پرش به محتوای اصلی

موضوع

بازیابی‌افزا

RAG architectures, vector stores, grounding LLMs in private data

۱٬۱۱۲ مقاله منتشر شده

پایگاه داده رمزگذاری‌شده بدون سرور برای هوش مصنوعی خصوصی
آموزش کاربردی

آیا ایندکس‌های کور می‌توانند خواندن داده‌های AI توسط سرور را متوقف کنند؟

پایگاه‌داده flash-zk با استفاده از ایندکس‌های کور و کلیدهای سمت کاربر، خواندن اسناد توسط سرور را غیرممکن می‌کند. نسخه ۱.۳.۱ این ابزار، رمزنگاری سخت‌گیرانه را برای ایمن‌سازی RAG و…

۲ دقیقه خواندن
بازیابی ترکیبی برای حافظه عامل: برداری، واژگانی و فراداده در کنار هم
آموزش کاربردی

آیا ادغام جست‌وجوی لغت‌نامه‌ای و برداری نقص حافظه مدل‌ها را می‌پوشاند؟

یک خط لوله بازیابی شش‌مرحله‌ای با ادغام جست‌وجوی برداری، لغت‌نامه‌ای و متادیتا در یک دستور SQL، مشکل «گم‌شدن در میانه» را حل می‌کند. این معماری با انتقال عملیات به درون…

۲۷ دقیقه خواندن
پنجره زمینه: حافظه کاری مدل زبانی
آموزش کاربردی

تحلیل فنی: هزینه‌های درجه‌دوم عامل محدودیت پنجرهٔ زمینه در LLMها

مدل‌های زبانی بزرگ برای حافظهٔ کوتاه‌مدت خود به «پنجرهٔ زمینه» متکی هستند که به دلیل هزینه‌های محاسباتی درجه‌دوم، محدودیت‌های شدیدی دارد. حتی پیش از رسیدن به سقف توکن‌ها،…

۹ دقیقه خواندن۱
دفترچه‌های تعاملی Colab برای مهندس هوش مصنوعی: API مدل‌ها، RAG، عامل‌ها، تنظیم دقیق و LLMOps با API رایگان Groq.
آموزش کاربردی

گیت‌هاب با نوت‌بوک‌های بدون فریم‌ورک، مهندسی کاربردی هوش مصنوعی را آموزش می‌دهد

مجموعه‌ای از نوت‌بوک‌های Colab در گیت‌هاب منتشر شده است که به جای استفاده از ابزارهای واسط مثل LangChain، آموزش می‌دهد چگونه با APIهای خام، سیستم‌های RAG و عامل‌های هوشمند بسازید.…

۷ دقیقه خواندن۱
ایان لایسن، مدیرعامل و هم‌بنیان‌گذار دیتادوبی - مصاحبه اختصاصی

مدیریت داده در برابر زیرساخت ذخیره‌سازی؛ اولویت جدید سازمان‌ها

ایان لایسن، مدیرعامل Datadobi، هشدار می‌دهد که هوش مصنوعی زاینده، داده‌های بدون ساختار و مدیریت‌نشده را از یک هزینه مالی به یک تهدید امنیتی تبدیل کرده است. این رویکرد جدید بر…

۱۱ دقیقه خواندن۲
پنج موتور، بیش از ۵۰ پرامپت، یک امتیاز ۰ تا ۱۰۰: تعریف پایش دیدپذیری هوش مصنوعی
آموزش کاربردی

میانگین امتیاز دیده‌شدن برندها در موتورهای هوش مصنوعی تنها ۳۱ از ۱۰۰ است

سامانه جدید Be Recommended نشان می‌دهد که اکثر برندها علی‌رغم شناسایی توسط هوش مصنوعی، به‌ندرت برای کاربران توصیه می‌شوند. این داده‌ها ضرورت تغییر استراتژی از سئو سنتی به مدیریت…

۴ دقیقه خواندن۴
نیدل: معیاری که موتور جستجوی شما نمی‌تواند حفظ کند

عامل‌های هوش مصنوعی در برابر موتورهای جست‌وجوی سنتی در پردازش الگوها

پلتفرم Keenable با معرفی محک NEEDLE، مکانیسم حفظ داده‌های آزمون در حافظه مدل‌ها را هدف قرار داد. این ابزار نشان می‌دهد موتورهای جست‌وجوی سنتی در پاسخ به الگوهای پیچیده و…

۱۶ دقیقه خواندن۲
دوره هوش مصنوعی عاملی در حیدرآباد | آموزش آنلاین Visualpath
آموزش کاربردی

ترتیب یادگیری هوش مصنوعی: اول زیرساخت ابری، بعد عامل‌های خودمختار

یک چارچوب آموزشی جدید پیشنهاد می‌کند مبتدیان پیش از ورود به دنیای عامل‌های هوش مصنوعی، زیرساخت‌های ابری را بیاموزند. این مسیر برای جلوگیری از خطاهای بحرانی در برنامه‌ریزی و مدیریت…

۵ دقیقه خواندن۱