مع تزايد أهمية النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) في التطبيقات الإنتاجية، انتقل عنق الزجاجة الخاص بزمن استجابة الاستنتاج من تدريب النموذج إلى كفاءة النشر. بينما توفر وحدات معالجة الرسومات الحديثة مثل H100 إنتاجية هائلة، تظل عرض النطاق الترددي للذاكرة قيداً حاسماً.
أصبحت عملية التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) هي البنية القياسية لبناء تطبيقات النماذج اللغوية الكبيرة (LLM) الجاهزة للإنتاج. من خلال grounding النماذج التوليدية في قواعد المعرفة الخارجية، يمكن للمؤسسات التخفيف من الهلوسة وتوفير المراجع. ومع ذلك، لا يزال هناك عنق زجاجة حاسم...
بينما يتفوق زابير في ربط التطبيقات البسيطة، تظهر قوته الحقيقية عندما يتجاوز المطورون المشغلات الأساسية. غالباً ما يواجه المستخدمون المتوسطون سقفًا حيث تفشل الخطوات القياسية في التعامل مع الحالات الحدية أو حدود معدل واجهة برمجة التطبيقات أو البيانات غير الصحيحة. تستكشف هذه المقالة أنماطاً معمارية متقدمة لبناء أتمتة مرنة تحول البيانات الخام إلى رؤى قابلة للتنفيذ مع إدارة الأعطال بسلاسة.
مع تطور مشهد تطبيقات نماذج اللغات الكبيرة (LLM)، ينتقل المطورون إلى ما هو أبعد من واجهات برمجة التطبيقات البسيطة. يتحول الطلب نحو بركات قوية وقابلة للتكوين يمكنها التعامل مع التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG)، والاستدلال المعقد، وسير عمل الوكلاء متعدد الخطوات. هنا يأتي دور Haystack...
كان أحد أكبر العوائق في بناء وكلاء ذكاء اصطناعي متينين هو الانفصال بين الطبيعة المرنة والاحتمالية لنماذج اللغات الكبيرة (LLMs) والمتطلبات الحتمية والمحددة للأنظمة الخارجية. كيف يمكن لنموذج يتوقع الرموز التالية أن يتفاعل بدقة مع واجهة برمجة تطبيقات REST أو يستعلم عن قاعدة بيانات SQL؟
في المشهد سريع التطور للذكاء الاصطناعي التوليدي، غالباً ما تكون جودة مخرجاتك محدودة ليس بقدرات النموذج، بل بوضوح تعليماتك. بينما يركز المستخدمون غالباً على "مستخدم الأمر" — السؤال المباشر الموجه للذكاء الاصطناعي — فإن أمر النظام هو اليد الخفية التي...
في المشهد سريع التطور لنماذج اللغات الكبيرة (LLMs)، منح التحول نحو النظم الإيكولوجية مفتوحة المصدر المطورين القدرة على بناء حلول ذكاء اصطناعي شفافة وقابلة للتخصيص وفعالة من حيث التكلفة. ومن بين أبرز المنافسين في هذا المجال هو Qwen (المعروف أيضاً باسم Tongyi Qianwen)، الذي طورته...