پرش به محتوای اصلی

موضوع

بازیابی‌افزا

RAG architectures, vector stores, grounding LLMs in private data

۱٬۱۱۲ مقاله منتشر شده

«GEO جدید SEO است — و اکثر سایت‌ها در آن ناکام‌اند»
آموزش کاربردی

۸۰٪ وب‌سایت‌ها به‌دلیل نبود فایل llms.txt برای هوش مصنوعی نامرئی هستند

تحلیل جدید WebScore نشان می‌دهد اکثر وب‌سایت‌ها به دلیل فقدان سیگنال‌های فنی، در پاسخ‌های مدل‌های زاینده غایب‌اند. بهینه‌سازی برای موتورهای زاینده (GEO) در حال جایگزینی سئو سنتی…

۲ دقیقه خواندن۲
سرور پروتکل زمینه مدل MCP با حافظه پایدار و جستجوی FTS5 SQLite برای عامل‌های هوش مصنوعی، پشتیبانی‌شده توسط OKF.
آموزش کاربردی

پروتکل OKF: ذخیره‌سازی داده‌های بین‌جلسه‌ای برای رفع فراموشی مدل‌های زبانی

سرویس MCP-Memory با استفاده از استاندارد OKF و پایگاه‌داده SQLite، امکان ذخیره و بازیابی اطلاعات بین جلسات مختلف را برای عامل‌های هوش مصنوعی فراهم می‌کند. این ابزار مشکل فراموشی…

۴ دقیقه خواندن۲
معماری دو لایه محلی برای پردازش ۱۴,۷۲۶ خاطره بدون وابستگی به ابر با تأخیر صفر
آموزش کاربردی

حافظهٔ دو لایهٔ محلی تأخیر عامل‌های هوش مصنوعی را ۹۱.۶٪ کاهش داد

معماری جدید حافظه محلی با استفاده از ساختار L1 و L2، تأخیر بازیابی داده‌ها را در عامل‌های هوش مصنوعی به زیر ۱۰ میلی‌ثانیه رساند. این رویکرد با جایگزینی پایگاه‌داده‌های برداری ابری…

۴ دقیقه خواندن
برآورد هزینه بازتعبیه همه چیز در لایه‌های پایین‌دست
آموزش کاربردی

هزینه‌های پنهان مهاجرت به مدل‌های برداری؛ ذخیره‌سازی گران‌تر از توکن‌ها

جایگزینی مدل‌های بردار معنایی اغلب ارزان‌تر از تصور مهندسان است، اما هزینه‌های ذخیره‌سازی و بازسازی حافظهٔ موقت (Cache) می‌تواند بودجه را به شدت تحت فشار قرار دهد. تحلیل‌های جدید…

۷ دقیقه خواندن۲
ربات گفتگوی RAG شما در بازیابی ضعیف است، نه در تولید پاسخ.
آموزش کاربردی

«خطای بازیابی نه تولید»؛ ریشهٔ شکست چت‌بات‌های مبتنی بر RAG

بیشتر خطاهای سیستم‌های RAG ناشی از استراتژی‌های ضعیف تکه‌بندی و بازیابی داده است، نه محدودیت‌های مدل زبانی. بهینه‌سازی خط لولهٔ بازیابی تنها راه جلوگیری از توهمات مدل‌های پیشرفته…

۲ دقیقه خواندن۲
سنجش قضاوت پیش از اعتماد: هم‌راستایی درونی پیش از توافق انسانی
آموزش کاربردی

ناپایداری مدل‌های داور باعث خطای ۱۷ درصدی در تصمیمات ادغام کد شد

استفاده از مدل‌های زبانی به‌عنوان داور ارزیابی، به‌دلیل نوسانات داخلی مدل، می‌تواند منجر به تصمیمات تصادفی در گیت‌های کیفیت شود. چارچوب جدید maf-evals نشان می‌دهد که سنجش «ثبات…

۶ دقیقه خواندن
انتخاب و تنظیم شاخص pgvector
آموزش کاربردی

فرمول‌های محاسبهٔ هزینهٔ حافظه و زمان ساخت ایندکس در pgvector

یک راهنمای فنی جامع، متدولوژی دقیقی برای محاسبهٔ هزینه‌های سخت‌افزاری و زمان ساخت ایندکس‌های برداری ارائه می‌دهد. این چارچوب ریاضی به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد بدون آزمون و خطای…

۱۰ دقیقه خواندن۱
مصاحبه‌های مدیر محصول هوش مصنوعی تنسنت و شکاف دانش RAG
آموزش کاربردیگزارش تأییدنشده

شکاف فنی در مصاحبه‌های تنسنت؛ مدیران محصول در پیاده‌سازی RAG شکست می‌خورند

گزارش‌های تازه از غول‌های فناوری چین نشان می‌دهد مدیران محصول هوش مصنوعی در درک جزئیات فنی RAG ناتوان‌اند. این شکاف که عمدتاً روی اندازه تکه‌بندی داده‌ها و هزینه‌های استنتاج…

۴ دقیقه خواندن