پرش به محتوای اصلی

موضوع

بازیابی‌افزا

RAG architectures, vector stores, grounding LLMs in private data

۱٬۱۱۲ مقاله منتشر شده

چرا اجرای عامل‌های هوش مصنوعی محلی دیگر به سخت‌افزارهای صنعتی نیاز ندارد؟
آموزش کاربردی

چرا اجرای عامل‌های هوش مصنوعی محلی دیگر به سخت‌افزارهای صنعتی نیاز ندارد؟

به‌روزرسانی‌های جدید در llama.cpp، عامل goose و شاخص turbovec، اجرای هوش مصنوعی محلی را بهینه کردند. این ابزارها به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهند عامل‌های خودکار و سیستم‌های RAG را…

۴ دقیقه خواندن۱
چرا مستندات «خسته‌کننده» اکنون قدرتمندترین ابزار بازاریابی شما هستند؟
آموزش کاربردی

چرا مستندات «خسته‌کننده» اکنون قدرتمندترین ابزار بازاریابی شما هستند؟

النا رويچیوا دریافت که موتورهای جستجوی هوش مصنوعی، روایت‌های تبلیغاتی سئو را نادیده می‌گیرند و داده‌های ساختاریافته را ترجیح می‌دهند. جایگزینی داستان‌سرایی با جداول فنی و…

۷ دقیقه خواندن

چگونه معماری Search as Code مصرف توکن‌های Perplexity را ۸۵٪ کاهش داد؟

معماری جدید Perplexity به مدل‌های هوش مصنوعی اجازه می‌دهد به‌جای استفاده از APIهای صلب، کدهای پایتون سفارشی برای جست‌وجو بنویسند. این تغییر منجر به کاهش شدید هزینه‌های عملیاتی و…

۵ دقیقه خواندن۲
چرا کیفیت مدل، بزرگ‌ترین ریسک شما در مقیاس صنعتی هوش مصنوعی نیست؟
آموزش کاربردی

چرا کیفیت مدل، بزرگ‌ترین ریسک شما در مقیاس صنعتی هوش مصنوعی نیست؟

بیشتر شرکت‌های بزرگ مدل‌های زبانی را مستقر کرده‌اند، اما تعداد کمی از آن‌ها حاکمیتی برای جلوگیری از نشت داده‌ها و شوک‌های هزینه‌ای دارند. اکنون شرکای تخصصی با استفاده از درگاه‌های…

۷ دقیقه خواندن
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