پursuit هوش مصنوعی عمومی (AGI) مدت طولانی توسط مصرف انرژی و تأخیر معماری‌های سنتی فون نویمان محدود شده است. با مقیاس‌بندی مدل‌ها به میلیاردها پارامتر، گلوگاه «جابه‌جایی داده» به یک محدودیت حیاتی تبدیل می‌شود. ورود محاسبات نورومورفیک و...
در عصر پایپ‌لاین‌های مدرن RAG (تولید تقویت‌شده با بازیابی)، یکی از چالش‌های پایدار، دریافت اسنادی است که از ساختار سخت و قابل پیش‌بینی پیروی نمی‌کنند. برخلاف CSVهای استاندارد یا فیدهای JSON تمیز، داده‌های دنیای واقعی اغلب به صورت PDFهای قدیمی، صفحات HTML با قالب‌بندی ناسازگار یا اسناد Word پیچیده به دست می‌رسند.
با گذار از نمونه‌های اولیه تک‌مستأجری به پلتفرم‌های SaaS چند مستأجری با حجم بالا، پیچیدگی مشاهده‌پذیری چند برابر می‌شود. دیگر کافی نیست که فقط ببینید یک پرامپت موفق بوده است؛ باید اطمینان حاصل کنید که مستأجر A به داده‌های مستأجر B دسترسی ندارد و باید بدانید...
تولید تقویت‌شده با بازیابی (RAG) به معماری استاندارد برای اتصال مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) به دانش خصوصی تبدیل شده است. با این حال، با حرکت سازمان‌ها به سمت مدل‌های SaaS چنداجاره‌کننده، یک خلأ امنیتی حیاتی اغلب آشکار می‌شود: خود پایگاه داده برداری. وقتی چندین اجاره‌کننده یک خوشه برداری را به اشتراک می‌گذارند، خطر نشت داده بین اجاره‌کنندگان—که در آن داده‌های خصوصی یک اجاره‌کننده به اشتباه توسط دیگری بازیابی می‌شود—به یک نقض شدید حریم خصوصی تبدیل می‌شود. این مقاله بررسی می‌کند که چگونه می‌توان خط لوله‌های RAG را در برابر این تهدید به صورت معماری ایمن کرد.
استقرار مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) در محیط‌های تولید یک چالش منحصربه‌فرد را مطرح می‌کند: ایجاد تعادل بین توان پردازشی عظیم و نیاز به مدیریت نشست‌های دارای وضعیت. برخلاف خدمات وب سنتی بدون وضعیت، استنباط LLM به شدت به کش کلید-ارزش (KV) برای حفظ ...
ساخت برنامه‌های مستحکم با مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) اغلب با یک چالش بزرگ همراه است: استخراج داده‌های تمیز و قابل استفاده از پاسخ‌های زبان طبیعی. در حالی که LLMها در تولید متن عالی هستند، اما زمانی که قالب‌بندی دقیق مورد نیاز باشد، می‌توانند غیرقابل پیش‌بینی باشند. اینجاست که حالت JSON ...
استک‌های داده مدرن به‌طور قابل‌توجهی تکامل یافته‌اند و از خط‌های لوله‌ای ETL پیچیده به سمت معماری‌های ساده‌تر ELT (استخراج، بارگذاری، تبدیل) حرکت کرده‌اند. در این پارادایم، داده‌های خام به‌سرعت ممکن به انبار داده بارگذاری می‌شوند و کار سنگین تبدیل در داخل پایگاه داده انجام می‌شود...