پرش به محتوای اصلی

موضوع

بازیابی‌افزا

RAG architectures, vector stores, grounding LLMs in private data

۱٬۱۱۲ مقاله منتشر شده

پایگاه داده برداری جستجوی هوش مصنوعی را سریع‌تر و دقیق‌تر می‌کند.
آموزش کاربردی

«گسست معنایی»؛ چالش قدیمی جست‌وجو که با ریاضیات حل شد

جست‌وجوی سنتی بر پایه کلمات کلیدی در مواجهه با تفاوت‌های زبانی شکست می‌خورد. پایگاه‌داده‌های برداری با تبدیل داده‌ها به مختصات ریاضی، امکان بازیابی اطلاعات بر اساس قصد و معنا را…

۵ دقیقه خواندن۲
پایگاه دانش: راهنمای ساخت سیستم اشتراک‌گذاری دانش تخصصی در تیم
آموزش کاربردی

تبدیل مستندات فنی به اثر جانبی کد با معماری پایگاه دانش زنده

یک الگوی معماری جدید، ویکی‌های استاتیک تیمی را با «پایگاه‌های دانش زنده» جایگزین می‌کند تا مستندات به عنوان محصول جانبی کارهای روزمره توسط عامل‌های هوش مصنوعی ثبت شوند. این روش…

۶ دقیقه خواندن۱
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 خواندن۱
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 خواندن۱
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 خواندن۱
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 خواندن۱