معماری میکروسرویس از یک کلمه‌ی ترند به ستون فقرات مهندسی نرم‌افزار مدرن تبدیل شده است. اگرچه مزایای زیادی در انعطاف‌پذیری و مقیاس‌پذیری ارائه می‌دهد، اما چالش‌های پیچیده‌ای در طراحی، ارتباطات و نگهداری عملیاتی ایجاد می‌کند. این مطلب اصول...
با بالغ‌شدن مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)، تمرکز در مهندسی تولید از رابط‌های چت ساده به سمت جریان‌های کاری عامل‌های خودمختار و پیچیده در حال تغییر است. برای قابل اعتماد بودن این عامل‌ها، آن‌ها باید فراتر از تولید متن احتمالی رفته و به ساختارهای داده قطعی و اقدامات خارجی دقیق روی آورند.
با افزایش تقاضا برای اجرای مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) به صورت محلی، محدودیت حافظه ویدیویی (VRAM) به اصلی‌ترین مانع برای توسعه‌دهندگان تبدیل شده است. در حالی که پیکربندی‌های تک GPU برای مدل‌های کوچکتر کافی هستند، مدیریت پنجره‌های زمینه بزرگ با مدل‌های بیش از 70 میلیارد پارامتر اغلب نیازمند هماهنگی پیچیده چند GPU است.
در چشم‌انداز به سرعت در حال تحول هوش مصنوعی سازمانی، تفاوت بین یک نمونه اولیه و یک سیستم آماده تولید اغلب به کیفیت بازیابی برمی‌گردد. در حالی که جستجوی شباهت برداری پایه درک معنایی را فراهم می‌کند، به ندرت به تنهایی برای برآورده کردن الزامات سخت‌گیرانه...
منظره توسعه برنامه‌های مدل زبانی بزرگ (LLM) به سرعت در حال تغییر است. در حالی که مدل‌ها توانایی بیشتری پیدا می‌کنند، پل ارتباطی بین این مدل‌ها و دنیای واقعی—به‌ویژه داده‌ها و اقدامات خارجی—چالش‌برانگیزترین بخش ساخت عامل‌های قابل اعتماد است.
تولید تقویت‌شده با بازیابی (RAG) به معماری استاندارد برای استقرار مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) بر روی داده‌های اختصاصی شرکت‌ها تبدیل شده است. با این حال، کارایی یک پایپ‌لاین RAG تنها به مدل امبدینگ یا پایگاه داده وکتوری وابسته نیست؛ بلکه اساساً به نحوه تکه‌تکه‌سازی متن در مرحله جذب داده بستگی دارد.
در چشم‌انداز سریعاً در حال تحول توسعه برنامه‌های مدل زبانی بزرگ (LLM)، انتخاب چارچوب مناسب حیاتی است. در حالی که کتابخانه‌هایی مانند LangChain و LlamaIndex روزهای اولیه هوش مصنوعی را در اختیار داشتند، آن‌ها اغلب انتزاع را بر عملکرد ترجیح می‌دهند که منجر به کدهای حجیم و اجرای کندتر می‌شود. آگنو وارد می‌شود...