هنگام ساخت برنامه‌هایی که توسط مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) پشتیبانی می‌شوند، مهم‌ترین تصمیمی که می‌گیرید اغلب درباره انتخاب مدل نیست، بلکه درباره نحوه دستور دادن به آن است. اگرچه پرامپت‌های کاربر پرس‌وجوی فوری را هدایت می‌کنند، پرامپت سیستم به عنوان اساسنامه رفتاری هوش مصنوعی عمل می‌کند. ...
در چشم‌انداز به سرعت در حال تحول هوش مصنوعی، مانع ورود برای استقرار مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) به طور قابل توجهی کاهش یافته است. در حالی که غول‌های انحصاری سر تیترها را در اختیار دارند، موج جدیدی از مدل‌های متن‌باز با کارایی بالا در میان توسعه‌دهندگان و دانشمندان داده ...
در چشم‌نواز سریعِ دنیای هوش مصنوعی، سرعت دیگر تنها یک مزیت نیست؛ بلکه یک الزام معماری حیاتی است. در حالی که بسیاری از سازمان‌ها بر دقت مدل تمرکز دارند، تأخیر استنتاج به عنوان گلوگاه اصلی برای برنامه‌های بلادرنگ ظهور کرده است. با گروک آشنا شوید،...
Open WebUI به سرعت به رابط استاندارد برای مدل‌های زبانی بزرگ محلی تبدیل شده است. در حالی که نصب پیش‌فرض برای استفاده‌های پایه کافی است، کاربران حرفه‌ای اغلب به سفارشی‌سازی عمیق‌تری نیاز دارند. در این راهنما، ما...
با ادامه تأثیر مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) بر منظره نرم‌افزار، زیرساخت‌های پشتیبان باید به‌طور متناسب تکامل یابند. یکی از اجزای حیاتی در ساخت برنامه‌های تولید تقویت‌شده با بازیابی (RAG)، توانایی ذخیره‌سازی، مدیریت و بازیابی کارآمد امبدینگ‌های برداری با ابعاد بالا است...
با گذار مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) از نمونه‌های آزمایشی به اجزای اصلی سیستم‌های تولیدی، اهمیت قابلیت اطمینان و ایمنی هرگز به این اندازه نبوده است. دوران «دستور دادن و امیدوار بودن» به پایان رسیده است. در این چشم‌انداز جدید LLMOps، پیاده‌سازی حفاظ‌های ایمنی قوی دیگر یک لوکس نیست...
پایپ‌لاین‌های سنتی تولید تقویت‌شده با بازیابی (RAG) نحوه تعامل سازمان‌ها با داده‌های غیرساختاریافته را متحول کرده‌اند که عمدتاً بر جاسازی‌های متنی برای تقویت جستجوی معنایی تکیه دارند. با این حال، بخش قابل توجهی از دانش سازمانی در قالب‌های غیرمتنی وجود دارد: نقشه‌های معماری...