پرش به محتوای اصلی

موضوع

بازیابی‌افزا

RAG architectures, vector stores, grounding LLMs in private data

۱٬۱۱۳ مقاله منتشر شده

درگاه امنیتی توضیح‌پذیر برای برنامه‌های هوش مصنوعی: جلوگیری از تزریق دستور با ارائه دلیل قابل‌ممیزی برای هر تصمیم.
آموزش کاربردی

پروژه‌ی ReasonGate: ارائه دلیل ماشین‌خوان برای هر مورد مسدودسازی

پروژه ReasonGate یک لایه امنیتی بازمتن برای برنامه‌های مبتنی بر مدل‌های زبانی است که حملات تزریق پرامپت و نشت داده‌ها را از طریق دفاع چندلایه می‌بندد. برخلاف ابزارهای سنتی، این…

۷ دقیقه خواندن۱
راهنمای هماهنگی عامل‌های هوشمند سازمانی: فناوری هوش مصنوعی در ۲۰۲۶
آموزش کاربردی

شکاف هماهنگی: چرا سامانه‌های چندعاملی در مقیاس سازمانی شکست می‌خورند؟

تمرکز هوش مصنوعی سازمانی از کیفیت مدل‌ها به «لایه هماهنگی» تغییر کرده است. یک معماری شش‌لایه جدید پیشنهاد شده تا از خطاهای انباشته جلوگیری کرده و نرخ ۴۰ درصدی شکست پروژه‌ها را…

۱۹ دقیقه خواندن
مهندسی زمینه برای عامل‌های هوش مصنوعی: ~۸۰٪ توکن کمتر، رفع overload ابزارها، بازیابی معنایی و BM25، افشای تدریجی، بدون پایگاه
آموزش کاربردی

افشای تدریجی در Ratel چگونه نیاز به حافظه‌های برداری را حذف می‌کند؟

لایه مهندسی زمینه Ratel با استفاده از مکانیزم «افشای تدریجی»، بار توکن‌های ورودی را ۸۰٪ کاهش می‌دهد. این ابزار با تزریق ابزارهای مورد نیاز در لحظه، نیاز به پایگاه‌داده‌های برداری…

۴ دقیقه خواندن
معرفی کاجو متن‌باز: ساختن آنچه نیاز داریم، با هم 🚀
آموزش کاربردی

پلتفرم ORE؛ ابزار متن‌باز دانشجویان برای مدیریت دانش خصوصی با RAG

کالکتیو دانشجویی Kaju با معرفی پلتفرم متن‌باز ORE، ابزاری برای تعامل با پایگاه‌های دانش خصوصی ارائه داد. این پروژه گامی در راستای تبدیل یادگیری تئوری به توسعه نرم‌افزارهای کاربردی…

۳ دقیقه خواندن۱
رتبه اول NVIDIA Nemotron 3 Embed در بنچمارک RTEB برای بازیابی عامل‌محور
آموزش کاربردی

Nemotron 3 Embed چگونه دقت گردش‌کارهای عامل‌محور را افزایش می‌دهد؟

انویدیا مجموعه‌ای از مدل‌های بردار معنایی با وزن‌های باز را برای کاهش هزینه‌های توکن و افزایش دقت در گردش‌کارهای عامل‌محور منتشر کرد. مدل پرچم‌دار ۸ میلیاردی این مجموعه در حال…

۹ دقیقه خواندن
لاگ‌های حسابرسی هوش مصنوعی وقتی واقعیت‌ها تغییر می‌کنند از کار می‌افتند
آموزش کاربردی

«شکست در بازسازی تصمیمات»؛ نقطه ضعف لاگ‌های فعلی در مواجهه با تغییرات

لاگ‌های فعلی عامل‌های هوش مصنوعی در صورت تغییر داده‌های منبع، قادر به بازسازی دلیل تصمیمات گذشته نیستند. Lians با تفکیک زمان رویداد، زمان اعتبار و زمان سیستم، معماری جدیدی برای…

۳ دقیقه خواندن
ابزارهای برتر ردیابی استناد LLM در ۲۰۲۶: راهکاری بدون نیاز به خزش وب
آموزش کاربردی

Scrapeless ردیابی منابع هوش مصنوعی را از اسکرین‌شات به داده‌های ساختاریافته

پلتفرم Scrapeless با ارائه یک لایه API مدیریت‌شده، امکان ردیابی دقیق منابع و ارجاعات در موتورهای جستجوی AI را فراهم می‌کند. این ابزار جایگزین روش‌های ناپایدار استخراج وب (Web…

۷ دقیقه خواندن