سیستم‌های قدیمی ستون فقرات سازمان‌های بزرگ هستند، اما با گذشت زمان به بار سنگینی تبدیل می‌شوند. برای توسعه‌دهندگان، چالش اصلی «چگونگی» مدرن‌سازی است. این مقاله الگوهای معماری اثبات‌شده و گام‌های عملی برای گذار از کدهای شکننده به معماری‌های مدرن را بررسی می‌کند.
زمینه هوش مصنوعی به سرعت از رابطهای گفتگویی ساده به سمت جریان‌های کاری خودمختار و عامل‌محور در حال تغییر است. برای توسعه‌دهندگانی که هدفشان ساخت ایجنت‌های هوش مصنوعی قابل اعتماد است، توانایی استخراج داده‌های قطعی و اجرای اقدامات خارجی غیرقابل مذاکره است.
انتقال مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) از دفترچه‌های آزمایشی به برنامه‌های سازمانی در سطح تولید دیگر یک نگرانی تخصصی نیست، بلکه یک الزام عملیاتی استاندارد است. برای تیم‌هایی که به حاکمیت داده و استنتاج با تأخیر کم متعهد هستند، Ollama به عنوان یک راه‌حل برتر برای اجرای...
در چشم‌انداز به‌سرعت در حال تحول هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، توانایی انجام جستجوی معنایی به یک قابلیت حیاتی برای برنامه‌های مدرن تبدیل شده است. در حالی که پایگاه‌های داده برداری اختصاصی مانند Pinecone، Weaviate و Milvus برای مدیریت داده‌های برداری با ابعاد بالا ظهور کرده‌اند، جایگزینی جذاب در سکوت در دنیای محبوب‌ترین پایگاه داده رابطهای متن‌باز جهان قرار دارد: pgvector.
در منظر سریعاً در حال تحول برنامه‌های مدل زبانی بزرگ (LLM)، هزینه و تأخیر دو گلوگاه اصلی هستند. اگرچه تولید تقویت‌شده با بازیابی (RAG) به استاندارد زمین‌لرزه مدل‌ها در داده‌های اختصاصی تبدیل شده است، اما سربار قابل توجهی ایجاد می‌کند. هر پرس‌وجو اغلب نیاز به...
با محبوب شدن پروتکل زمینه مدل (MCP) به عنوان استاندارد اتصال مدل‌های هوش مصنوعی به منابع داده خارجی، تغییر معماری به سمت استقرارهای از راه دور و چندمستأجره، چالش‌های امنیتی قابل توجهی ایجاد می‌کند. وقتی چندین مستأجر زیرساخت را به اشتراک می‌گذارند...
برای بسیاری از کاربران غیرفنی، زپیر راه‌حل نهایی برای اتصال برنامه‌های مختلف است. با این حال، برای توسعه‌دهندگان متوسط تا پیشرفته، تکیه صرف بر رابط کاربری گرافیکی (GUI) اغلب برای معماری‌های اتوماسیون پیچیده، مقیاس‌پذیر یا امن کافی نیست. این مقاله بررسی می‌کند که چ...