تولید تقویت‌شده با بازیابی (RAG) به معماری پیش‌فرض برای برنامه‌های هوش مصنوعی سازمانی مدرن تبدیل شده است. با ترکیب پایه‌های واقعی سیستم‌های بازیابی با قابلیت‌های تولیدی مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)، سازمان‌ها می‌توانند دستیاران هوش مصنوعی دقیق‌تر و قابل‌اطمینان‌تری بسازند...
ساخت یک سیستم تولید تقویت‌شده با بازیابی (RAG) دیگر تنها به اتصال یک پایگاه داده برداری و یک مدل زبانی بزرگ (LLM) محدود نمی‌شود. این فرآیند مهندسی یک پایپ‌لاین قابل اندازه‌گیری و قابل اعتماد است. برای توسعه‌دهندگان متوسط و پیشرفته، بزرگ‌ترین چالش نه در پیاده‌سازی، بلکه در ارزیابی نهفته است. ...
صعود سریع هوش مصنوعی از توسعه چارچوب‌های نظارتی پیشی گرفته و مهندسان نرم‌افزار را در موقعیتی ناپایدار قرار داده است. در حالی که هیجان حول مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) و هوش مصنوعی مولد محسوس است، پیامدهای قانونی و اخلاقی در حال افزایش پیچیدگی هستند...
در چشم‌انداز به‌سرعت در حال تحول هوش مصنوعی مولد، رویکرد «جعبه سیاه» برای استنتاج مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) منسوخ می‌شود. کاربران امروزی بازخورد فوری، تعامل و حس حضور را در مکالمات خود با هوش مصنوعی انتظار دارند. این انتظار، جریان توکن را به یک مؤلفه حیاتی برای زیرساخت‌های هوش مصنوعی با عملکرد بالا تبدیل کرده است...
در چشم‌انداز به‌سرعت در حال تحول توسعه مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)، کیفیت خروجی شما مستقیماً با کیفیت ورودی شما تناسب دارد. اگرچه پرامپت‌دهی صفرمثالی...
منظره مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) به طور تاریخی توسط تعداد پارامترهای عظیم، که اغلب به صدها میلیارد می‌رسید، تسلط داشت. اگرچه این مدل‌ها قابلیت‌های چشمگیری ارائه می‌دهند، اما با هزینه محاسباتی بالا، تأخیر و نگرانی‌های حریم خصوصی همراه هستند.
منظر فعلی هوش مصنوعی با پراکندگی مشخص می‌شود. توسعه‌دهندگان دیگر به اکوسیستم یک ارائه‌دهنده محدود نیستند؛ بلکه باید در یک بازار پیچیده از مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) حرکت کنند که هر کدام قابلیت‌ها، ساختارهای قیمت‌گذاری و پروفایل‌های تأخیر متمایزی دارند...