پرش به محتوای اصلی

موضوع

بازیابی‌افزا

RAG architectures, vector stores, grounding LLMs in private data

۱٬۱۱۲ مقاله منتشر شده

سیستم پیشنهاددهنده با ترکیب مدل زبانی بزرگ و فیلترینگ مشارکتی
آموزش کاربردی

مدل قیمت‌گذاری ثابت Oxlo.ai هزینه استنتاج سیستم‌های توصیه‌گر را حذف کرد

معماری جدید ترکیبی با ادغام فیلترینگ مشارکتی و رتبه‌بندی مبتنی بر مدل‌های زبانی، دقت توصیه‌ها را بالا برده است. Oxlo.ai با جایگزینی پرداخت توکنی با نرخ ثابت به‌ازای هر درخواست،…

۶ دقیقه خواندن۱
گوگل جمینی را برای کارهای حقوقی راه‌اندازی کرد: خودکارسازی قراردادها و پژوهش

گوگل با اتصال Gemini به زیرساخت‌های حقوقی، گردش‌کار دفاتر وکالت را خودکار کرد

گوگل مجموعه‌ی Gemini Enterprise for Legal را برای ادغام مستقیم با سامانه‌های مدیریت اسناد و پژوهش حقوقی عرضه کرد. این پلتفرم با استفاده از «مهارت‌های» پیش‌ساخته، بررسی قراردادها و…

۱ دقیقه خواندن۲
پایگاه داده گراف دانش توکار تک‌فایل با جستجوی برداری و متنی کامل برای اپلیکیشن‌های هوش مصنوعی/RAG
آموزش کاربردی

LatticeDB جست‌وجوی برداری در مقیاس یک میلیون داده را به ۰.۸۳ میلی‌ثانیه رساند

پایگاه‌داده جدید LatticeDB با ادغام گراف، جست‌وجوی برداری و نمایه‌سازی متنی در یک فایل واحد، نیاز به سرورهای مجزا را حذف می‌کند. این ابزار برای حافظهٔ عامل‌های هوش مصنوعی و…

۱۰ دقیقه خواندن۱
میخائیل یاتسوها، مدیرعامل و هم‌بنیان‌گذار کیس‌کرفت.ای‌آی

CaseCraft.AI با گردش‌کارهای عامل‌محور هزینه‌ی دعاوی کوچک را به کف رساند

پلتفرم CaseCraft.AI با جایگزینی ابزارهای ساده‌ی پیش‌نویس با سامانه‌های عامل‌محور، مدیریت کامل پرونده‌های حقوقی را خودکار کرده است. این رویکرد باعث می‌شود دعاوی با ارزش پایین که…

۸ دقیقه خواندن
راهنمای تصویری: انتخاب اندازه بهینه بخش در RAG بدون حدس‌زنی
آموزش کاربردی

«پایان تکه‌بندی تصادفی»؛ رویکردی برای رفع گسست بافت در RAG

بسیاری از توسعه‌دهندگان با تکیه بر محدودیت‌های توکنی ثابت، معنای داده‌های خود را در سامانه‌های RAG تخریب می‌کنند. رویکرد جدید تکه‌بندی معنایی اجازه می‌دهد مرزهای داده بر اساس…

۱ دقیقه خواندن۳
چرا سیستم‌های RAG توهم می‌زنند حتی وقتی بازیابی درست کار می‌کند
آموزش کاربردی

معماری سیستم در برابر نقص مدل؛ ریشهٔ خطاهای سامانه‌های RAG

بسیاری از شکست‌های سامانه‌های RAG ناشی از معماری سیستم است، نه نقص مدل‌های زبانی. با تبدیل بازیابی به مرحلهٔ «تولید کاندید» و افزودن لایه‌های بازرتبه‌بندی و اعتبارسنجی، می‌توان از…

۸ دقیقه خواندن۱
لوگوی استارتاپ Keenable که توسط شتاب‌دهنده Accel حمایت می‌شود

استارتاپ Keenable: جذب ۲۶ میلیون دلار برای کاهش هزینه‌های API

مدیران سابق جست‌وجوی یاندکس و آمازون استارتاپ Keenable را برای ایجاد زیرساخت جست‌وجوی بهینه برای عامل‌های هوش مصنوعی راه‌اندازی کردند. این شرکت با جذب ۲۶ میلیون دلار سرمایه قصد…

۴ دقیقه خواندن۱
نمودار فرآیند RAG: بازیابی اطلاعات مرتبط و تولید پاسخ دقیق‌تر توسط هوش مصنوعی
آموزش کاربردی

تولید بازیابی‌افزا؛ راهکار اتصال هوش مصنوعی به داده‌های خصوصی بدون بازآموزی

معماری RAG به مدل‌های هوش مصنوعی اجازه می‌دهد به‌جای تکیه بر حافظه، از اسناد داخلی شرکت برای پاسخ‌دهی استفاده کنند. این روش توهمات مدل را حذف کرده و اطلاعات را بدون نیاز به…

۶ دقیقه خواندن۲
نحوه کار API جستجوی وب برای عامل‌های هوش مصنوعی
آموزش کاربردی

چطور APIهای جست‌وجو شکاف دانشی مدل‌های زبانی را پر می‌کنند؟

عامل‌های هوش مصنوعی به‌دلیل قدیمی بودن داده‌های آموزشی با محدودیت مواجه‌اند، اما APIهای جست‌وجوی وب امکان بازیابی اطلاعات لحظه‌ای را فراهم می‌کنند. این ادغام، مدل‌های ایستا را به…

۸ دقیقه خواندن۲