پرش به محتوای اصلی

موضوع

بازیابی‌افزا

RAG architectures, vector stores, grounding LLMs in private data

۱٬۱۱۲ مقاله منتشر شده

مرحله ۱: دریافت سند - پیچیدگی پنهان پیش از تبدیل به بردارهای عددی
آموزش کاربردی

۱۵ گام حیاتی در پردازش داده برای جلوگیری از شکست سامانه‌های RAG

بیشتر سامانه‌های تولید بازیابی‌افزا به دلیل نادیده گرفتن مراحل آماده‌سازی سند پیش از تبدیل به بردار شکست می‌خورند. پیاده‌سازی یک خط لوله ۱۵ مرحله‌ای شامل هشینگ محتوا و تجزیه…

۲۷ دقیقه خواندن
ایجاد عامل هوش مصنوعی برای کسب‌وکار در ۲۰۲۶: راهنمای عملی
آموزش کاربردی

مدل سازمانی AI از چت‌بات به عامل‌های عملیاتی تغییر مسیر داد

عامل‌های هوش مصنوعی از گفتگوهای ساده به دستیاران خودمختاری تبدیل شده‌اند که وظایف را از طریق API و حافظه اجرا می‌کنند. این چارچوب عملیاتی، مسیر یکپارچه‌سازی ابزارها و داده‌ها را…

۴ دقیقه خواندن
۷ ابزار ضروری برای توسعه‌دهندگان عامل‌های هوش مصنوعی در ۲۰۲۶
آموزش کاربردی

۷ ابزار کلیدی برای عبور از بن‌بست اجرای عملیاتی عامل‌های هوش مصنوعی

توسعه عامل‌های آماده برای تولید در سال ۲۰۲۶ نیازمند گذار از پرامپت‌های ساده به ابزارهای تخصصی اتوماسیون مرورگر و حافظه پایدار است. این پشته تکنولوژیک بر رفع گلوگاه‌های اصلی مانند…

۸ دقیقه خواندن۲
نسخه ۲۷.۱.۵ مانتیکور سرچ: احراز هویت، جداول شاردشده، جستجوی مکالمه‌ای و سرعت بیشتر جستجوی برداری
آموزش کاربردی

Manticore Search: ادغام احراز هویت و جست‌وجوی محاوره‌ای در یک به‌روزرسانی

نسخه ۲۷.۱.۵ Manticore Search با افزودن احراز هویت بومی و قابلیت جست‌وجوی محاوره‌ای، نیاز به لایه‌های امنیتی خارجی و خط لول‌های بازیابی مجزا را از بین برد. این به‌روزرسانی همچنین…

۴ دقیقه خواندن
تنظیم دقیق مدل زبانی محلی برای دسته‌بندی سوالات
آموزش کاربردی

چگونه مدل‌های ۶۰۰ میلیون پارامتری در طبقه‌بندی به دقت ۹۲٪ رسیدند؟

یک آزمایش کاربردی نشان می‌دهد مدل‌های زبانی کوچک (SLM) با جایگزینی برچسب‌های معنایی با کدهای دوحرفی، می‌توانند در کارهای طبقه‌بندی بسیار دقیق عمل کنند. این روش صحت یک مدل ۶۰۰…

۸ دقیقه خواندن
گره هوش مصنوعی GaiaNet: نقطه پایان سازگار با OpenAI، مرز اعتماد نیست
آموزش کاربردی

«پنهان شدن مرزهای اعتماد»؛ چالش امنیتی در لایه‌های ادغام GaiaNet

گره‌های GaiaNet برای کاهش اصطکاک ادغام، از رابط‌های OpenAI استفاده می‌کنند؛ اما این لایه می‌تواند مرزهای حیاتی اعتماد را پنهان کند. توسعه‌دهندگان باید هویت گره، مسیر مسیریابی و…

۷ دقیقه خواندن۱
تصویری از یک گوشی هوشمند که پیشنهادهای اپلیکیشن را نمایش می‌دهد.
آموزش کاربردی

بردار معنایی: هندسه‌ی پنهان در موتورهای توصیه‌ی نتفلیکس و آمازون

سیستم‌های توصیه‌ی مدرن با استفاده از بردار معنایی، رفتارهای پیچیده‌ی کاربر را به مختصات ریاضی تبدیل می‌کنند. این پلتفرم‌ها با اندازه‌گیری فاصله‌ی بین این نقاط، ترجیحات کاربر را با…

۸ دقیقه خواندن۲
حافظه نشست عامل یک ویژگی نیست؛ سطح کنترل شماست.
آموزش کاربردی

مالیات پنهان فراموشی در عامل‌های هوش مصنوعی؛ چرا محیط‌های Stateless ناکارآمدند؟

بیشتر چارچوب‌های عامل‌های هوش مصنوعی فاقد یک صفحه کنترل بادوام برای حافظه هستند و هر بار مجبور به بازسازی زمینه می‌شوند. حل این مشکل نیازمند جداسازی «مغز استدلالی» از «سندباکس…

۶ دقیقه خواندن۱
نوام شازیر و شکاف هماهنگی: گلوگاه واقعی فناوری هوش مصنوعی

پیوستن نوآم شازیر به OpenAI؛ شکاف هماهنگی در مقیاس واقعی رخ داد

نوآم شازیر، یکی از معماران اصلی معماری ترنسفورمر، گوگل دیپ‌مایند را به مقصد OpenAI ترک کرد. این جابجایی نشان می‌دهد که در عصر عامل‌های هوشمند، تخصص انسانی در هماهنگی سیستم‌ها،…

۲۰ دقیقه خواندن