پرش به محتوای اصلی

موضوع

بازیابی‌افزا

RAG architectures, vector stores, grounding LLMs in private data

۶۹۵ مقاله منتشر شده

آموزش کاربردی

چگونه ترکیب جستجوی ترکیبی و RAGAS توهمات را در AI حقوقی حذف می‌کند؟

یک معماری جدید برای هوش مصنوعی حقوقی، جستجوی برداری ساده را با سیستم بازیابی ترکیبی و ارزیابی برنامه‌ریزی‌شده جایگزین کرده است. این روش توهمات را حذف کرده و استنادات دقیق به اسناد…

۲ دقیقه خواندن
آموزش کاربردی

چرا تکیه بر تاریخچهٔ گفتگو در حافظه‌ی عامل‌های هوش مصنوعی شکست می‌خورد؟

اعتماد صرف به تاریخچهٔ گفتگو برای ایجاد حافظه در عامل‌های هوش مصنوعی به‌دلیل محدودیت‌های استدلالی مدل‌ها ناکارآمد است. راهکار جایگزین، استقرار یک معماری سه‌لایه شامل حافظه…

۷ دقیقه خواندن
پشت‌صحنه توهمات هوش مصنوعی: وقتی طراحی اطلاعات جایگزین وزن‌های مدل می‌شود
آموزش کاربردی

پشت‌صحنه توهمات هوش مصنوعی: وقتی طراحی اطلاعات جایگزین وزن‌های مدل می‌شود

شکست عامل‌های هوش مصنوعی در محیط عملیاتی معمولاً نتیجه‌ی طراحی ضعیف اطلاعات است، نه نقص در وزن‌های مدل. یک چارچوب جدید، پنج تکنیک مبنی‌سازی را برای متوقف کردن توهمات در مقیاس…

۸ دقیقه خواندن
سود ماهانه ۳۰۰ دلاری برای هر مشتری: مدل اقتصادی جدید چت‌بات‌های مستندات محلی
آموزش کاربردی

سود ماهانه ۳۰۰ دلاری برای هر مشتری: مدل اقتصادی جدید چت‌بات‌های مستندات محلی

توسعه‌دهندگان مستقل می‌توانند با پیاده‌سازی بوت‌های مستندات سفارشی برای کسب‌وکارهای کوچک، خدمات بسیار سودآوری ایجاد کنند. استفاده از یک استک فنی ارزان‌قیمت، امکان فروش این…

۵ دقیقه خواندن
آموزش کاربردی

چگونه پروتکل UMP وابستگی حافظه عامل‌های هوش مصنوعی به یک فروشنده را می‌شکند؟

پروتکل حافظه جهانی (UMP) روش ذخیره‌سازی و جابه‌جایی حافظه در عامل‌های هوش مصنوعی را استاندارد می‌کند. این سیستم با استفاده از رکوردهای JSON، مالکیت داده‌ها را از شرکت‌های…

۵ دقیقه خواندن
آموزش کاربردی

چرا تکیه بر پنجره‌های متنی غول‌پیکر برای حافظه هوش مصنوعی یک اشتباه است؟

استارتاپ Backboard با معرفی معماری حافظه در سطح پیام، رتبه اول بنچمارک‌های LoCoMo و LongMemEval را کسب کرد. این روش برخلاف رویکرد رایج صنعت، به جای گسترش پنجره متنی، بر استخراج…

۴ دقیقه خواندن
آموزش کاربردی

کاهش ۶۷ درصدی هزینه‌ی ذخیره‌سازی بردارها با بهینه‌سازی ابعاد مدل OpenAI

کاهش ابعاد بردارها در مدل text-embedding-3-small از ۱۵۳۶ به ۵۱۲، فضای مورد نیاز در دیتابیس‌های برداری را ۶۷٪ کاهش می‌دهد. این تغییر باعث کاهش تأخیر و هزینه‌ی حافظه می‌شود، اما…

۸ دقیقه خواندن
گزارش MIT: ۹۵٪ از پیلوت‌های هوش مصنوعی سازمانی شکست مالی خورده‌اند
آموزش کاربردی

گزارش MIT: ۹۵٪ از پیلوت‌های هوش مصنوعی سازمانی شکست مالی خورده‌اند

عامل‌های هوش مصنوعی نه به دلیل ضعف مدل‌ها، بلکه به دلیل نقص‌های معماری مثل «بدهی متنی» در محیط عملیاتی شکست می‌خورند. متخصصان برای عبور از این نرخ شکست ۹۵ درصدی، استفاده از معماری…

۲ دقیقه خواندن۱
چرا مهندسی بک‌اند از کدنویسی قطعی به ارکستراسیون عامل‌محور کوچ می‌کند؟
آموزش کاربردی

چرا مهندسی بک‌اند از کدنویسی قطعی به ارکستراسیون عامل‌محور کوچ می‌کند؟

توسعه‌دهندگان بک‌اند در حال گذار از نوشتن کدهای صلب به مدیریت جریان‌های کاری عامل‌محور هستند. با ترکیب مدل‌های زبانی و پروتکل‌های استاندارد، اکنون می‌توان سیستم‌های هوش مصنوعی را…

۳ دقیقه خواندن