پرش به محتوای اصلی

موضوع

بازیابی‌افزا

RAG architectures, vector stores, grounding LLMs in private data

۲۸۰ مقاله منتشر شده

استقرار سازمانی هوش مصنوعی عامل‌محور: واقعیت DAM عامل‌محور [۲۰۲۶]
آموزش کاربردی

۹۰٪ از محتوای شرکت‌ها برای عامل‌های هوش مصنوعی غیرقابل‌خوان است

بسیاری از شرکت‌ها در استقرار عامل‌های هوشمند شکست می‌خورند چون دارایی‌های محتوایی آن‌ها فاقد ساختار معنایی است. ظهور معماری Agentic DAM نشان می‌دهد که گلوگاه تولید، قدرت مدل‌ها…

۵ دقیقه خواندن
بیشتر عامل‌ها «نابینای وضعیت» هستند. با یک لایه هماهنگ‌سازی و درخت بصری مصنوعی، حافظه اپیزودیک واقعی به آن‌ها دادم.
آموزش کاربردی

Atom با لایه معنایی درخت‌های بصری توهم عامل‌های هوش مصنوعی را می‌گیرد

پلتفرم Atom با جایگزینی تصاویر خام با یک لایه توصیفی ساختاریافته، از توهم عامل‌ها در تأیید موفقیت ابزارها جلوگیری می‌کند. این سیستم با ترکیب حافظه اپیزودیک و ماشین حالت، دقت اجرای…

۲ دقیقه خواندن
دو الگو برای کاهش هزینه مدل‌های زبانی در برنامه‌های بازیابی داده‌محور
آموزش کاربردی

چطور تشخیص قصد کاربر هزینهٔ توکن‌های RAG را ۱۵ برابر کاهش می‌دهد؟

معماری جدیدی در برنامه‌های RAG با تشخیص قصد کاربر پیش از بازیابی داده‌ها، هزینه‌های API را به‌شدت کاهش داده است. این متد با حذف داده‌های زائد و پیش‌تولید نمودارها، از توهم مدل‌ها…

۷ دقیقه خواندن
راهنمای عملی خودکارسازی برنامه‌ریزی شورا با هوش مصنوعی مولد
آموزش کاربردی

«تمرکز بر توسعه واقعی»؛ هدف بریتانیا از به‌کارگیری AI گوگل در شهرسازی

دولت بریتانیا از ابزارهای هوش مصنوعی زاینده گوگل برای حذف بروکراسی اداری در برنامه‌ریزی شهری استفاده می‌کند. هدف این استراتژی، کاهش ۵۰ درصدی زمان بررسی پرونده‌ها و انتقال تمرکز…

۶ دقیقه خواندن
پلتفرم متن‌باز شومای برای تمام کارهای خلاقانه شما
آموزش کاربردی

پلتفرم Shumai مدیریت دارایی‌های خلاق را با عامل‌های هوش مصنوعی بازتعریف کرد

پلتفرم متن‌باز Shumai با ترکیب ذخیره‌سازی S3 و عامل‌های هوش مصنوعی، محیطی برای مدیریت خودگردان دارایی‌های دیجیتال ایجاد کرده است. این ابزار امکان برچسب‌گذاری خودکار و جست‌وجوی…

۴ دقیقه خواندن
راهنمای جامع تولید مکمل بازیابی‌شده (RAG) و کاربردهای آن در هوش مصنوعی ۲۰۲۶
آموزش کاربردی

جست‌وجوی زنده در برابر حافظه ایستا؛ راهکار RAG برای توقف توهمات

معماری RAG با اتصال مدل‌های زبانی به پایگاه‌های داده خارجی، نیاز به بازآموزی گران‌قیمت مدل‌ها را حذف می‌کند. این رویکرد با جایگزینی حافظه ایستا با جست‌وجوی زنده، نرخ توهم در…

۵ دقیقه خواندن
راهنمای عملی API سازگار با OpenAI در GLM-5.2: تلاش استدلالی، فراخوانی تابع و بازیابی متن طولانی
آموزش کاربردی

راهنمای عملی GLM-5.2: ادغام سه قابلیت کلیدی در جریان‌های کاری پایتون

راهنمای عملی جدیدی نحوه ادغام مدل GLM-5.2 در جریان‌های کاری پایتون را با استفاده از APIهای سازگار با OpenAI نشان می‌دهد. این پیاده‌سازی بر کنترل دقیق تلاش استدلالی، فراخوانی تابع…

۹ دقیقه خواندن
چرا Perplexity AI در حال تبدیل شدن به ابزار تحقیقاتی مورد علاقه من است
زندگی با AI

Perplexity AI چرخه جست‌وجوی سنتی گوگل را با پاسخ‌های مستقیم جایگزین می‌کند

تغییر رویکرد به سمت جست‌وجوی مبتنی بر هوش مصنوعی، نیاز به باز کردن تب‌های متعدد مرورگر را کاهش داده است. این روند باعث می‌شود اعتبار محتوا و تخصص نویسندگان، بیش از پیش برای جذب…

۲ دقیقه خواندن
راهنمای فنی ساخت سیستم‌های توصیه‌گر مبتنی بر مدل‌های زبانی بزرگ
آموزش کاربردی

سیستم‌های توصیه‌گر سبک با مدل‌های زبانی بدون نیاز به خط لوله بردار معنایی

یک راهنمای فنی جدید روشی را معرفی می‌کند که در آن مدل‌های زبانی برای رتبه‌بندی محصولات و ارائه پیشنهادات قابل‌توضیح استفاده می‌شوند. این رویکرد نیاز به مدل‌های پیچیده فیلترینگ…

۴ دقیقه خواندن