سازمان‌ها

صحت ساختاری یک کوئری SQL تضمین‌کننده‌ی دقت پاسخ‌های تجاری در محیط‌های سازمانی نیست. الگوی معماری جدید پیشنهاد می‌کند که برای جلوگیری از خطاهای گزارش‌دهی، به جای تکیه بر متادیتای…

۴ دقیقه خواندن
دقت جستجوی حقوقی: RAG ترکیبی و جاسازی تعاملی پس‌ازتعاملی

تطبیق لحظه‌ای با قوانین کره جنوبی چگونه توهمات Lawmadi OS را می‌گیرد؟

سامانه Lawmadi OS از ترکیب جست‌وجوی ترکیبی و بردارهای معنایی با تعامل دیرهنگام برای حذف توهمات در هوش مصنوعی حقوقی استفاده می‌کند. این سیستم تمام استنادات را به‌صورت لحظه‌ای با…

۱ دقیقه خواندن
ساخت پایگاه داده برداری با FAISS و PostgreSQL

راهنمای فنی جدید: شتاب‌دهنده‌های گرافیکی بازدهی pgvector را افزایش دادند

یک راهنمای فنی جدید از ترکیب FAISS و PostgreSQL با افزونه pgvector برای ساخت پایگاه‌داده‌های برداری ترکیبی خبر می‌دهد. این معماری امکان جست‌وجوی معنایی سریع در میلیون‌ها بردار را…

۵ دقیقه خواندن
لوگوی ScholarXIV: نماد کتاب و اتم در کنار نام پلتفرم
آموزش کاربردیتأییدنشده · منبع منفرد

«کاهش فاصلهٔ مطالعه و اجرا»؛ هدف جدید ScholarXIV در تحلیل داده‌ها

پلتفرم ScholarXIV محیط‌های ایزوله‌ی هوش مصنوعی (Sandbox) را برای اجرای شبیه‌سازی‌ها و تحلیل فعال داده‌های پژوهشی معرفی کرد. این ابزار با ترکیب کتابخانه مقالات و ابزارهای تحلیلی،…

۱ دقیقه خواندن
افزونه‌ای برای تبدیل صفحات وب به مارک‌داون آماده برای مدل‌های زبانی بزرگ ساختم
آموزش کاربردی

تبدیل صفحات وب به مارک‌داون، هزینه توکن‌های LLM را ۷۰٪ کاهش داد

افزونه جدید مرورگر کروم با تبدیل صفحات وب به فرمت Markdown، حجم داده‌های ورودی به مدل‌های زبانی را به‌شدت کاهش می‌دهد. این ابزار بدون نیاز به API، نویزهای صفحه را حذف کرده و تعداد…

۲ دقیقه خواندن
عامل‌محور چانکینگ: چرا خط لوله RAG شما بی‌صدا شکست می‌خورد (و چگونه آن را تعمیر کنید)
آموزش کاربردی

تکه‌بندی عامل‌محور؛ راهکار جدید برای حذف توهمات در سیستم‌های RAG

روش‌های سنتی تکه‌بندی داده‌ها اغلب ایده‌ها را در میانه جملات قطع کرده و باعث توهم مدل می‌شوند. تکه‌بندی عامل‌محور با استفاده از مدل‌های زبانی، گزاره‌های اتمی را به‌صورت پویا…

۳ دقیقه خواندن
ربات هوشمند AIClaw حافظه پایدار را از جستجوی نشست جدا می‌کند
آموزش کاربردی

«ویرایش دستی حقایق»؛ قابلیت جدید AIClaw برای مدیریت حافظه عامل‌های AI

پروژه AIClaw با جداسازی حافظه دائمی از آرشیو گفتگوها، مشکل «تداوم حافظه» در عامل‌های هوشمند را حل کرده است. این معماری از شلوغ شدن پرامپت‌ها جلوگیری کرده و امکان ویرایش دستی حقایق…

۴ دقیقه خواندن
بخش ۳ حافظه ویب: بهینه‌سازی pgvector برای حافظه معنایی هوش مصنوعی (۱۰ برابر سریع‌تر با ۵ ترفند ساده)
آموزش کاربردی

۵ ترفند در pgvector تأخیر جست‌وجوی حافظه AI را از ۱۲۰۰ به ۶۵ میلی‌ثانیه رساند

یک توسعه‌دهنده با بهینه‌سازی لایه‌ی حافظه معنایی در PostgreSQL، سرعت بازیابی داده‌ها را ۱۸ برابر افزایش داد. این دستاورد ثابت می‌کند برای مجموعه‌های داده تا ۱۰۰ هزار بردار، نیازی…

۱۱ دقیقه خواندن