پرش به محتوای اصلی

موضوع

بازیابی‌افزا

RAG architectures, vector stores, grounding LLMs in private data

۶۹۳ مقاله منتشر شده

چرا پایگاه داده برداری را برای حافظه هوش مصنوعی کنار گذاشتم و از Git و Markdown استفاده کردم
آموزش کاربردی

جایگزینی پایگاه‌داده‌های برداری با Git و Markdown برای حافظهٔ عامل‌های هوش

یک معمار نرم‌افزار سیستمی سبک را معرفی کرده است که به‌جای پایگاه‌داده‌های برداری سنگین، از Git و Markdown برای مدیریت حافظهٔ AI استفاده می‌کند. این رویکرد هزینه‌های زیرساختی را…

۲ دقیقه خواندن۱
نمونه‌برداری از جریان داده در Next.js با کامپوننت‌های سرور React و هوش مصنوعی
آموزش کاربردی

جای‌گذاری مرزهای Suspense در Next.js تأخیر استنتاج AI را کاهش می‌دهد

بسیاری از برنامه‌های هوش مصنوعی به‌دلیل جای‌گذاری نادرست مرزهای Suspense دچار اثر «صفحه سفید» می‌شوند. با جداسازی فراخوانی‌های کند مدل در کامپوننت‌های هم‌سطح، رابط کاربری فوراً…

۸ دقیقه خواندن۱
مقایسه پلتفرم‌های پایش و ارزیابی LLM در ۲۰۲۶: Langfuse، LangSmith، Braintrust، Arize و سایرین

بازار مشاهده‌پذیری مدل‌های زبانی بزرگ تا سال ۲۰۳۰ به ۹.۲۶ میلیارد دلار می‌رسد

بازار مشاهده‌پذیری LLM از ابزارهای جانبی به زیرساخت‌های حیاتی تبدیل شده و پیش‌بینی می‌شود تا سال ۲۰۳۰ به ارزش ۹.۲۶ میلیارد دلار برسد. صنعت اکنون برای حل مشکل «شکست‌های معنایی»…

۱۱ دقیقه خواندن۱
مصاحبه طراحی سیستم LLM: مرحله‌ای که هیچ‌کس برایش آماده نمی‌شود
آموزش کاربردی

گزارش استخدام: معماری LLM جایگزین طراحی سیستم در مصاحبه‌ها شد

مصاحبه‌های سنتی «تخته‌سفید» در استخدام مهندسان، جای خود را به بحث درباره خط‌لوله‌های مدل‌های زبانی و معماری عامل‌ها داده است. اکنون به‌جای طراحی کوتاه‌کننده‌های لینک، توانایی…

۱ دقیقه خواندن۳
بازبینی ۱۴۵۱۲ عکس میراث فرهنگی با مدل بینایی: منابع «معتبر» آلوده‌ترین بودند.
آموزش کاربردی

۳۰ درصد تصاویر استخراج‌شده از ویکی‌پدیا با موضوع مقاله تطبیق ندارند

یک بازرسی جامع روی ۱۴,۵۱۲ عکس نشان داد که استخراج تصاویر از متن مقالات ویکی‌پدیا به‌شدت غیرقابل اعتماد است. این مطالعه ثابت کرد مدل‌های بینایی هنگام مواجهه با نام مکان‌ها دچار…

۴ دقیقه خواندن۱
درخواست پویا با چند نمونه: بازیابی k نمونه نزدیک با کسینوس kNN
آموزش کاربردی

جایگزینی نمونه‌های ایستا با بازیابی پویا هزینه توکن‌ها را کاهش داد

روش پرامپت‌نویسی با چند نمونه پویا، بلوک‌های ثابت مثال را با یک سامانه بازیابی بلادرنگ جایگزین می‌کند تا مرتبط‌ترین نمونه‌ها برای هر پرسش انتخاب شوند. این رویکرد علاوه بر افزایش…

۳ دقیقه خواندن۱
فشرده‌سازی پرامپت: حذف کلمات اضافی، حفظ اعداد، منفی‌ها و موجودیت‌ها
آموزش کاربردی

LLMLingua هزینه و تأخیر توکن‌ها را بدون کاهش کیفیت ۲ تا ۵ برابر کم کرد

فشرده‌سازی پرامپت با حذف توکن‌های کم‌ارزش، هزینه‌های API و تأخیر در پاسخ‌دهی را به‌شدت کاهش می‌دهد. برخلاف خلاصه‌سازی، این روش داده‌های حیاتی و کلمات منفی‌ساز را حفظ می‌کند تا…

۳ دقیقه خواندن
نحوه بهینه‌سازی استناد ChatGPT با Frase در ۲۰۲۶
آموزش کاربردی

«بهینه‌سازی برای ارجاع»؛ استراتژی جدید Frase برای دیده شدن در مدل‌های زبانی

یک گردش‌کار جدید با استفاده از Frase به تولیدکنندگان محتوا اجازه می‌دهد تا به جای سئو سنتی، ساختار متون خود را با الگوهای استناد مدل‌های زبانی بزرگ هماهنگ کنند. تمرکز بر فرمت…

۱۴ دقیقه خواندن۱