پرش به محتوای اصلی

موضوع

بازیابی‌افزا

RAG architectures, vector stores, grounding LLMs in private data

۱٬۱۱۲ مقاله منتشر شده

عنوان مقاله: «عامل‌گرایی: حفظ رونوشت جلسات مفید نیست»

چرا دسترسی به متن جلسات پیشین عملکرد عامل‌های کدنویسی را تخریب می‌کند؟

تحلیلی از Agentics نشان می‌دهد که فراهم کردن دسترسی به متن جلسات پیشین (Session Transcripts)، هیچ اثر مثبتی بر عملکرد عامل‌های کدنویسی ندارد. این رویکرد به دلیل ایجاد «انحراف در…

۴ دقیقه خواندن
چارچوب حاکمیت هوش مصنوعی در Azure که واقعاً کار می‌کند
آموزش کاربردی

گیت‌وی اجباری هوش مصنوعی؛ راهکار مایکروسافت برای رفع حفره‌های نظارتی در Azure

تغییر رویکرد حاکمیت هوش مصنوعی از اسناد استاتیک به یک گیت‌وی معماری اجباری، اجرای قوانین انطباق را در زمان اجرا (Runtime) ممکن می‌کند. این متدولوژی با متمرکز کردن کنترل‌ها،…

۹ دقیقه خواندن
عوامل هوش مصنوعی و داده‌های هویتی کارکنان: شکاف سیاستی که سازمان‌ها از آن غافل‌اند

شکاف حاکمیتی در داده‌های کارکنان؛ نقطه کور امنیتی عامل‌های هوش مصنوعی

سازمان‌ها با استفاده از سیاست‌های داده‌ایِ طراحی‌شده برای مشتریان، داده‌های حساس کارکنان را در پنجره‌های متنی مدل‌ها به خطر انداخته‌اند. این نقص معماری باعث می‌شود عامل‌ها بیش از…

۱۰ دقیقه خواندن۱
نقشه راه ۳۰ روزه SDET GenAI برای تسترها: از صفر تا پیشرفته
آموزش کاربردی

«ارزیابی مدل‌های زاینده»؛ کلید تغییر مسیر مهندسان تست به AI

هیمانشو آگروال چارچوبی ساختاریافته برای انتقال مهارت‌های SDETها به مهندسی هوش مصنوعی ارائه کرده است. این متدولوژی روی پر کردن بزرگ‌ترین شکاف صنعت، یعنی «ارزیابی مدل‌های زاینده»،…

۸ دقیقه خواندن
عوامل هوش مصنوعی در چرخه توهم گیر می‌کردند؛ من آن را حل کردم
آموزش کاربردیگزارش تأییدنشده

N3MO: حذف خطاهای تخیلی در بازسازی‌های چندفایلی با تحلیل ایستا

ابزار N3MO با جایگزینی بردارهای معنایی با تحلیل ایستا، ساختار واقعی کد را نقشه‌برداری می‌کند. این سیستم با ارائه یک گراف رابطه‌ای قابل‌تأیید، خطاهای تخیلی عامل‌ها در بازسازی‌های…

۳ دقیقه خواندن
روز اول: روزی که دیگر حافظه را فکر ثانویه ندانستم
آموزش کاربردی

حافظه ترکیبی گراف-بردار در Cognee مشکل فراموش‌کاری عامل‌های هوش مصنوعی را حل کرد

پروژه Continuum نشان داد که استفاده از لایه‌ی حافظه ترکیبی (Graph-Vector) به‌جای تکیه بر مهندسی پرامپت، از گم‌شدن داده‌ها در مدل‌های زبانی جلوگیری می‌کند. این معماری به عامل‌ها…

۸ دقیقه خواندن
تاریخچه عامل کدنویسی را روی دستگاه خود جستجو کنید
آموزش کاربردی

چگونه ctx با پایگاه‌داده محلی مانع از فراموشی تصمیمات AI می‌شود؟

ابزار متن‌باز ctx با ایجاد یک پایگاه‌داده محلی از تاریخچهٔ عامل‌های هوش مصنوعی، مشکل فراموشی تصمیمات پیشین را حل می‌کند. این ابزار اجازه می‌دهد عامل‌ها بدون مصرف توکن‌های زیاد، به…

۴ دقیقه خواندن۱
نمودار: کاهش عملکرد عامل‌های کدنویسی در اثر انحراف مستندات با گذشت زمان
آموزش کاربردی

مستندات قدیمی دلیل اصلی بروز باگ در کدهای تولیدشده توسط عامل‌های هوش مصنوعی است

مستندات تاریخ‌گذشته نرم‌افزار از یک مزاحمت ساده برای انسان به یک نقص اجرایی برای عامل‌های کدنویس تبدیل شده‌اند. چارچوب‌های جدیدی مانند OpenWiki تلاش می‌کنند مستندات را به عنوان…

۹ دقیقه خواندن۱
پذیرش عملی هوش مصنوعی: انتخاب راهکار مناسب پیش از انتخاب هوش مصنوعی
آموزش کاربردی

ویژگی‌های مسئله باید پیش از انتخاب تکنولوژی هوش مصنوعی تعیین شوند

انتخاب بین RAG، عامل‌های هوش مصنوعی یا نرم‌افزارهای سنتی باید نتیجه‌ی درک ماهیت مسئله باشد، نه نقطه‌ی شروع. رویکرد معماری عمل‌گرا تأکید می‌کند ساده‌ترین راهکاری که نیاز تجاری را…

۳ دقیقه خواندن۱