پرش به محتوای اصلی

موضوع

بازیابی‌افزا

RAG architectures, vector stores, grounding LLMs in private data

۷۰۲ مقاله منتشر شده

عوامل هوش مصنوعی برای کسب‌وکار: ۶ لایه پشته و انتخاب چارچوب مناسب
آموزش کاربردی

گارتنر: ۴۰٪ از پروژه‌های عامل‌های هوش مصنوعی تا سال ۲۰۲۷ شکست می‌خورند

اکثر پروژه‌های عامل‌محور سازمانی به‌دلیل هزینه‌های سرسام‌آور توکن، نبود معیارهای کیفی و ضعف در کنترل ریسک با شکست مواجه می‌شوند. موفقیت در این مسیر نیازمند گذار از «ابر-عامل‌های»…

۲۷ دقیقه خواندن
درخت تصمیم انتخاب استراتژی حافظه عامل هوش مصنوعی مناسب
آموزش کاربردی

۵ پرسش کلیدی برای رفع نشت حافظه و خطاهای بازیابی در عامل‌های هوش مصنوعی

طراحی حافظه در عامل‌های هوش مصنوعی نباید یک اقدام تکمیلی باشد، زیرا منجر به فراموشی داده‌های حیاتی یا اتلاف منابع محاسباتی می‌شود. این چارچوب با تقسیم اطلاعات به چهار لایه…

۱۰ دقیقه خواندن
از یادداشت تا روایت: پیش‌نویس‌نویسی گزارش‌های موکل و اظهارنامه با کمک هوش مصنوعی
آموزش کاربردی

لنگرگذاری واقعی: راهکار جدید برای حذف توهمات هوش مصنوعی در گزارش‌های حقوقی

کارآگاهان خصوصی برای تبدیل یادداشت‌های خام به اسناد دادگاه، از چارچوب «لنگرگذاری واقعی» استفاده می‌کنند. این روش با برچسب‌گذاری دقیق شواهد، هر جمله تولیدشده توسط هوش مصنوعی را به…

۶ دقیقه خواندن
ساخت یک اپ اجتماعی، تبدیل شد به بنیان‌گذاری استارتاپ هوش مصنوعی

تبدیل یک اپلیکیشن شکست‌خورده به پلتفرم هوش مصنوعی RexiO برای بازار بنگلادش

یک توسعه‌دهنده مستقل، پروژه شکست‌خورده‌ی یک شبکه اجتماعی را به RexiO تبدیل کرد؛ پلتفرمی که اکنون به عنوان یک لایه‌ی ارکستراسیون هوش مصنوعی متخصص برای زبان بنگلا عمل می‌کند. این…

۲ دقیقه خواندن۱
جلوگیری از مسمومیت پایگاه برداری با توهمات RAG
آموزش کاربردی

جایگزینی کدهای پایتون با عامل‌های داور؛ راهکار توقف مسموم‌سازی داده‌ها در RAG

یک تحلیل پس از حادثه (Post-mortem) در حوزه فین‌تک نشان می‌دهد که اعتماد به مدل‌های زبانی برای اعتبارسنجی داده‌ها، منجر به ایجاد «حلقه توهم» و تخریب پایگاه‌داده‌های برداری می‌شود.…

۱۰ دقیقه خواندن