سیستم‌های تولید تقویت‌شده با بازیابی (RAG) به اندازه داده‌هایی که مصرف می‌کنند خوب هستند. در حالی که پردازش اسناد متنی ساده نسبتاً straightforward است، مدیریت اسناد ساختاریافته یا نیمه‌ساختاریافته—به‌ویژه گزارش‌های چندستونه و جداول پیچیده—هنوز یک گلوگاه بزرگ محسوب می‌شود.
ساخت برنامه‌های مدل زبانی بزرگ (LLM) مجموعه‌ای منحصربه‌فرد از چالش‌های مهندسی را ایجاد می‌کند که تفاوت قابل‌توجهی با توسعه نرم‌افزار سنتی دارد. ماهیت غیرقطعی هوش مصنوعی مولد، همراه با زنجیره‌های پیچیده چندمرحله‌ای و یکپارچه‌سازی با ابزارهای خارجی، عیب‌یابی و بهینه‌سازی عملکرد را به چالشی دشوار تبدیل کرده است.
سیستم‌های هوش مصنوعی توزیع‌شده فراتر از زنجیره‌های تک‌عاملی ساده به اکوسیستم‌های پیچیده چندعاملی حرکت می‌کنند. در حالی که ساخت این سیستم‌ها چالش‌برانگیز است، تأیید عملکرد آن‌ها حتی دشوارتر است. برخلاف نرم‌افزارهای سنتی که در آن‌ها ورودی‌ها به صورت قطعی به خروجی‌ها نگاشت می‌شوند، تعاملات چندعاملی احتمالی و ظهوری هستند...
با پذیرش سریع سازمان‌ها از مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و راهکارهای هوش مصنوعی مولد، منظر امنیت تغییر کرده است. دفاع‌های سنتی محیطی دیگر کافی نیستند. بردار تهدید جدید در نحوه مجوزدهی و کنترل این مدل‌ها نهفته است. مجوزدهی هوش مصنوعی تنها درباره این نیست که چه کسی...
در چشم‌انداز سریعاً در حال تحول مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)، انتشار سری Yi هیجان زیادی در میان توسعه‌دهندگان و محققان ایجاد کرده است. Yi که توسط 01.ai توسعه یافته، نقطه عطفی در جامعه هوش مصنوعی متن‌باز است.
یکپارچه‌سازی قابلیت‌های جستجوی برداری در PostgreSQL از طریق pgvector، استقرار سیستم‌های تولید تقویت‌شده با بازیابی (RAG) و برنامه‌های جستجوی شباهت را دموکراتیک کرده است. با این حال، حرکت از یک نمونه اولیه اثبات مفهوم به یک محیط تولید با توان عملیاتی بالا، اغلب گلوگاه‌های عملکردی را آشکار می‌کند...
مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) توسعه نرم‌افزار را متحول کرده‌اند، اما چالش‌های عملیاتی منحصر‌به‌فردی ایجاد می‌کنند که برنامه‌های وب سنتی به ندرت با آن‌ها مواجه می‌شوند. برخلاف APIهای REST استاندارد با بارهای کاری قابل پیش‌بینی، تعاملات LLM از نظر محاسباتی پرهزینه، حساس به تأخیر و دارای محدودیت‌های سخت‌گیرانه...