پرش به محتوای اصلی

موضوع

بازیابی‌افزا

RAG architectures, vector stores, grounding LLMs in private data

۱٬۱۱۲ مقاله منتشر شده

عامل هوشمند شما واقعاً به چه میزان حافظه نیاز دارد؟
آموزش کاربردی

پژوهش ALTK-Evolve: حافظهٔ عامل‌ها متناسب با سطح مدل اثر می‌کند

پژوهش‌های جدید نشان می‌دهد حافظه در عامل‌های هوش مصنوعی یک ویژگی صفر و یکی نیست، بلکه دوزی است که باید با قدرت مدل تنظیم شود. مدل‌های پیشرو از مجموعه‌های کامل دستورالعمل بهره…

۸ دقیقه خواندن۲
چارچوب شکاف هماهنگی چندعاملی در فناوری هوش مصنوعی برای تأمین کالا
آموزش کاربردی

چگونه شکاف هماهنگی باعث شکست عامل‌های تدارکات در سازمان‌ها می‌شود؟

بیشتر شکست‌های اتوماسیون تدارکات در سازمان‌ها نه به دلیل کیفیت مدل، بلکه ناشی از ضعف در انتقال داده بین سیستم‌هاست. معماری جدید پنج‌لایه با استفاده از LangGraph و MCP قصد دارد این…

۲۰ دقیقه خواندن۲
چرا خروجی هوش مصنوعی شبیه بقیه است: راه‌حل‌هایی برای متفاوت‌تر شدن
آموزش کاربردی

گزارش GTM: ۵۳٪ مدیران هوش مصنوعی هیچ بازگشت سرمایه‌ای از LLMها ندیده‌اند

گزارش سال ۲۰۲۶ نشان می‌دهد اکثر تیم‌های بازاریابی و فروش به‌دلیل اتکا به پرامپت‌های عمومی، از هوش مصنوعی سودی نبرده‌اند. تنها ۲۴٪ تیم‌های موفق توانسته‌اند با ایجاد یک «لایه زمینه»…

۵ دقیقه خواندن۱
بررسی Qwen 3.8 27B: مدل هوش مصنوعی متن‌باز با وزن در دسترس

«تعادل قدرت و هزینه»؛ ویژگی کلیدی مدل میان‌مقیاس علی‌بابا

مدل جدید و وزن‌باز Qwen 3.8 27B از علی‌بابا، با کسب بالاترین امتیاز هوشمندی در میان ۱۳۵ مدل هم‌اندازه، سقف جدیدی برای کارایی مدل‌های میان‌مقیاس تعریف کرد. این مدل با پنجره متنی…

۶ دقیقه خواندن
یادداشت‌های هوشمند با ابسیدیان و گیت‌هاب: همکاری با هوش مصنوعی
آموزش کاربردی

Git چگونه امنیت ویرایش یادداشت‌های شخصی توسط هوش مصنوعی را تضمین می‌کند؟

با ذخیرهٔ فایل‌های Markdown در یک مخزن خصوصی GitHub، کاربران پایگاه دانشی ساختاریافته و نسخه‌کنترل‌شده می‌سازند که عامل‌های هوش مصنوعی می‌توانند مستقیماً آن را بخوانند و ویرایش…

۵ دقیقه خواندن
اتصال گیت‌هاب به چت‌جی‌پی‌تی: استفاده از Obsidian به عنوان بستر پروژه
آموزش کاربردی

اتصال Obsidian به ChatGPT؛ تبدیل یادداشت‌های شخصی به حافظه دائمی هوش مصنوعی

با اتصال مخزن Obsidian در گیت‌هاب به پروژه‌های ChatGPT، کاربران می‌توانند یک پایگاه دانش دائمی بسازند که نیاز به آپلود مکرر فایل‌ها را از بین می‌برد. این ساختار به مدل اجازه…

۴ دقیقه خواندن۳
چت‌بات هوشمند در حال پاسخگویی به مشتریان کسب‌وکار
آموزش کاربردی

تبدیل داده‌های تجاری به موتور درآمدزا با چت‌بات‌های مبتنی بر RAG

ساخت چت‌بات‌های سودآور نیازمند گذار از افزونه‌های عمومی به محصولات تخصصی است که بر داده‌های واقعی کسب‌وکار استوار باشند. ترکیب تولید بازیابی‌افزا (RAG) با گردش‌کارهای درآمدزا،…

۶ دقیقه خواندن۱
لوگوی شرکت [نام شرکت]، یکی از ۱۰ شرکت برتر توسعه هوش مصنوعی در آمریکا ۲۰۲۶
آموزش کاربردی

«فراتر از دمو»؛ استراتژی ۱۰ شرکت پیشرو در مدل‌های زبانی صنعتی

با گذار هوش مصنوعی از مرحلهٔ آزمایشگاهی به سیستم‌های عملیاتی، اولویت کسب‌وکارها از دموهای جذاب به ادغام عمیق در جریان‌های کاری سازمانی تغییر کرده است. این گزارش برترین شرکت‌های…

۱۱ دقیقه خواندن
نگاهی عمیق به گاتام ماناک

عامل‌های لبه‌ای؛ راهکار گوتام ماناک برای حذف وابستگی به ابرهای متمرکز

گوتام ماناک با ترویج عامل‌های سبک‌وزن و پروتکل MCP، در تلاش است تا هوش مصنوعی را از سرورهای عظیم ابری به دستگاه‌های محلی منتقل کند. این رویکرد هزینه توکن‌ها و تأخیر در پاسخ‌دهی را…

۱۰ دقیقه خواندن